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2018 Mc学院机器学习第二期系统学习特训营课程

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-9-17 19:28:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
    目录:/003 2018 mc学院机器学习第二期系统学习特训营课程
    9 P9 R* N( F# ]: f" a% z: w      ┣━━人工智能之理论与实战
    " O0 L" Q0 A; j  ?2 v      ┃    ┣━━(必修)第五部分:机器学习, J% G; J" b4 f2 p4 l5 W, R& u
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第一部分:机器学习简介
    ! o! S" \$ ~$ Y' d2 w      ┃    ┃    ┃    ┣━━第一讲:引言、基本术语、假设空间% s" L" o. r7 R: f2 }& \
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.1.pptx4 g5 H: d' B# ?" d7 |  |3 P
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一讲:引言、基本术语、假设空间.mov
    4 l1 n5 Y* S) M& Q      ┃    ┃    ┃    ┗━━第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状. y. T! F+ p2 D5 r1 g
          ┃    ┃    ┃          ┣━━机器学习1.2.pptx  _: C9 G  U2 V- u( @
          ┃    ┃    ┃          ┗━━第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状.mov' {% k. O2 L! e; D+ A
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第七部分:神经网络( @+ g% Z! ^" ]3 P' K7 V
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十三讲:神经网络基础知识$ j/ y/ |+ ]2 E$ T4 q
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十三讲:神经网络基础知识 .mp4
    + K/ P# u* M6 t. b% G      ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十五讲:神经网络(二)( |& K+ i4 F6 n  e
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4
    - Q2 A$ ~* u! B6 Q, `      ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十四讲:神经网络(一)/ o' A" R! W% C2 B' F9 |5 p( D. _5 c1 T
          ┃    ┃    ┃          ┗━━6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4' k: B! T* S4 Y0 ]) {+ [1 u! H: W. r( A
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第三部分:线性模型1 O; R$ h4 Y, i
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第一十一讲:逻辑回归(一)
    & r7 V2 e' k' J7 G      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十一讲:逻辑回归(一).mp4
    8 I" k  \: [( p$ m' c& }      ┃    ┃    ┃    ┣━━第一十二讲:逻辑回归(二): j2 w+ G3 o4 Y1 F( T! P
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.11-逻辑回归1.zip
    - {/ p' }+ I0 U' D      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十二讲:逻辑回归(二).mp4
    $ t1 I& P" G4 t5 p: P      ┃    ┃    ┃    ┣━━第七讲:线性回归(一)
    # {& J) E5 f& g, R3 I      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第七讲:线性回归(一).mp4, G7 e% B( k" w7 [. ], e: J+ ^
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━线性回归(一).pptx
    ( A5 `& J2 j# {. t/ N      ┃    ┃    ┃    ┣━━第九讲:线性回归(三)
    . w4 B: G- I4 ~, K, `      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip
    6 B& K3 l2 u% B2 y      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第九讲:线性回归(三).mp43 z! }, M7 c7 `) |/ T+ c
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第八讲:线性回归(二)
    # m% z+ @4 z1 Y- ^8 p; A7 X$ N      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第八讲:线性回归(二).mp4# f7 O6 r6 c0 y1 h. M+ E9 j  S3 J6 `% U
