优达学城：机器学习工程师(纳米学位项目)，全套下载 国际高端培训

本套课程来自国际高端IT培训网站，优达学城提供的：机器学习工程师系列课程。本套课程从浅至深了解与学习机器学习的原理与实现。课程授课方式为，硅谷老师授课，中英字幕。

学习本套课程需要具备：中级编程知识、中级统计学知识、中级微积分和线性代数知识。

26 周成为机器学习工程师，系统掌握监督学习、非监督学习、深度学习等技术。
课程官方地址：https://cn.udacity.com/courses/machine-learning-deep-learning

课程文件目录：

优达学城：机器学习 [10.8G]
┣━━1-欢迎学习机器学习纳米学位工程师课程 [691.8M]
┃ ┣━━1-欢迎学习机器学习工程师 [37M]
┃ ┃ ┣━━1-欢迎来到机器学习课程.mp4 [5.9M]
┃ ┃ ┣━━2-机器学习与传统编程的异同.mp4 [8.2M]
┃ ┃ ┣━━3-机器学习无处不在 [17.4K]
┃ ┃ ┣━━3-机器学习无处不在 答案.mp4 [2.5M]
┃ ┃ ┣━━3-机器学习无处不在.mp4 [9.1M]
┃ ┃ ┣━━4-学习项目介绍.mp4 [11.3M]
┃ ┃ ┗━━说明.docx [13.6K]
┃ ┣━━2-从人工智能到机器学习 [654.8M]
┃ ┃ ┣━━1-开始机器学习.mp4 [4.8M]
┃ ┃ ┣━━2-人工智能简介.mp4 [5.5M]
┃ ┃ ┣━━3-人工智能难题.mp4 [9.8M]
┃ ┃ ┣━━4-人工智能问题的特点.mp4 [5.9M]
┃ ┃ ┣━━5-人工智能和不确定性.mp4 [14.4M]
┃ ┃ ┣━━6-有哪些人工智能的问题.png [82.4K]
┃ ┃ ┣━━6-有哪些人工智能问题？ 答案.mp4 [3.9M]
┃ ┃ ┣━━6-有哪些人工智能问题？.mp4 [2.6M]
┃ ┃ ┣━━7-人工智能的实际运用 [56.2K]
┃ ┃ ┣━━7-人工智能的实际运用：Watson 答案.mp4 [2.6M]
┃ ┃ ┣━━7-人工智能的实际运用：Watson.mp4 [7.5M]
┃ ┃ ┣━━8-什么是基于知识的人工智能？.mp4 [5.7M]
┃ ┃ ┣━━9-基础知识：人工智能的四个学派.mp4 [5.9M]
┃ ┃ ┣━━10-什么事基于知识的人工智能 [72.6K]
┃ ┃ ┣━━10-什么是基于知识的人工智能？ 答案.mp4 [4.4M]
┃ ┃ ┣━━10-什么是基于知识的人工智能？2.mp4 [3M]
┃ ┃ ┣━━11-人工智能的四个学派 [67.2K]
┃ ┃ ┣━━11-人工智能的四个学派 答案.mp4 [4.6M]
┃ ┃ ┣━━11-人工智能的四个学派.mp4 [568.2K]
┃ ┃ ┣━━12-贝叶斯公式入门.mp4 [3.3M]
┃ ┃ ┣━━12-贝叶斯规则.mp4 [16.9M]
┃ ┃ ┣━━13-贝叶斯网络 [21.3K]
┃ ┃ ┣━━13-贝叶斯网络 答案.mp4 [3.3M]
┃ ┃ ┣━━13-贝叶斯网络.mp4 [17.4M]
┃ ┃ ┣━━14-机器学习与数据科学.mp4 [3.9M]
┃ ┃ ┣━━15-什么是数据科学家？.mp4 [2.6M]
┃ ┃ ┣━━16-什么是数据科学家？II.mp4 [4.1M]
┃ ┃ ┣━━17-数据科学家都做些什么？.mp4 [2.7M]
┃ ┃ ┣━━18-Pi Chuan – 什么是数据科学？.mp4 [5.6M]
┃ ┃ ┣━━19-数据科学家的基本技能.mp4 [6.4M]
┃ ┃ ┣━━20-数据科学解决的问题.mp4 [11.6M]
┃ ┃ ┣━━21-从人工智能到机器学习.mp4 [7.2M]
┃ ┃ ┣━━22-简介 – 第 2 部分.mp4 [12.8M]
┃ ┃ ┣━━22-简介.mp4 [22.1M]
┃ ┃ ┣━━23-佐治亚理工学院机器学习课程.mp4 [3.1M]
┃ ┃ ┣━━24-机器学习的定义.mp4 [16.4M]
┃ ┃ ┣━━25-监督学习.mp4 [12.5M]
┃ ┃ ┣━━25-强化学习.mp4 [31.9M]
┃ ┃ ┣━━26-归纳法与演绎法.mp4 [20.1M]
┃ ┃ ┣━━27-归纳法，演绎法与溯因法.mp4 [22M]
┃ ┃ ┣━━28-非监督学习.mp4 [31.6M]
┃ ┃ ┣━━29-机器学习的实际应用.mp4 [5.4M]
┃ ┃ ┣━━30-Stanley Darpa 超级挑战赛.mp4 [20.4M]
┃ ┃ ┣━━31-医疗保健现在的问题.mp4 [5.4M]
┃ ┃ ┣━━32-认知计算：现代应用.mp4 [62.5M]
┃ ┃ ┣━━33-简介.mp4 [10.6M]
┃ ┃ ┣━━34-基本要素.mp4 [3.5M]
┃ ┃ ┣━━35-分类法.mp4 [34.7M]
┃ ┃ ┣━━36-监督学习 [17.2K]
┃ ┃ ┣━━36-监督学习 答案.mp4 [23.7M]
┃ ┃ ┣━━36-监督学习.mp4 [29.7M]
┃ ┃ ┣━━37-垃圾邮件检测 [17.8K]
┃ ┃ ┣━━37-垃圾邮件检测 答案.mp4 [4.4M]
┃ ┃ ┣━━37-垃圾邮件检测.mp4 [39.7M]
┃ ┃ ┣━━38-分类和回归 [20.3K]
┃ ┃ ┣━━38-分类和回归 答案.mp4 [4M]
┃ ┃ ┣━━38-分类和回归.mp4 [17.7M]
┃ ┃ ┣━━39-线性回归 [12.4K]
┃ ┃ ┣━━39-线性回归 答案.mp4 [11.7M]
┃ ┃ ┣━━39-线性回归.mp4 [29.1M]
┃ ┃ ┣━━40-更多线性回归.mp4 [8.6M]
┃ ┃ ┗━━41-基础知识总结.mp4 [4.7M]
┃ ┗━━3-探索性项目-泰坦尼克号幸存者分析 [17.8K]
┃ ┗━━项目.docx [17.8K]
┣━━2-模型评估和验证 [1.2G]
┃ ┣━━98-code [5.4K]
┃ ┃ ┣━━class_vis.py [1.8K]
┃ ┃ ┣━━ClassifyNB.py [276B]
┃ ┃ ┣━━prep_terrain_data.py [1.8K]
┃ ┃ ┗━━studentMain.py [1.5K]
┃ ┣━━139-code [1.1K]
┃ ┃ ┣━━studentCode.py [1K]
┃ ┃ ┗━━subFunction.py [66B]
┃ ┣━━1-模型评估和验证简介.mp4 [4.3M]
┃ ┣━━2-模型评估 – 你将看到什么.mp4 [3.3M]
┃ ┣━━3-模型评估 – 你将学到什么.mp4 [4.5M]
┃ ┣━━4-构建完整的模型.png [83K]
┃ ┣━━5-模型评估 – 你将做什么.mp4 [4.5M]
┃ ┣━━6-统计学回顾与支持库.png [68.1K]
┃ ┣━━7-先修要求.mp4 [6.7M]
┃ ┣━━8-哪个专业？.mp4 [3.2M]
┃ ┣━━8-哪个专业？答案.mp4 [3.8M]
┃ ┣━━9-用一个数字描述数据.mp4 [5.2M]
┃ ┣━━10-数据集的众数答案.mp4 [828.9K]
┃ ┣━━10-选择哪个数字？.mp4 [2.8M]
┃ ┣━━11-分布的众数.mp4 [1.2M]
┃ ┣━━11-数据集的众数.mp4 [1.7M]
┃ ┣━━12-众数 – 负偏斜分布 答案.mp4 [435K]
┃ ┣━━12-众数 – 负偏斜分布.mp4 [2.4M]
┃ ┣━━13-联系 [55.5K]
┃ ┣━━13-众数 – 均匀分布.mp4 [3.7M]
┃ ┣━━13-众数 – 均匀分布答案.mp4 [782.6K]
┃ ┣━━14-不止一个众数？ 练习.jpg [50.8K]
┃ ┣━━14-不止一个众数？.mp4 [1.6M]
┃ ┣━━14-不止一个众数？答案.mp4 [2M]
┃ ┣━━15-分类数据的众数 答案.mp4 [1.1M]
┃ ┣━━15-分类数据的众数 练习.jpg [153.5K]
┃ ┣━━15-分类数据的众数.mp4 [1.1M]
┃ ┣━━16-众数的更多信息！.mp4 [3.3M]