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━线性回归(二).zip
    ; S6 o0 a8 N3 g      ┃    ┃    ┃    ┗━━第十讲:线性回归(四)
    & g/ ?- `$ L" P* P      ┃    ┃    ┃          ┣━━mcxy_ml2_20181030_1.zip
    4 H: O+ y. e$ n& J1 \; J; T% a5 J      ┃    ┃    ┃          ┗━━第十讲:线性回归(四).mp4) d0 a' {0 m  V, `3 K; S9 H
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第二部分:模型评估与选择
    3 n5 c! C1 [# S& f: a      ┃    ┃    ┃    ┣━━第三讲:经验误差与过拟合7 C, `5 F0 U8 X7 d& v- O) ~* X
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.3.pptx
    8 A& @- \5 `3 M4 C      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三讲:经验误差与过拟合.mp4, q: s* @" K* v* o
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第五讲:评估法代码分析. D1 G8 T9 i; E  \. q4 z9 x6 u; @
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx
    ! o) y/ V& r- Q1 B      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第五讲:评估法代码分析.mp4$ n! }- V  M; h0 y
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第六讲:性能度量(混淆矩阵 ,准确率,精确度,敏感度,特异度,F1 score)  Z' Y+ W- g1 y- H4 A9 a
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━mcxy_ml2_20181016_1.zip) ]8 y+ q; \1 X, x+ X$ [
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第六讲:性能度量(混淆矩阵 ,准确率,精确度,敏感度,特异度,F1 score).mp4  ?( g. Q, P" ~% V4 W5 x# \- I) L
          ┃    ┃    ┃    ┗━━第四讲:评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型)
    % j! Y6 z2 @  T% n0 q  g' \! a/ {3 B  a      ┃    ┃    ┃          ┣━━第四讲:评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型).mp41 R2 b: r" L+ _. i( d; Y
          ┃    ┃    ┃          ┗━━第四讲:评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型).zip- S3 z+ `' s6 k' M4 E, |
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第五部分:数据预处理
    3 d- S6 \0 l8 D. j6 C  S      ┃    ┃    ┃    ┣━━第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据+ u1 L6 x/ I; L7 m3 A7 u( j
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据 .mp4
    ; `+ _! w8 D% K1 r# m  f3 `8 x      ┃    ┃    ┃    ┣━━第一十八讲:数据标准化与归一化
    $ R6 d6 ]1 q  D6 F6 }# l$ r; T      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习5.1 数据预处理.zip) e6 Y- J' q! d- X, C
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十八讲:数据标准化与归一化 .mp4
    5 e5 L& {- I' W+ e4 v% y" K      ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解1 H  L. a: ]" c' D& z! F
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习5.2 plot_decision_regions.zip5 P2 |$ b- }  s2 F
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解 .mp4
    6 z2 x3 M9 a5 [  s, i; F      ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十九讲:特征选择.mp4
    + Z0 [* x$ @) u+ l( j, p+ |      ┃    ┃    ┣━━(必修)第八部分:DL
    / @* X' D* Z' E  v) T8 y      ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十一讲:回归/ v6 a  B2 G, L/ w' _
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━basic_regression.rar: z( J* `% f* j* R2 g7 `+ x
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十一讲:回归.mp4# [1 c  K7 J; t% E4 u% g7 W
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十三讲:模型的保存与恢复
    ' M3 ]& r3 C# H  Y& }& ]9 b      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━模型.rar# f; H. M( J. ]6 Z; N; }- Y
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十三讲:模型的保存与恢复 .mp4
    6 J% C# t7 t/ w1 Q      ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十二讲:过拟合与欠拟合
    9 z7 s( b7 A/ z4 b) z7 {& I      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十二讲:过拟合与欠拟合.mp4
    4 g+ ]$ U, M* R' k      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━过拟合.rar
    ! ?2 ~8 g3 F; i6 T: Z2 y& {: w/ e5 W5 T      ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十五讲:使用CNN识别图像2: K+ n6 R9 F( r3 ^; t' u, S
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十五讲:使用CNN识别图像2.mp4! a8 a& ?# [: f, B" ^6 {
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十四讲: 使用CNN图像识别% ~( d/ Y& k3 h# k( z6 \
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━9_CNN.rar
    - s$ U1 Q2 C, S" L      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十四讲: 使用CNN图像识别.mp4
    " R- C( K+ h% N8 T# e- E      ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十讲:文本分类$ ~2 r3 T1 n0 j  y% `! e
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━basic_text_classification.rar' z4 r7 \( A6 Q+ l2 P
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十讲:文本分类.mp4& W" L( A/ L. j5 e9 L4 q1 n- I/ `
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型
    0 z5 M1 y7 p% L0 l! m( g" W/ h      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━8.2 深度学习框架与网络模型.ppt
    ( r8 i# A: K$ q% n! _! [      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4
    4 B% H. c/ p3 Y# `7 T      ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十九讲:基本分类(二)
    0 U9 _% n+ p. K* }0 d6 C* x5 T$ h      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十九讲:基本分类(二).mp4& L6 O3 H7 j6 p* ~; u% w6 t: _
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十八讲:基本分类(一)2 S4 ]3 g2 ^# F/ k
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━classifiction.rar
    - w9 r1 e* m6 x$ j9 l0 u      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十八讲:基本分类(一).mp4" G' l/ U# v* ^/ X3 f* [
          ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理9 I! \8 `! v& `, k* e$ v7 w, G& \
          ┃    ┃    ┃          ┣━━8.1 卷积神经网络.pptx0 m* j  R& b3 D
          ┃    ┃    ┃          ┗━━第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理.mp4# ]! ~8 i: ^  D- J! c# U1 B/ k
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第六部分:支持向量机+ K: w$ f0 m- D0 m0 Q
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔9 K* r  b: g4 k
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔.mp4# H6 U6 K4 C" X1 \% k1 @
          ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十二讲:SVM非线性分类+ Z7 p) P  I# t
          ┃    ┃    ┃          ┗━━第二十二讲:SVM非线性分类.mp4
    2 Z. M! g! y/ e; [9 u; m$ t      ┃    ┃    ┗━━(必修)第四部分:决策树) Y4 p9 v7 a5 {: G