┃ ┣━━16-众数的更多信息！答案.mp4 [19.2M]
┃ ┣━━16-众数的更多信息！练习.jpg [75.7K]
┃ ┣━━17-找出均值 答案.mp4 [1.5M]
┃ ┣━━17-找出均值 练习.jpg [69K]
┃ ┣━━17-找出均值.mp4 [5.7M]
┃ ┣━━18-找出均值的步骤 答案.mp4 [3.3M]
┃ ┣━━18-找出均值的步骤 练习.jpg [86.9K]
┃ ┣━━18-找出均值的步骤.mp4 [2.4M]
┃ ┣━━19-迭代过程 答案.mp4 [2.9M]
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┃ ┣━━19-迭代过程.mp4 [1.3M]
┃ ┣━━20-有用的符号.mp4 [14.7M]
┃ ┣━━21-均值的特性.jpg [75.7K]
┃ ┣━━21-均值的特性.mp4 [5.1M]
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┃ ┣━━22-含异常值的均值 答案.mp4 [835.3K]
┃ ┣━━22-含异常值的均值 练习.jpg [64.5K]
┃ ┣━━22-含异常值的均值.mp4 [1.1M]
┃ ┣━━23-可以期望多高的薪资？ 答案.mp4 [2.9M]
┃ ┣━━23-可以期望多高的薪资？.jpg [75.7K]
┃ ┣━━23-可以期望多高的薪资？.mp4 [1.3M]
┃ ┣━━24-北卡莱罗纳大学.mp4 [4.8M]
┃ ┣━━25-中位数的要求 答案.mp4 [214.6K]
┃ ┣━━25-中位数的要求.jpg [77K]
┃ ┣━━25-中位数的要求.mp4 [4.1M]
┃ ┣━━26-找出中位数.mp4 [740K]
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┃ ┣━━27-含异常值的中位数.mp4 [2.4M]
┃ ┣━━27-含异常值的中位数答案.mp4 [561.9K]
┃ ┣━━28-找出含异常值的中位数 答案.mp4 [2.8M]
┃ ┣━━28-找出含异常值的中位数.mp4 [6.4M]
┃ ┣━━29-中心测量值.mp4 [8.1M]
┃ ┣━━30-对中心测量值排序 1 答案.mp4 [3.6M]
┃ ┣━━30-对中心测量值排序 1.jpg [74.9K]
┃ ┣━━30-对中心测量值排序 1.mp4 [5.3M]
┃ ┣━━31-对中心测量值排序 2答案.mp4 [2.7M]
┃ ┣━━31对中心测量值排序 2.mp4 [1.9M]
┃ ┣━━32-使用中心测量值来比较.mp4 [7.1M]
┃ ┣━━33-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 均值 答案.mp4.mp4 [8.4M]
┃ ┣━━33-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 均值.jpg [74.5K]
┃ ┣━━33-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 均值.mp4 [6.3M]
┃ ┣━━34-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 中位数.mp4 [8.2M]
┃ ┣━━35-中位数位置公式 [68K]
┃ ┣━━35-中位数位置公式.mp4 [8.9M]
┃ ┣━━36 [75.1K]
┃ ┣━━36-小结 – 中心测量值 答案.mp4 [5.6M]
┃ ┣━━36-小结 – 中心测量值.mp4 [4.5M]
┃ ┣━━37-真棒！.mp4 [799K]
┃ ┣━━38 [78.2K]
┃ ┣━━38-社交网络工作人员的薪酬 答案.mp4 [2.7M]
┃ ┣━━38-社交网络工作人员的薪酬.mp4 [2.1M]
┃ ┣━━39-你应该注册帐号吗？ [87.3K]
┃ ┣━━39-你应该注册帐号吗？.mp4 [1.7M]
┃ ┣━━40-有什么不同 答案.mp4 [7.3M]
┃ ┣━━40-有什么不同？ [105.8K]
┃ ┣━━40-有什么不同？.mp4 [3.9M]
┃ ┣━━41 [81.5K]
┃ ┣━━41-量化数据的分布形态 答案.mp4 [5.1M]
┃ ┣━━41-量化数据的分布形态.mp4 [8.4M]
┃ ┣━━42 [89.3K]
┃ ┣━━42-值域是否改变？ 答案.mp4 [8.8M]
┃ ┣━━42-值域是否改变？.mp4 [973.1K]
┃ ┣━━43-扎克伯格的薪酬：一个异常值 [86.3K]
┃ ┣━━43-扎克伯格的薪酬：一个异常值 答案.mp4 [6M]
┃ ┣━━43-扎克伯格的薪酬：一个异常值.mp4 [2.3M]
┃ ┣━━44-砍掉尾巴.mp4 [6.2M]
┃ ┣━━45 [103.4K]
┃ ┣━━45-Q1 在哪里？.mp4 [4.6M]
┃ ┣━━45-Q1 在哪里？答案.mp4 [7M]
┃ ┣━━46 [110.7K]
┃ ┣━━46-Q3 – Q1.mp4 [4.7M]
┃ ┣━━47-IQR [181.2K]
┃ ┣━━47-IQR.mp4 [4.7M]
┃ ┣━━48-IQR 答案.mp4 [13.4M]
┃ ┣━━49 [76.6K]
┃ ┣━━49-什么是异常值？ 答案.mp4 [2.2M]
┃ ┣━━49-什么是异常值？.mp4 [5.3M]
┃ ┣━━50-定义异常值.mp4 [6M]
┃ ┣━━50-匹配对应的箱线图 [82.5K]
┃ ┣━━50匹配对应的箱线图 答案.mp4 [8.4M]
┃ ┣━━50匹配对应的箱线图 答案.mp4.mp4 [6.3M]
┃ ┣━━51-均值在 IQR 中吗？ [82.6K]
┃ ┣━━51-均值在 IQR 中吗？.mp4 [4.5M]
┃ ┣━━51-均值在 IQR 中吗？答案.mp4 [4.8M]
┃ ┣━━52-IQR 的不足.mp4 [8.4M]
┃ ┣━━53 [94.7K]
┃ ┣━━53-衡量差异性的方法 答案.mp4 [21.5M]
┃ ┣━━53-衡量差异性的方法.mp4 [9.9M]
┃ ┣━━54-计算均值 [54.7K]
┃ ┣━━54-计算均值 答案.mp4 [4.5M]
┃ ┣━━54-计算均值.mp4 [2.8M]
┃ ┣━━55 [173.6K]
┃ ┣━━55-离均差 答案.mp4 [4.5M]
┃ ┣━━55-离均差.mp4 [3.3M]
┃ ┣━━56 [80.4K]
┃ ┣━━56-平均偏差 答案.mp4 [2M]
┃ ┣━━56-平均偏差.mp4 [1.7M]
┃ ┣━━57 [89.3K]
┃ ┣━━57-平均偏差的公式 答案.mp4 [5.4M]
┃ ┣━━57-平均偏差的公式.mp4 [2.4M]
┃ ┣━━58 [99.6K]
┃ ┣━━58- 摆脱负值，开心起来.mp4 [8.8M]
┃ ┣━━58-摆脱负值，开心起来 答案.mp4 [7.1M]
┃ ┣━━59 [90.7K]
┃ ┣━━59-绝对偏差 答案.mp4 [1.1M]
┃ ┣━━59-绝对偏差.mp4 [2.1M]
┃ ┣━━60 [106.1K]
┃ ┣━━60-平均绝对偏差 答案.mp4 [645K]
┃ ┣━━60-平均绝对偏差.mp4 [559.3K]
┃ ┣━━61 [108.9K]
┃ ┣━━61-平均绝对偏差的公式 答案.mp4 [20M]
┃ ┣━━61-平均绝对偏差的公式.mp4 [1.8M]
┃ ┣━━62 [82.9K]
┃ ┣━━62-平方偏差 答案.mp4 [3.2M]
┃ ┣━━62-平方偏差.mp4 [2.5M]
┃ ┣━━63 [104.9K]
┃ ┣━━63-平方和.mp4 [3.3M]
┃ ┣━━64-平方和.mp4 [13.9M]
┃ ┣━━65-平均平方偏差 [101.4K]
┃ ┣━━65-平均平方偏差 .mp4 [3.2M]
┃ ┣━━65-平均平方偏差 答案.mp4 [1M]
┃ ┣━━66 [114.8K]