          ┃    ┃          ┣━━第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一)
    - B% Z7 p0 [% F& X* t- @  z      ┃    ┃          ┃    ┗━━第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一).mp4
    , v9 b& ^( E" a. p6 ?. ]( f      ┃    ┃          ┣━━第一十五讲:代码分析与KNN) k, e- ?# N4 {" L4 P  i
          ┃    ┃          ┃    ┗━━第一十五讲:代码分析与KNN.mp4
    4 t- c& ]9 \" T: N) O      ┃    ┃          ┣━━第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述5 S" H2 D" n% @% Z/ \( W
          ┃    ┃          ┃    ┣━━第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述.mp4
    1 ~- i, i4 Q: D, j" A      ┃    ┃          ┃    ┗━━第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述.zip" @+ V6 I: g8 E, b/ V; u
          ┃    ┃          ┗━━第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二)1 [4 j9 d2 T  I0 e6 ~0 S
          ┃    ┃                ┣━━决策树.zip
    6 T6 t: C+ }8 p! f3 k      ┃    ┃                ┗━━第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二).mp4+ S( N* {. c1 Y
          ┃    ┣━━(选修)第一部分:开始之前* v9 k/ I. x$ c
          ┃    ┃    ┣━━0.课程简介与机器学习发展史.pptx
    & C* d6 J* w8 J' n5 K      ┃    ┃    ┗━━课程视频 _ 第一讲:课程简介与机器学习发展史 -   .mp49 x) {* u; ^0 u$ Q8 H( B0 Z
          ┃    ┣━━(选修)第三部分:概率论基础
    : J; F7 B+ p- a0 W! T      ┃    ┃    ┣━━第七讲:概率论(一)
    # E# d+ s# Y* W2 k9 [      ┃    ┃    ┃    ┣━━1.6 概率论1.pptx1 X5 \; e2 L% k/ J- R
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程视频  第七讲:概率论(一) -   做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
    . u2 _1 }+ x2 V2 b. z      ┃    ┃    ┣━━第九讲:概率论(三)
    % O6 E3 j$ w+ Y7 a7 f- i! g3 {      ┃    ┃    ┃    ┣━━1.8 概率论3.pptx
    ; i! Q* f9 }8 v' E& V1 w$ C      ┃    ┃    ┃    ┗━━第九讲:概率论(三).mov7 ]" ?6 @5 N! }4 h; ^
          ┃    ┃    ┣━━第八讲:概率论(二)
    8 J9 X* G( S3 U- E      ┃    ┃    ┃    ┣━━1.7 概率论2.pptx2 O7 t: x# g! F) i: ^5 n4 F) M
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程视频  第八讲:概率论(二) -   做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4/ E" P4 X3 P+ e; R% c
          ┃    ┃    ┗━━第十讲:概率论(四)1 \% r. x6 I. e7 X  t
          ┃    ┃          ┣━━概率论4
    1 A( N( E. C+ s      ┃    ┃          ┃    ┣━━1.9 概率论4.pptx7 `1 r9 k- v4 s6 Z
          ┃    ┃          ┃    ┣━━bino.py7 N! i' X. B+ k5 \2 h7 R" @( ?! [
          ┃    ┃          ┃    ┗━━norm.py
    " l/ P& I! M1 s3 B8 ]& F- T- E      ┃    ┃          ┗━━第十讲:概率论(四).mov2 c& p% b0 b1 y2 U. X
          ┃    ┣━━(选修)第二部分:线性代数基础
    8 {4 c1 j: u! h% p- m2 }! b      ┃    ┃    ┗━━线性代数基础  ?) l2 \! m3 {; }/ Z& J
          ┃    ┃          ┣━━第三讲:线性代数(二)7 s* [2 g/ C2 U0 N  G" n
          ┃    ┃          ┃    ┣━━1.2 线性代数2.pptx/ R" n! e3 a# K/ w* d/ ^- }
          ┃    ┃          ┃    ┗━━课程视频 _ 第三讲:线性代数(二) -   .mp4
    + d: I9 J- v; H  `5 H4 m( i. x      ┃    ┃          ┣━━第二讲:线性代数(一)8 u2 p$ E1 [9 A9 p, w9 \/ o
          ┃    ┃          ┃    ┣━━1.1 线性代数1.pptx
    0 w5 D0 I% W" H" d/ P9 Y' z      ┃    ┃          ┃    ┗━━课程视频 _ 第二讲:线性代数(一) -   .mp4
    1 ?# ~5 L: b1 @6 ^- n      ┃    ┃          ┣━━第五讲:线性代数(四)" h/ f! W1 p5 R. [' k
          ┃    ┃          ┃    ┣━━mcxy_ml2_20180911_0.zip! W, \! p. j7 Z; ^3 R" b
          ┃    ┃          ┃    ┗━━课程视频  第五讲:线性代数(四) -   做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
    + l4 v5 ^! Q. ^) V) {( D; X8 D      ┃    ┃          ┣━━第六讲:线性代数(五)
    : z1 m3 }. [) F( i* ~3 V5 O      ┃    ┃          ┃    ┣━━mcxy_ml2_20180911_1.zip* [, |! M  g6 M  p+ R/ \
          ┃    ┃          ┃    ┗━━课程视频  第六讲:线性代数(五) -   做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp41 N: k. \( d& F& J
          ┃    ┃          ┗━━第四讲:线性代数(三)1 U) E" Y! K$ l
          ┃    ┃                ┣━━1.3 线性代数3.pptx
    ) l. w/ N+ q" y* p- f% f' {      ┃    ┃                ┗━━课程视频 _ 第四讲:线性代数(三) -   .mp4
    ) d& j  G0 f9 p" k: ]      ┃    ┗━━(选修)第四部分:Visual Studio Code使用' C( e4 U; H4 f. W( _2 E1 M4 D: R
          ┃          ┗━━第一十一讲:Visual Studio Code使用(一).mp4
    * u2 Q# \& s7 Q- Q% w9 t      ┣━━人工智能数学基础2018暑期8天集训营5 ^% \2 m- L: ~* x3 Z
          ┃    ┣━━(必修)第一部分:矩阵论基础, b4 h  W* Q* e' n7 Z6 N7 K+ d
          ┃    ┃    ┣━━第一十一讲:向量组的线性相关性(一)
      Q0 `1 m9 B+ A% O      ┃    ┃    ┃    ┣━━9.向量组的线性相关性1.ppt
    : E- L  `$ R" G- p+ X      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十一讲:向量组的线性相关性(一)  .mp4
    " Y* N. g$ p" H5 H2 O      ┃    ┃    ┣━━第一十七讲:相似矩阵及二次型(二)6 m$ a2 S* _* s5 f* }
          ┃    ┃    ┃    ┣━━13.相似矩阵及二次型.ppt4 R) E$ w4 A% ^
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十七讲:相似矩阵及二次型(二)  .mp4
    % p4 z8 z; O" l7 \6 V      ┃    ┃    ┣━━第一十三讲:线性方程组的解的结构
    ! J% Q7 k- a/ D+ `, I      ┃    ┃    ┃    ┣━━11.向量组的线性相关性3.ppt
    , B- K# p1 ^) V: M* Y      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十三讲:线性方程组的解的结构,向量空间  .mp4
    2 d, m7 X0 u! I* E! X      ┃    ┃    ┣━━第一十九讲:矩阵分解
    ! c3 m" x1 q$ W) B, C      ┃    ┃    ┃    ┣━━15.矩阵分解.pptx0 r9 r7 c' S% s
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十九讲:矩阵分解  .mp40 `0 l0 l, ?! X3 n
          ┃    ┃    ┣━━第一十二讲:向量组的线性相关性(二)
    8 i! f- n7 ~8 K      ┃    ┃    ┃    ┣━━10.向量组的线性相关性2.ppt
    5 |. }" X9 A% |      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十二讲:向量组的线性相关性(二)  .mp4% T! X1 b5 Q! N/ d" e8 o
          ┃    ┃    ┣━━第一十五讲:一小时答疑(Day3)- l$ B, S8 ?# t  k
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十五讲:一小时答疑(Day3)  .mp43 K: F0 W" p0 b  y9 w% c
          ┃    ┃    ┣━━第一十八讲:范数
    ' }* C* M3 m- u4 @3 h& g7 G      ┃    ┃    ┃    ┣━━14. 范数.ppt
      r1 d5 `( a9 O+ S6 G" W/ S6 F      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十八讲:范数  .mp47 ~4 l% P/ E( f3 ?
          ┃    ┃    ┣━━第一十六讲:相似矩阵及二次型(一)8 d$ W# s$ V& s* W0 m9 K3 n
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十六讲:相似矩阵及二次型(一)  .mp49 Y  }* p  e% |7 n; }8 a$ g0 m
          ┃    ┃    ┣━━第一十四讲:习题课
    - {! H# V; q/ }. o) }) B) x      ┃    ┃    ┃    ┣━━12.向量组的线性相关性4.ppt3 n/ L3 J% _+ F& d" x0 }. ^