┃ ┣━━66-用语言解释平均平方偏差.mp4 [5.6M]
┃ ┣━━67 [129.2K]
┃ ┣━━67-一维的数据 答案.mp4 [5.4M]
┃ ┣━━67-一维的数据.mp4 [9.5M]
┃ ┣━━68-标准偏差 SD.mp4 [5.3M]
┃ ┣━━69-计算标准偏差 SD [103.1K]
┃ ┣━━69-计算标准偏差 SD 答案.mp4 [448.8K]
┃ ┣━━69-计算标准偏差 SD.mp4 [2.4M]
┃ ┣━━70 [39.5K]
┃ ┣━━70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值 答案.mp4 [35.1M]
┃ ┣━━70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值.mp4 [7.8M]
┃ ┣━━71 [69.3K]
┃ ┣━━71-用语言解释标准偏差 答案.mp4 [12.2M]
┃ ┣━━71-用语言解释标准偏差.mp4 [12.6M]
┃ ┣━━72 [110.3K]
┃ ┣━━72-Sample_Social_Networkers_Salary_n=100_Lesson_4.xlsx [7.9K]
┃ ┣━━72-用电子表格计算 SD 值.mp4 [8.1M]
┃ ┣━━73-用电子表格计算 SD 值 答案.mp4 [9.8M]
┃ ┣━━74-SD 值的重要性.mp4 [14.6M]
┃ ┣━━75 [76.8K]
┃ ┣━━75-找到偏差对应的值 答案.mp4 [2.9M]
┃ ┣━━75-找到偏差对应的值.mp4 [1.9M]
┃ ┣━━76 [68.5K]
┃ ┣━━76-所选样本的 SD 值 答案.mp4 [5.9M]
┃ ┣━━76-所选样本的 SD 值.mp4 [5.9M]
┃ ┣━━77 [75.3K]
┃ ┣━━77-贝塞耳校正 答案.mp4 [910.7K]
┃ ┣━━77-贝塞耳校正.mp4 [4.8M]
┃ ┣━━78-澄清样本 SD 值的真正含义.mp4 [16.3M]
┃ ┣━━79-举例：果冻豆.mp4 [8.4M]
┃ ┣━━80-Numpy 和 Pandas 教程.png [92.6K]
┃ ┣━━81-Numpy.mp4 [3.8M]
┃ ┣━━82-Numpy Playground.py.txt [2.5K]
┃ ┣━━83-Pandas.mp4 [16.1M]
┃ ┣━━84-Pandas Playground – 系列.txt [1.9K]
┃ ┣━━85-Pandas Playground – 数据框.txt [2K]
┃ ┣━━86-创建新 DataFrame 答案.mp4 [4.6M]
┃ ┣━━86-创建新 DataFrame.mp4 [5.6M]
┃ ┣━━86-创建新 DataFrame.txt [1.7K]
┃ ┣━━87-数据框列.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━88-Pandas Playground – 索引数据框.txt [2K]
┃ ┣━━89-Pandas 向量化方法.mp4 [6.1M]
┃ ┣━━90-平均铜牌数-答案.mp4 [9.2M]
┃ ┣━━90-平均铜牌数.mp4 [5.5M]
┃ ┣━━90-平均铜牌数.txt [1.8K]
┃ ┣━━91-平均金、银和铜牌数 答案.mp4 [4.7M]
┃ ┣━━91-平均金、银和铜牌数.mp4 [5.1M]
┃ ┣━━91-平均金、银和铜牌数.txt [1.7K]
┃ ┣━━92-矩阵乘法与 Numpy Dot.mp4 [29.9M]
┃ ┣━━93-奥林匹克奖牌分数 答案.mp4 [16M]
┃ ┣━━93-奥林匹克奖牌分数.mp4 [7M]
┃ ┣━━93-奥林匹克奖牌数.txt [1.5K]
┃ ┣━━94-安装 scikit-learn.png [41B]
┃ ┣━━94-安装 scikit-learn.txt [587B]
┃ ┣━━95.png [80.2K]
┃ ┣━━96-sklearn 使用入门.mp4 [8.6M]
┃ ┣━━97-高斯朴素贝叶斯示例.mp4 [22.8M]
┃ ┣━━98-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案.mp4 [1.6M]
┃ ┣━━98-有关地形数据的高斯 NB 部署.mp4 [7.7M]
┃ ┣━━99-评估指标.mp4 [11.9M]
┃ ┣━━100-选择合适的指标.txt [982B]
┃ ┣━━101-分类和回归.txt [982B]
┃ ┣━━102-分类指标与回归指标.txt [420B]
┃ ┣━━103-分类指标.txt [248B]
┃ ┣━━104-准确率.txt [828B]
┃ ┣━━105 [408.6K]
┃ ┣━━105-准确率的缺陷 答案.mp4 [6.1M]
┃ ┣━━105-准确率的缺陷.mp4 [15.5M]
┃ ┣━━106-选择最合适的指标.mp4 [16.1M]
┃ ┣━━107 [262.3K]
┃ ┣━━107-混淆矩阵 打啊 .mp4 [908.3K]
┃ ┣━━107-混淆矩阵.mp4 [9.5M]
┃ ┣━━107-混淆矩阵练习 1 答案.mp4 [1M]
┃ ┣━━108 [240K]
┃ ┣━━108-混淆矩阵练习 1.mp4 [565.5K]
┃ ┣━━108-混淆矩阵练习 2 答案.mp4 [1.2M]
┃ ┣━━108-混淆矩阵练习 2.mp4 [1M]
┃ ┣━━109 [257.6K]
┃ ┣━━109-填充混淆矩阵 答案.mp4 [2.1M]
┃ ┣━━109-填充混淆矩阵.mp4 [1.3M]
┃ ┣━━110 [258.3K]
┃ ┣━━110-混淆矩阵：误报 答案.mp4 [5.2M]
┃ ┣━━110-混淆矩阵：误报.mp4 [2.1M]
┃ ┣━━111 [249.7K]
┃ ┣━━111-决策树混淆矩阵 答案.mp4 [3.8M]
┃ ┣━━111-决策树混淆矩阵.mp4 [5.8M]
┃ ┣━━112-精确率和召回率.mp4 [4.3M]
┃ ┣━━113 [408.2K]
┃ ┣━━113-鲍威尔精确率和召回率.mp4 [1.4M]
┃ ┣━━113-鲍威尔精确率和召回率答案.mp4 [3.3M]
┃ ┣━━114 [460K]
┃ ┣━━114-布什精确率和召回率 答案.mp4 [4.3M]
┃ ┣━━114-布什精确率和召回率.mp4 [769.4K]
┃ ┣━━115 [375K]
┃ ┣━━115-特征脸方法中的 True Positives 答案.mp4 [985.1K]
┃ ┣━━115-特征脸方法中的 True Positives.mp4 [3.4M]
┃ ┣━━116- [416.6K]
┃ ┣━━116-特征脸方法中的 False Positives 答案.mp4 [1.1M]
┃ ┣━━116-特征脸方法中的 False Positives.mp4 [537.2K]
┃ ┣━━117 [355.3K]
┃ ┣━━117-特征脸方法中的 False Negatives 答案.mp4 [1.4M]
┃ ┣━━117-特征脸方法中的 False Negatives-c.mp4 [472.1K]
┃ ┣━━117-特征脸方法中的 False Negatives.mp4 [472.1K]
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┃ ┃ ┣━━16-移交给 Katie.mp4 [1.4M]
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┃ ┃ ┣━━18-sklearn 中的年龄净值回归.mp4 [20.7M]
┃ ┃ ┣━━18-sklern中的年两&净值回归 答案.mp4 [2.2M]
┃ ┃ ┣━━19-通过 sklearn 提取信息.mp4 [19.2M]
┃ ┃ ┣━━20-通过 sklearn 提取分数数据.mp4 [10.9M]