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十四讲:习题课  .mp49 O" ^4 }" P4 ^/ ]: \5 |) u
          ┃    ┃    ┣━━第一讲:行列式(一)
    8 J+ n" m/ j9 v      ┃    ┃    ┃    ┣━━1行列式1.ppt- I) k  N/ K1 _3 A$ ^4 W
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一讲:行列式(一)  .mp4# T5 [, Q8 _  f0 ?& k1 A+ T- T$ A
          ┃    ┃    ┣━━第七讲:矩阵的秩2 Q+ ?3 n# j- o
          ┃    ┃    ┃    ┣━━6.矩阵的秩.ppt9 L' \* |5 Y: x5 N: m2 G
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第七讲:矩阵的秩  .mp4
    0 t0 p# O0 n0 y% G' o1 i      ┃    ┃    ┣━━第三讲:矩阵及其运算(一)& u7 }$ @  B$ A6 \/ m9 Q
          ┃    ┃    ┃    ┣━━3.矩阵及其运算1.ppt" v7 e" Q( n4 c
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三讲:矩阵及其运算(一)  .mp4
    2 l) E# O. Q" s/ V- f- a; i      ┃    ┃    ┣━━第九讲:习题课
    1 i9 V3 l, X8 \/ j" Q1 M: ^      ┃    ┃    ┃    ┣━━8.习题课.ppt: P3 u  j7 w* V5 l: }
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第九讲:习题课  .mp47 f0 _+ I: a$ [1 C) o0 j
          ┃    ┃    ┣━━第二十一讲:一小时答疑(Day4)
    ' G# W  F2 e5 ]/ ^8 U. V      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十一讲:一小时答疑(Day4)  .mp4
    6 N6 p  W4 m0 S% J; |; E, L+ {& Y      ┃    ┃    ┣━━第二十讲:主成分分析/ ~( Y! ^: V3 u; P5 O7 r  M* n
          ┃    ┃    ┃    ┣━━16.主成分分析.ppt9 [1 V$ Y; C1 u' l
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十讲:主成分分析  .mp4
    / F8 Y+ c& `  M! o      ┃    ┃    ┣━━第二讲:行列式(二)# }: s, Q0 n/ t
          ┃    ┃    ┃    ┣━━2行列式2.ppt
    5 p; P$ ]# m9 {2 `      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二讲:行列式(二)  .mp4
    8 n4 w8 b5 V9 d( Q0 O. {      ┃    ┃    ┣━━第五讲:一小时答疑(Day1)
    : T; Y) X/ O3 r      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第五讲:一小时答疑(Day1)  .mp4
    9 U3 h) M/ ~! f1 b" s3 U9 C+ w% c      ┃    ┃    ┣━━第八讲:线性方程组的解
    # Y  n- g: M3 \' v; f8 n      ┃    ┃    ┃    ┣━━7.线性方程组的解.ppt
    & y# h' F* W# P" }      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第八讲:线性方程组的解  .mp4
    - ~/ {  Z/ q" N5 ~7 H( n      ┃    ┃    ┣━━第六讲:矩阵的初等变换
    8 g1 {# |* w! g      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.矩阵的初等变换.ppt& Y2 s# z; E6 @( ?' f% w; O
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第六讲:矩阵的初等变换  .mp4
    5 c; U2 ~4 s6 t" }6 v: w  S      ┃    ┃    ┣━━第十讲:一小时答疑(Day2)
    " n3 P# N2 E# r5 B      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第十讲:一小时答疑(Day2)  .mp4
    % F, [+ h( a3 s3 x& O: p* X) g      ┃    ┃    ┗━━第四讲:矩阵及其运算(二). }& Q' u, H% r7 g3 H9 r
          ┃    ┃          ┣━━4.矩阵及其运算2.ppt
    3 p$ n9 @% g, x% ~6 j! G0 d      ┃    ┃          ┗━━课程回放  第四讲:矩阵及其运算(二)  .mp4
    & {% `7 {$ s2 ]# v      ┃    ┣━━(必修)第二部分:概率论$ K0 F. m% f- }% V; ?) u5 j6 A
          ┃    ┃    ┣━━第三十一讲:一小时答疑(Day6)
    9 b( `2 l4 e; }8 z" B. @) v" o- ?      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十一讲:一小时答疑(Day6)  .mp46 R% n& p7 `; X
          ┃    ┃    ┣━━第三十七讲:随机变量的数字特征(三)0 C# v6 S0 l7 {% ~/ b
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十七讲:随机变量的数字特征(三)  .mp4
    1 E, F- N% s) Z, p      ┃    ┃    ┣━━第三十三讲:随机向量(二)
    / e- x6 E% O& b; N- i0 H) v      ┃    ┃    ┃    ┣━━3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
    ' e$ X; j$ ^- q      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十三讲:随机向量(二)  .mp4
    4 @7 I  T5 b, _* C- B      ┃    ┃    ┣━━第三十九讲:随机变量的数字特征(五)1 a8 v3 A) y6 j$ [, m
          ┃    ┃    ┃    ┣━━4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt
    5 M4 y* z1 Y7 r9 i* o      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十九讲:随机变量的数字特征(五)  .mp4: P$ w$ g, S* h
          ┃    ┃    ┣━━第三十二讲:随机向量(一)
    3 W- }- G! J. r4 b      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十二讲:随机向量(一)  .mp4
    . h: n9 @3 @0 Z9 Q      ┃    ┃    ┣━━第三十五讲:随机变量的数字特征(二)* j1 j7 @% [( @$ S0 k% K' ]& g
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十五讲:随机变量的数字特征(二)  .mp4
    / x! b- Q) P# x1 v1 n# W      ┃    ┃    ┣━━第三十八讲:随机变量的数字特征(四)% H" x7 Y4 e# x: H
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十八讲:随机变量的数字特征(四)  .mp4/ H* i5 m. u7 ]% ^
          ┃    ┃    ┣━━第三十六讲:一小时答疑(Day7)
    " X; ]/ n+ E( n* Q! Z0 L      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十六讲:一小时答疑(Day7)  .mp4, X. z1 F; l  V1 p4 w
          ┃    ┃    ┣━━第三十四讲:随机变量的数字特征(一)
    0 \1 C3 t6 K- V0 W1 S( b- I      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十四讲:随机变量的数字特征(一)  .mp4
    6 \, y* n: j6 E$ [. u7 h      ┃    ┃    ┣━━第三十讲:习题课
    / Q$ X  A+ i$ d1 Q( a7 D. l  @2 O      ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论8.ppt
    % Z0 t  o/ ^; L& M" A+ X      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十讲:习题课  .mp4
    " |# `3 a; t1 m      ┃    ┃    ┣━━第二十七讲:随机变量(一); \8 m1 x& O# Y) J+ J9 h2 H
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论5.ppt+ j9 C. }, x$ b7 H
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十七讲:随机变量(一)  .mp4
      i1 D# I. B$ z$ u5 m% `      ┃    ┃    ┣━━第二十三讲:概率论与数理统计(二)
    . X% y, J& p( A& r4 A      ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论2.ppt, p! F; _) P7 U: }  ^5 U; Y# D4 l3 |
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十三讲:概率论与数理统计(二)  .mp4* ]3 l. P8 k  J( a  {5 m: e* q9 J
          ┃    ┃    ┣━━第二十九讲:随机变量(三)
    + x) l4 Q5 k4 E0 K: u$ `8 H      ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论7.ppt
    / F! ~, [. t3 A      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十九讲:随机变量(三)  .mp4: ^' ?0 C. f+ v1 `: \( D
          ┃    ┃    ┣━━第二十二讲:概率论与数理统计(一)
    , _  J: K% n; m- ?0 C6 v2 A# ?      ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论1.ppt3 H' {* p0 H) R4 M
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十二讲:概率论与数理统计(一)  .mp4
    * x% b# u( t0 `  L      ┃    ┃    ┣━━第二十五讲:习题课* {1 F0 |( G6 g1 G+ v% b0 s; E: `
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论4.ppt; F7 ~' B* e9 V5 b" ~
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十五讲:习题课  .mp4