┃ ┃ ┣━━22-线性回归误差.mp4 [5.8M]
┃ ┃ ┣━━23-误差 [344.3K]
┃ ┃ ┣━━23-误差 答案.mp4 [2.5M]
┃ ┃ ┣━━23-误差.mp4 [2.7M]
┃ ┃ ┣━━24-24-误差和拟合质量 .mp4.mp4 [4.2M]
┃ ┃ ┣━━24-误差和拟合质量 [390.9K]
┃ ┃ ┣━━24-误差和拟合质量 答案.mp4 [14.9M]
┃ ┃ ┣━━25-最小化误差平方和.mp4 [4.4M]
┃ ┃ ┣━━26-最最小化误差平方和的算法.mp4 [3.4M]
┃ ┃ ┣━━27-为何最小化 SSE [209.9K]
┃ ┃ ┣━━27-为何最小化 SSE 答案.mp4 [2.6M]
┃ ┃ ┣━━27-为何最小化 SSE.mp4 [3.4M]
┃ ┃ ┣━━28-最小化绝对误差的问题.mp4 [17.6M]
┃ ┃ ┣━━29-肉眼评估回归 [215.1K]
┃ ┃ ┣━━29-肉眼评估回归 答案.mp4 [5.4M]
┃ ┃ ┣━━29-肉眼评估回归.mp4 [3.7M]
┃ ┃ ┣━━30-SSE 的问题 [325.3K]
┃ ┃ ┣━━30-SSE 的问题 答案.mp4 [8.5M]
┃ ┃ ┣━━30-SSE 的问题.mp4 [920K]
┃ ┃ ┣━━31-回归的 R 平方指标.mp4 [6.2M]
┃ ┃ ┣━━32-SKlearn 中的 R 平方.mp4 [16.6M]
┃ ┃ ┣━━33-可视化回归.mp4 [3.3M]
┃ ┃ ┣━━34-34-什么数据适用于线性回归.mp4 [3.8M]
┃ ┃ ┣━━34-什么数据适用于线性回归 [311.5K]
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┃ ┃ ┣━━35-比较分类与回归.mp4 [8.2M]
┃ ┃ ┣━━36-多元回归 [259.7K]
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┃ ┣━━8-神经网络 [593.6M]
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┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 NOT 测验 [49.8K]
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┃ ┃ ┣━━5-作为感知器网络的 XOR [73.7K]
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┃ ┃ ┣━━10-Sigmoid.mp4 [51.1M]
┃ ┃ ┣━━11-神经网络草图.mp4 [52.4M]
┃ ┃ ┣━━12-优化权重.mp4 [27.5M]
┃ ┃ ┣━━13-限制偏差.mp4 [48.8M]
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┃ ┃ ┗━━15-小结.mp4 [12.1M]
┃ ┣━━9-神经网络迷你项目 [553.3K]
┃ ┃ ┣━━1-创建感知.py [1.6K]
┃ ┃ ┣━━2-阀值调解 [23.4K]
┃ ┃ ┣━━2-练习.txt [84B]
┃ ┃ ┣━━3-在哪儿训练感知 [37K]
┃ ┃ ┣━━3-在哪儿训练感知.txt [253B]
┃ ┃ ┣━━4-感知 v.s. 回归 [54.5K]
┃ ┃ ┣━━4-感知vs. 回归.txt [277B]
┃ ┃ ┣━━5-感知输入 [47.8K]
┃ ┃ ┣━━5-感知输入.txt [206B]
┃ ┃ ┣━━6-神经网络输出 [31.7K]
┃ ┃ ┣━━6-神经网络输出.txt [170B]
┃ ┃ ┣━━7-感知更新规则.py [2.7K]
┃ ┃ ┣━━8-多层网络示例 [52.8K]
┃ ┃ ┣━━8-多层网络示例.txt [253B]
┃ ┃ ┣━━9-线性表征能力 [58K]
┃ ┃ ┣━━9-线性表征能力.txt [290B]
┃ ┃ ┣━━10-创建 XOR 网络.py [2.4K]
┃ ┃ ┣━━11-离散测验 [54.8K]
┃ ┃ ┣━━11-练习.txt [241B]
┃ ┃ ┣━━12-连续性.txt [170B]
┃ ┃ ┣━━13-激活函数沙盒.py [990B]
┃ ┃ ┣━━14-激活函数 测验 [46.8K]
┃ ┃ ┣━━14-激活函数沙盒.txt [219B]
┃ ┃ ┣━━15-感知 v.s. Sigmoid [47.3K]
┃ ┃ ┣━━15-感知 v.s.Sigmoid.txt [229B]
┃ ┃ ┣━━16-Sigmoid 学习 [39.9K]
┃ ┃ ┣━━16-Sigmoid.txt [168B]
┃ ┃ ┣━━17-梯度下降问题 [45.7K]
┃ ┃ ┣━━17-梯度下降问题.txt [201B]
┃ ┃ ┗━━18-Sigmoid练习.py [3.3K]
┃ ┣━━10-内核方法和SVM
┃ ┣━━11-SVM [208.9M]
┃ ┃ ┣━━1-欢迎学习 SVM.mp4 [2.8M]
┃ ┃ ┣━━2-分隔线 [125.6K]
┃ ┃ ┣━━2-分隔线 答案.mp4 [867.7K]
┃ ┃ ┣━━2-分隔线.mp4 [6.1M]
┃ ┃ ┣━━3-选择分隔线 [193.4K]
┃ ┃ ┣━━3-选择分隔线.mp4 [530.2K]
┃ ┃ ┣━━4-好的分隔线有何特点 [213.9K]
┃ ┃ ┣━━4-好的分隔线有何特点 答案.mp4 [5.8M]
┃ ┃ ┣━━4-好的分隔线有何特点.mp4 [8.3M]
┃ ┃ ┣━━5-间隔练习 [286.8K]
┃ ┃ ┣━━5-间隔练习.mp4 [6.3M]
┃ ┃ ┣━━6-SVMs 和棘手的数据分布 [180.8K]
┃ ┃ ┣━━6-SVMs 和棘手的数据分布 答案.mp4 [5.5M]
┃ ┃ ┣━━6-SVMs 和棘手的数据分布.mp4 [1.4M]
┃ ┃ ┣━━7-SVM 对异常值的响应 [239.1K]
┃ ┃ ┣━━7-SVM 对异常值的响应.mp4 [5.2M]
┃ ┃ ┣━━8-SVM 异常值练习 [136.5K]
┃ ┃ ┣━━8-SVM 异常值练习 答案.mp4 [6.2M]
┃ ┃ ┣━━8-SVM 异常值练习.mp4 [2.1M]
┃ ┃ ┣━━9-移交给 Katie.mp4 [993.5K]
┃ ┃ ┣━━10-SKlearn 中的 SVM.mp4 [12.4M]
┃ ┃ ┣━━11-SVM 决策边界.mp4 [5.2M]
┃ ┃ ┣━━12-SVM 编码 答案.mp4 [4.3M]
┃ ┃ ┣━━12-SVM 编码.mp4 [12.3M]
┃ ┃ ┣━━12-SVM编码.py [795B]
┃ ┃ ┣━━13-非线性 SVM.mp4 [5.3M]
┃ ┃ ┣━━14-非线性数据 [145.9K]
┃ ┃ ┣━━14-非线性数据 答案.mp4 [1.9M]
┃ ┃ ┣━━14-非线性数据.mp4 [4.5M]
┃ ┃ ┣━━15-新特征 [242.4K]
┃ ┃ ┣━━15-新特征.mp4 [423K]
┃ ┃ ┣━━16- 与新特征分隔 答案.mp4 [3.3M]
┃ ┃ ┣━━16-可视化新特征.mp4 [8.3M]
┃ ┃ ┣━━16-与新特征分隔 [306.6K]
┃ ┃ ┣━━16-与新特征分隔.mp4 [984.7K]
┃ ┃ ┣━━17-练习创建新特征 [138K]
┃ ┃ ┣━━17-练习创建新特征 答案.mp4 [9.1M]
┃ ┃ ┣━━17-练习创建新特征.mp4 [3.9M]
┃ ┃ ┣━━18-核技巧.mp4 [9.6M]
┃ ┃ ┣━━19-尝试选择各种核 [593.4K]
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┃ ┃ ┣━━19-尝试选择各种核.mp4 [19.9M]
┃ ┃ ┣━━20-核和伽玛 [555.5K]
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┃ ┃ ┣━━21-SVM C 参数 [442.3K]
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┃ ┃ ┣━━22-过拟合 [265K]
┃ ┃ ┣━━22-过拟合 答案.mp4 [1.4M]
┃ ┃ ┣━━22-过拟合.mp4 [7.7M]
┃ ┃ ┗━━23-SVM 的优缺点.mp4 [8.6M]
┃ ┣━━12-基于实例的学习 [446.5M]
┃ ┃ ┣━━1-基于实例的学习（以前）.mp4 [12.2M]
┃ ┃ ┣━━2-基于实例的学习（现在）.mp4 [18.4M]
┃ ┃ ┣━━3-房价 2.mp4 [42.7M]
┃ ┃ ┣━━3-房价.mp4 [41.3M]
┃ ┃ ┣━━4-K NN.mp4 [29.5M]
┃ ┃ ┣━━5-您是否不会计算我的近邻 [93.4K]
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┃ ┃ ┣━━5-您是否不会计算我的近邻.mp4 [18.6M]
┃ ┃ ┣━━6-域 K NNowledge [68.3K]
┃ ┃ ┣━━6-域 K NNowledge 答案.mp4 [32M]
┃ ┃ ┣━━6-域 K NNowledge.mp4 [12.6M]
┃ ┃ ┣━━7-K NN 偏差.mp4 [47M]
┃ ┃ ┣━━8-维度灾难 2.mp4 [47.3M]
┃ ┃ ┣━━8-维度灾难.mp4 [19.3M]
┃ ┃ ┣━━9-另一些东西.mp4 [44.6M]
┃ ┃ ┗━━10-我们学到了什么.mp4 [29.7M]
┃ ┣━━13-朴素贝叶斯 [199M]
┃ ┃ ┣━━12-code [5.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━练习.txt [265B]
┃ ┃ ┃ ┣━━class_vis.py [1.8K]
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┃ ┃ ┃ ┣━━prep_terrain_data.py [1.8K]
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┃ ┃ ┣━━13-code [1.3K]
┃ ┃ ┃ ┣━━说明.txt [259B]
┃ ┃ ┃ ┣━━classify.py [711B]
┃ ┃ ┃ ┗━━studentCode.py [403B]
┃ ┃ ┣━━1-速度散点图：坡度和颠簸度 [604.1K]
┃ ┃ ┣━━1-速度散点图：坡度和颠簸度.mp4 [659.3K]
┃ ┃ ┣━━2-速度散点图 2 [224.9K]
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┃ ┃ ┣━━3-速度散点图 2 [232.4K]
┃ ┃ ┣━━3-速度散点图 2 答案.mp4 [5.3M]
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┃ ┃ ┣━━4-从散点图到预测 [128.1K]
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┃ ┃ ┣━━5-从散点图到预测 2 [120.3K]
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┃ ┃ ┣━━6-从散点图到决策面 [193.1K]
┃ ┃ ┣━━6-从散点图到决策面 答案.mp4 [2.2M]
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┃ ┃ ┣━━7-良好的线性决策面 [179.1K]
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┃ ┃ ┣━━7-良好的线性决策面.mp4 [2.8M]
┃ ┃ ┣━━8-转为使用朴素贝叶斯.mp4 [1M]
┃ ┃ ┣━━9-Python 中的 NB 决策边界.mp4 [5.7M]
┃ ┃ ┣━━10-sklearn 使用入门.mp4 [8.6M]
┃ ┃ ┣━━11-高斯朴素贝叶斯示例.mp4 [22.8M]
┃ ┃ ┣━━12-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案.mp4 [1.6M]
┃ ┃ ┣━━12-有关地形数据的高斯 NB 部署.mp4 [7.7M]
┃ ┃ ┣━━13-计算 NB 准确性.mp4 [5M]
┃ ┃ ┣━━14-训练数据和测试数据.mp4 [33.4M]
┃ ┃ ┣━━15-使用贝叶斯规则将 NB 拆包.mp4 [2.2M]
┃ ┃ ┣━━16-贝叶斯规则.mp4 [1.4M]
┃ ┃ ┣━━17-癌症测试 [419.6K]
┃ ┃ ┣━━17-癌症测试 答案.mp4 [2.1M]
┃ ┃ ┣━━17-癌症测试.mp4 [9M]
┃ ┃ ┣━━17-资料.txt [459B]
┃ ┃ ┣━━18-先验和后验 [343.1K]
┃ ┃ ┣━━18-先验和后验 答案.mp4 [1.1M]
┃ ┃ ┣━━18-先验和后验.mp4 [7.6M]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 1 [402.6K]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 1 答案.mp4 [936.4K]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 1.mp4 [613.5K]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 2 [463.6K]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 2 答案.mp4 [197.3K]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 2.mp4 [1.4M]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 3 [525.5K]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 3 答案.mp4 [162.9K]
┃ ┃ ┣━━19-规范化 3.mp4 [346.9K]
┃ ┃ ┣━━20-全概率 [521.7K]
┃ ┃ ┣━━20-全概率 答案.mp4 [610.2K]
┃ ┃ ┣━━20-全概率.mp4 [210.5K]
┃ ┃ ┣━━21-贝叶斯规则图.mp4 [4M]
┃ ┃ ┣━━22-用于分类的贝叶斯规则.mp4 [17.7M]
┃ ┃ ┣━━23-Chris 或 Sara.mp4 [607.1K]
┃ ┃ ┣━━24-后验概率 [395K]
┃ ┃ ┣━━24-后验概率 答案.mp4 [2.8M]
┃ ┃ ┣━━24-后验概率.mp4 [2.5M]
┃ ┃ ┣━━25-你独自得出的贝叶斯概率 [398K]
┃ ┃ ┣━━25-你独自得出的贝叶斯概率 答案.mp4 [4M]
┃ ┃ ┣━━25-你独自得出的贝叶斯概率.mp4 [1M]
┃ ┃ ┣━━26-为何朴素贝叶斯很朴素 [268K]
┃ ┃ ┣━━26-为何朴素贝叶斯很朴素 答案.mp4 [1.7M]
┃ ┃ ┗━━26-为何朴素贝叶斯很朴素.mp4 [14.6M]
┃ ┣━━14-贝叶斯学习 [369.8M]
┃ ┃ ┣━━1-简介.mp4 [10.5M]
┃ ┃ ┣━━2-贝叶斯规则.mp4 [31.6M]
┃ ┃ ┣━━3-贝叶斯规则 2.mp4 [20.4M]
┃ ┃ ┣━━4-贝叶斯规则 测验 [87.9K]
┃ ┃ ┣━━4-贝叶斯规则 测验 答案.mp4 [37.6M]
┃ ┃ ┣━━4-贝叶斯规则 测验.mp4 [7.3M]
┃ ┃ ┣━━5-贝叶斯学习.mp4 [21.9M]
┃ ┃ ┣━━6-实践中的贝叶斯学习.mp4 [39.6M]
┃ ┃ ┣━━7-噪声数据 [67.6K]
┃ ┃ ┣━━7-噪声数据 daan .mp4 [11M]
┃ ┃ ┣━━7-噪声数据.mp4 [9.1M]
┃ ┃ ┣━━8-返回到贝叶斯学习.mp4 [71.5M]
┃ ┃ ┣━━9-最佳假设 [56K]
┃ ┃ ┣━━9-最佳假设 daan .mp4 [17.1M]
┃ ┃ ┣━━9-最佳假设.mp4 [6.2M]
┃ ┃ ┣━━10-最短描述长度.mp4 [19.5M]
┃ ┃ ┣━━11-哪颗树 [83.8K]
┃ ┃ ┣━━11-哪颗树 答案.mp4 [26.5M]
┃ ┃ ┣━━11-哪颗树.mp4 [306.3K]
┃ ┃ ┣━━12-贝叶斯分类 [60.3K]
┃ ┃ ┣━━12-贝叶斯分类 .mp4 [11.8M]
┃ ┃ ┣━━12-贝叶斯分类 答案.mp4 [9.4M]
┃ ┃ ┗━━13-小结.mp4 [18.2M]
┃ ┣━━15-贝叶斯推理 [610.4M]
┃ ┃ ┣━━1-简介.mp4 [9.4M]
┃ ┃ ┣━━2-联合分布.mp4 [18.5M]
┃ ┃ ┣━━3-错误.txt [45B]
┃ ┃ ┣━━3-联合分布 测验 [86.3K]
┃ ┃ ┣━━3-联合分布 测验 答案.mp4 [15.8M]
┃ ┃ ┣━━3-联合分布 测验.mp4 [6M]
┃ ┃ ┣━━4-添加属性.mp4 [17.6M]
┃ ┃ ┣━━5-条件独立性.mp4 [25.6M]
┃ ┃ ┣━━6-条件 测验 [92.7K]
┃ ┃ ┣━━6-条件 测验 答案.mp4 [16.9M]
┃ ┃ ┣━━6-条件 测验.mp4 [4.9M]
┃ ┃ ┣━━7-信念网络 [87.4K]
┃ ┃ ┣━━7-信念网络 答案.mp4 [50.8M]
┃ ┃ ┣━━7-信念网络.mp4 [19.6M]
┃ ┃ ┣━━8-从联合分布中取样 [71.8K]
┃ ┃ ┣━━8-从联合分布中取样 答案.mp4 [29.9M]
┃ ┃ ┣━━8-从联合分布中取样.mp4 [25.7M]
┃ ┃ ┣━━9-恢复联合分布.mp4 [28.2M]
┃ ┃ ┣━━10-取样.mp4 [47.3M]
┃ ┃ ┣━━11-推理规则.mp4 [15.4M]
┃ ┃ ┣━━12-推理规则 测验 [75.8K]
┃ ┃ ┣━━12-推理规则 测验 答案.mp4 [8.3M]
┃ ┃ ┣━━12-推理规则 测验.mp4 [5M]
┃ ┃ ┣━━13-手工推理 [77.3K]
┃ ┃ ┣━━13-手工推理 答案.mp4 [56.1M]
┃ ┃ ┣━━13-手工推理.mp4 [54.8M]
┃ ┃ ┣━━14-朴素贝叶斯.mp4 [80.9M]
┃ ┃ ┣━━15-为何朴素贝叶斯很酷.mp4 [41.5M]
┃ ┃ ┗━━16-小结.mp4 [31.5M]
┃ ┣━━16-贝叶斯NLP迷你项目 [312.9K]
┃ ┃ ┣━━1-项目说明.docx [12.5K]
┃ ┃ ┣━━2-计算.docx [62.7K]
┃ ┃ ┣━━3-最大可能性.py [1.3K]
┃ ┃ ┣━━3-最大可能性.txt [352B]
┃ ┃ ┣━━4-NLP声明.txt [506B]
┃ ┃ ┣━━5-最佳分类器 示例.docx [66.2K]
┃ ┃ ┣━━5-最佳分类器练习.py [2.3K]
┃ ┃ ┣━━6-词语调解.docx [46.6K]
┃ ┃ ┣━━7-联合分布分析 [36.2K]
┃ ┃ ┣━━8-区间知识测验 [31.8K]
┃ ┃ ┗━━9-区间知识填入 [52.5K]
┃ ┣━━17-集成B&B [295.1M]
┃ ┃ ┣━━1集成学习 Boosting.mp4 [16.3M]
┃ ┃ ┣━━2-集成学习的简单规则.mp4 [7.3M]
┃ ┃ ┣━━3-集成学习算法.mp4 [7.8M]
┃ ┃ ┣━━4-集成学习的输出 [95.8K]
┃ ┃ ┣━━4-集成学习的输出 答案.mp4 [5.5M]
┃ ┃ ┣━━4-集成学习的输出.mp4 [4.5M]
┃ ┃ ┣━━5-集成学习 示例.mp4 [17.7M]
┃ ┃ ┣━━6-集成 Boosting.mp4 [9.3M]
┃ ┃ ┣━━7-集成 Boosting 测验 [60K]
┃ ┃ ┣━━7-集成 Boosting 测验 2 [63.3K]
┃ ┃ ┣━━7-集成 Boosting 测验 2 答案.mp4 [7.6M]
┃ ┃ ┣━━7-集成 Boosting 测验 2.mp4 [316.3K]
┃ ┃ ┣━━7-集成 Boosting 测验 答案.mp4 [2M]
┃ ┃ ┣━━7-集成 Boosting 测验.mp4 [8.9M]
┃ ┃ ┣━━8-弱学习 [73.4K]
┃ ┃ ┣━━8-弱学习 答案.mp4 [13.4M]
┃ ┃ ┣━━8-弱学习-练习.txt [306B]
┃ ┃ ┣━━8-弱学习.mp4 [6.4M]
┃ ┃ ┣━━9-代码中的 Boosting.mp4 [10M]
┃ ┃ ┣━━10-最重要的部分.mp4 [14.5M]
┃ ┃ ┣━━11-在 D 同意时 [89K]
┃ ┃ ┣━━11-在 D 同意时 答案.mp4 [7.4M]
┃ ┃ ┣━━11-在 D 同意时.mp4 [3.2M]
┃ ┃ ┣━━12-最终假设.mp4 [9.1M]
┃ ┃ ┣━━13-三个小箱子.mp4 [32.6M]
┃ ┃ ┣━━14-哪个假设.mp4 [2M]
┃ ┃ ┣━━15-好的答案.mp4 [37.2M]
┃ ┃ ┣━━16-返回到 Boosting.mp4 [32M]
┃ ┃ ┣━━17-Boosting 容易过拟合 答案.mp4 [21.5M]
┃ ┃ ┣━━17-Boosting 容易过拟合.mp4 [4.7M]
┃ ┃ ┣━━17-Bootsting容易过拟合.docx [100.3K]
┃ ┃ ┗━━18-小结.mp4 [13.7M]
┃ ┗━━18-构建学生干预系统 [11.2M]
┃ ┣━━构建学生干预系统.docx [13.7K]
┃ ┣━━Bayesian Inference.pdf [386.7K]
┃ ┣━━Bayesian Learning.pdf [481.7K]
┃ ┣━━Gradient Descent.pdf [231.4K]
┃ ┣━━ID3 Algorithm for Decision Trees.pdf [938.5K]
┃ ┣━━Instance Based Learning.pdf [163.7K]
┃ ┣━━Intro to Boosting.pdf [491.6K]
┃ ┣━━Kernel_Methods_and_SVMs.pdf [344.6K]
┃ ┣━━Linear Regression Review.pdf [193.9K]
┃ ┣━━Neural Networks.pdf [2.3M]
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┣━━4-非监督学习-创建客户细分 [1.9G]
┃ ┣━━1-非监督学习简介 [31.9M]
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┃ ┃ ┣━━4-将点与聚类匹配 [404.6K]
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┃ ┃ ┣━━7-匹配点（再次） [148.7K]
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┃ ┃ ┣━━14-反直觉的聚类 [183.7K]
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┃ ┣━━3-更多聚类 [354.3M]
┃ ┃ ┣━━1-单连锁聚类 [83.4K]
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┃ ┃ ┣━━2-单连锁聚类 2.mp4 [28.3M]
┃ ┃ ┣━━3-SLC 的运行时间 [67.3K]
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┃ ┃ ┣━━4-SLC 的问题 [71.2K]
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┃ ┃ ┣━━5-练习.txt [165B]
┃ ┃ ┣━━5-软聚类 测验 [78.6K]
┃ ┃ ┣━━5-软聚类 测验 答案.mp4 [8.3M]
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┃ ┃ ┣━━9-EM 示例.mp4 [32.3M]
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┃ ┃ ┣━━12-聚类属性 测验.mp4 [26.1M]
┃ ┃ ┣━━13-不可能定理.mp4 [16.2M]
┃ ┃ ┗━━14-我们学到了什么？.mp4 [9.7M]
┃ ┣━━4-聚类迷你项目 [8.1M]
┃ ┃ ┣━━1-聚类迷你项目视频.mp4 [7.2M]
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┃ ┃ ┣━━3-聚类特征.txt [444B]
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┃ ┃ ┣━━4-部署聚类.txt [444B]
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┃ ┃ ┣━━5-使用3个特征聚类.txt [874B]
┃ ┃ ┣━━6-股票期权范围.txt [1.3K]
┃ ┃ ┣━━7-薪酬范围.txt [487B]
┃ ┃ ┣━━8-聚类更改 [184.9K]
┃ ┃ ┣━━8-聚类更改.txt [770B]
┃ ┃ ┗━━位置.txt [131B]
┃ ┣━━5-特征缩放 [91.2M]
┃ ┃ ┣━━1-Chris 的 T 恤尺寸（直觉） [460.6K]
┃ ┃ ┣━━1-Chris 的 T 恤尺寸（直觉） 答案.mp4 [1.2M]
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┃ ┃ ┣━━2-针对 Chris 的度量 [496.7K]
┃ ┃ ┣━━2-针对 Chris 的度量.mp4 [4.2M]
┃ ┃ ┣━━3-针对 Chris 的度量 答案.mp4 [846.8K]
┃ ┃ ┣━━4-Sarah 的身高 + 体重 [463.6K]
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┃ ┃ ┣━━5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸 [511.7K]
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┃ ┃ ┣━━6-利用不同的尺度来比较特征.mp4 [15.4M]
┃ ┃ ┣━━7-3错误.txt [109B]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 1 [235K]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 1 答案.mp4 [529.2K]
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┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 2 [257K]
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┃ ┃ ┣━━8-练习 最小值最大值重缩放器编码练习.txt [307B]
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┃ ┃ ┣━━8-最小值&最大值重缩放器编码练习.mp4 [857.5K]
┃ ┃ ┣━━9-sklearn 中的最小值、最大值缩放器.mp4 [21.2M]
┃ ┃ ┣━━10-需要重缩放的算法练习 [156.6K]
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┃ ┃ ┗━━10-需要重缩放的算法练习.mp4 [6.1M]
┃ ┣━━6-特征选择 [352.9M]
┃ ┃ ┣━━1-简介.mp4 [2M]
┃ ┃ ┣━━2-特征选择.mp4 [23.6M]
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┃ ┃ ┣━━8-所需的最小特征.mp4 [32.1M]
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┃ ┃ ┗━━10-我们学到了什么.mp4 [21.6M]
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┃ ┃ ┣━━1-数据维度.mp4 [6.4M]
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┃ ┃ ┣━━6-用于数据转换的 PCA.mp4 [8.4M]
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┃ ┃ ┣━━8-新坐标系的主轴 [263K]
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┃ ┃ ┣━━9-新系统的第二主成分 [342.1K]
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┃ ┃ ┣━━10-练习查找中心 [327.6K]
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┃ ┃ ┣━━12-哪些数据可用于 PCA [152.8K]
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┃ ┃ ┣━━13-轴何时占主导地位 [159.8K]
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┃ ┃ ┣━━20-最大方差与信息损失 [439.3K]
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┃ ┃ ┣━━23-用于特征转换的 PCA.mp4 [24M]
┃ ┃ ┣━━24-最大主成分数量 [318.8K]
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┃ ┃ ┣━━26-安然财务数据的 PCA [195.2K]
┃ ┃ ┣━━26-安然财务数据的 PCA 答案.mp4 [2.4M]
┃ ┃ ┣━━26-安然财务数据的 PCA.mp4 [4.9M]
┃ ┃ ┣━━26-将PCA应用到实际数据.txt [319B]
┃ ┃ ┣━━27-sklearn 中的 PCA.mp4 [28.9M]
┃ ┃ ┣━━27-sklearn中的PCA.docx [40.9K]
┃ ┃ ┣━━28-何时使用 PCA.mp4 [18.6M]
┃ ┃ ┣━━29-用于人脸识别的 PCA [337.1K]
┃ ┃ ┣━━29-用于人脸识别的 PCA 答案.mp4 [13.3M]
┃ ┃ ┣━━29-用于人脸识别的 PCA.mp4 [7.8M]
┃ ┃ ┣━━29-用于人脸识别的PCA.txt [320B]
┃ ┃ ┗━━30-特征脸方法代码.mp4 [45.2M]
┃ ┣━━8-PCA迷你项目 [18.7M]
┃ ┃ ┣━━1-PCA 迷你项目简介.mp4 [7M]
┃ ┃ ┣━━2-PCA 迷你项目.txt [999B]
┃ ┃ ┣━━3-每个主成分的可释方差 [186.5K]
┃ ┃ ┣━━3-每个主成分的可释方差.txt [1.1K]
┃ ┃ ┣━━4-要使用多少个主成分 [293.7K]
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┃ ┃ ┣━━5-F1 分数与使用的主成分数 [211.5K]
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┃ ┃ ┣━━6-维度降低与过拟合 [372.2K]
┃ ┃ ┣━━6-维度降低与过拟合.txt [248B]
┃ ┃ ┗━━7-选择主成分.mp4 [10.7M]
┃ ┣━━9-特征转换 [503.4M]
┃ ┃ ┣━━1-特征转换简介.mp4 [60.7M]
┃ ┃ ┣━━2-特征转换.mp4 [33.5M]
┃ ┃ ┣━━3-我们的特征是什么.mp4 [56.9M]
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┃ ┃ ┣━━5-独立成分分析.mp4 [19.3M]
┃ ┃ ┣━━6-独立成分分析 2.mp4 [34.2M]
┃ ┃ ┣━━7-鸡尾酒会问题.mp4 [30.2M]
┃ ┃ ┣━━8-矩阵.mp4 [40.5M]
┃ ┃ ┣━━9-PCA 与 ICA [65.2K]
┃ ┃ ┣━━9-PCA 与 ICA 答案.mp4 [67.5M]
┃ ┃ ┣━━9-PCA 与 ICA.mp4 [3.1M]
┃ ┃ ┣━━10-PCA 与 ICA（续）.mp4 [45.4M]
┃ ┃ ┣━━11-替代选择.mp4 [31.7M]
┃ ┃ ┣━━12-替代选择 2.mp4 [15.7M]
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┃ ┃ ┣━━12-替代选择 测验 答案.mp4 [6.9M]
┃ ┃ ┣━━12-替代选择 测验.mp4 [1.1M]
┃ ┃ ┗━━13-小结.mp4 [35.5M]
┃ ┣━━10-结尾 [65.9M]
┃ ┃ ┗━━1-结尾 – 第 1 部分.mp4 [65.9M]
┃ ┗━━11-项目 [19.2K]
┃ ┗━━项目-.docx [19.2K]
┣━━5-强化学习-训练智能出租车学会驾驶 [2.1G]
┃ ┣━━1-强化学习简介 [47.8M]
┃ ┃ ┣━━1-强化学习.mp4 [22.1M]
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┃ ┃ ┗━━3-强化学习 – 您将做什么.mp4 [7.7M]
┃ ┣━━2-MARKOV决策过程 [713.2M]
┃ ┃ ┣━━1-简介.mp4 [3.8M]
┃ ┃ ┣━━2-决策与强化学习.mp4 [19.9M]
┃ ┃ ┣━━3-世界 – 1.mp4 [21.5M]
┃ ┃ ┣━━3-世界 – 2.mp4 [13M]
┃ ┃ ┣━━4-Markov 决策过程 – 1.mp4 [21.5M]
┃ ┃ ┣━━4-Markov 决策过程 – 2.mp4 [33.7M]
┃ ┃ ┣━━4-Markov 决策过程 – 3.mp4 [46.6M]
┃ ┃ ┣━━4-Markov 决策过程 – 4.mp4 [59.9M]
┃ ┃ ┣━━5-奖励详情 – 1.mp4 [35.8M]
┃ ┃ ┣━━5-奖励详情 – 2.mp4 [47.7M]
┃ ┃ ┣━━5-奖励详情 – 3 答案.mp4 [44M]
┃ ┃ ┣━━5-奖励详情 – 3.mp4 [9.2M]
┃ ┃ ┣━━6-奖励的序列 – 1.mp4 [62.9M]
┃ ┃ ┣━━6-奖励的序列 – 2.mp4 [5.9M]
┃ ┃ ┣━━6-奖励的序列 – 3 [80.4K]
┃ ┃ ┣━━6-奖励的序列 – 3 答案.mp4 [9.3M]
┃ ┃ ┣━━6-奖励的序列 – 3.mp4 [3.8M]
┃ ┃ ┣━━6-奖励的序列 – 4.mp4 [33.4M]
┃ ┃ ┣━━7-假设.mp4 [21.1M]
┃ ┃ ┣━━8-策略 – 1.mp4 [26.7M]
┃ ┃ ┣━━8-策略 – 2.mp4 [27.3M]
┃ ┃ ┣━━9-查找策略 – 1.mp4 [19M]
┃ ┃ ┣━━9-查找策略 – 2.mp4 [25.5M]
┃ ┃ ┣━━9-查找策略 – 3 [88.1K]
┃ ┃ ┣━━9-查找策略 – 3 答案.mp4 [49.1M]
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┃ ┃ ┗━━10-小结.mp4 [33.3M]
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┃ ┃ ┣━━1-强化学习.mp4 [20.7M]
┃ ┃ ┣━━2-Rat Dinosaur.mp4 [28.7M]
┃ ┃ ┣━━3-API.mp4 [9.8M]
┃ ┃ ┣━━4-API 测试题 [92.6K]
┃ ┃ ┣━━4-API 测试题 答案.mp4 [37.5M]
┃ ┃ ┣━━4-API测试题.mp4 [19.2M]
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┃ ┃ ┣━━6-价值函数测试题 答案.mp4 [18.7M]
┃ ┃ ┣━━6-价值函数测试题.mp4 [10.3M]
┃ ┃ ┣━━6-一种新的价值函数.mp4 [56.4M]
┃ ┃ ┣━━7-Q 学习 [89.5K]
┃ ┃ ┣━━7-Q 学习 答案.mp4 [18.7M]
┃ ┃ ┣━━7-Q 学习.mp4 [3.8M]
┃ ┃ ┣━━8-在转换后估算 Q.mp4 [45.1M]
┃ ┃ ┣━━9-递增地学习.mp4 [18.9M]
┃ ┃ ┣━━10-在转换后估算 Q（二） 答案.mp4 [28.6M]
┃ ┃ ┣━━11-Q 学习收敛性.mp4 [20.6M]
┃ ┃ ┣━━11-告密者 – 1.mp4 [26.7M]
┃ ┃ ┣━━11-中央博弈.mp4 [43M]
┃ ┃ ┣━━12-选择动作 (二).mp4 [37.1M]
┃ ┃ ┣━━12-选择动作.mp4 [34.3M]
┃ ┃ ┣━━13-贪婪的探索.mp4 [39.2M]
┃ ┃ ┗━━14-我们学到了什么.mp4 [26.7M]
┃ ┣━━4-博弈论 [508.5M]
┃ ┃ ┣━━1-博弈论.mp4 [2.6M]
┃ ┃ ┣━━2-博弈论是什么.mp4 [21.5M]
┃ ┃ ┣━━3-简单博弈 – 1.mp4 [27.4M]
┃ ┃ ┣━━3-简单博弈 – 2 [87.9K]
┃ ┃ ┣━━3-简单博弈 – 2 答案.mp4 [6.5M]
┃ ┃ ┣━━3-简单博弈 – 2.mp4 [4.6M]
┃ ┃ ┣━━3-简单博弈 – 3 [60.3K]
┃ ┃ ┣━━3-简单博弈 – 3 答案.mp4 [25.2M]
┃ ┃ ┣━━3-简单博弈 – 3.mp4 [13.1M]
┃ ┃ ┣━━4-极小极大.mp4 [18.7M]
┃ ┃ ┣━━5-基本结果.mp4 [28.2M]
┃ ┃ ┣━━6-博弈树 – 1.mp4 [16.8M]
┃ ┃ ┣━━6-博弈树 – 2 [65K]
┃ ┃ ┣━━6-博弈树 – 2 答案.mp4 [9.7M]
┃ ┃ ┣━━7-Von Neumann.mp4 [10.7M]
┃ ┃ ┣━━8-迷你扑克.mp4 [24.4M]
┃ ┃ ┣━━9-迷你扑克树 [160.2K]
┃ ┃ ┣━━9-迷你扑克树 答案.mp4 [23.6M]
┃ ┃ ┣━━9-迷你扑克树.mp4 [21.5M]
┃ ┃ ┣━━10-混合策略 [80.2K]
┃ ┃ ┣━━10-混合策略 答案.mp4 [18.5M]
┃ ┃ ┣━━10-混合策略.mp4 [15.5M]
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