    . |. N% S3 q+ M& w. w      ┃    ┃    ┣━━第二十八讲:随机变量(二); _1 q! U! c2 n
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论6.ppt
    3 m) u9 f% W6 i& f      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十八讲:随机变量(二)  .mp4
    6 l) W4 O( a+ }) b+ `% E' @) t      ┃    ┃    ┣━━第二十六讲:一小时答疑(Day5)4 t6 m2 D* q) Z
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十六讲:一小时答疑(Day5)  .mp41 G. G0 s  R) r  Z7 f
          ┃    ┃    ┣━━第二十四讲:概率论与数理统计(三)! I- ]: D; I* l- @
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论3.ppt9 p- D) x# `: y1 t' i. Z7 i
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十四讲:概率论与数理统计(三)  .mp4
    ' K1 S8 u  k% N# Z) E8 a, I: Z      ┃    ┃    ┣━━第四十一讲:极限定理(二)
    % D% b3 n6 H: s) ]( }      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt
    ' B3 k3 d* c% o' @" K* {) j8 L      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第四十一讲:极限定理(二)  .mp4
    $ ~7 w7 n& M1 O8 W      ┃    ┃    ┣━━第四十二讲:一小时答疑(Day8)# f8 `5 A7 W! v# e- D/ o
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第四十二讲:一小时答疑(Day8)  .mp4
    1 X! X8 D* t* M+ e, z: z, M/ [6 b- z      ┃    ┃    ┗━━第四十讲:极限定理(一)* g) j4 _- N+ V* L, |
          ┃    ┃          ┗━━课程回放  第四十讲:极限定理(一)  .mp49 _; O1 I3 W- A/ T! b
          ┃    ┣━━1.png9 D" m8 D' s' B; g. M/ z; Z+ u
          ┃    ┣━━2.png' D- k, t4 w$ c+ W
          ┃    ┣━━3.png! q; M2 H+ Z' n
          ┃    ┣━━4.png
    ; J, c( {) c2 ]/ A' m      ┃    ┣━━5.png  ]- v+ D8 @$ s+ n6 Y; F
          ┃    ┣━━6.png% m2 O9 i  f7 Q
          ┃    ┣━━7.png( R  H/ r" E0 g
          ┃    ┣━━8.png1 [; h1 _- @: o" C* A
          ┃    ┗━━9.png- v: [6 C' N- m" q: M" S1 r  D" |
          ┣━━幂次学院课程截图
    : P! f- R6 v+ H+ e; M) c  p, [      ┃    ┗━━三个课程截图.jpg
      l4 C7 ]9 }6 S2 y! L! y+ j  M      ┣━━机器学习之python编程基础与数据分析
    # e$ B1 H4 i# S8 b      ┃    ┣━━(必修)第一部分:Python简介* p$ |- p5 S" G/ L3 C: O7 f
          ┃    ┃    ┣━━第一讲:为什么使用Python
    ) V* H, C+ w9 ?7 I0 J0 U      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一讲:为什么使用Python  .mp44 E7 ?* P  M% o! k' `
          ┃    ┃    ┣━━第二讲:Python环境配置(Anaconda)
    " C$ J- M0 \. i  k- V      ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习与Python-第一章.zip
    + S' y. P! Y: ~# e* w/ n      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二讲:Python环境配置(Anaconda)  .mp4% E# p8 }9 K# b/ [/ ^3 V; n3 W$ i
          ┃    ┃    ┗━━1.png
    - N; d$ @! @5 `      ┃    ┣━━(必修)第三部分:Python数据分析
    7 l; b( S4 `  V! l      ┃    ┃    ┣━━第一十七讲:MNIST手写体数字图片识别
    , B2 \! B5 _/ }7 @9 Z: |' H      ┃    ┃    ┃    ┣━━4-mnist.zip5 O8 e& P1 l& q6 y5 S
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十七讲:MNIST手写体数字图片识别  .mp4
      g) Y4 k7 ?4 z% j& @' m      ┃    ┃    ┣━━第一十三讲:数据挖掘建模过程(定义挖掘目标,数据取样, 数据探索,数据预处理, 挖掘建模,模型评价)! ?4 T7 r9 x7 z/ S/ p$ Z1 P
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十三讲:数据挖掘建模过程(定义挖掘目标,数据取样, 数据探索,数据预处理, 挖掘建模,模型评价)  .mp4
    6 x4 M: C* f9 G& z      ┃    ┃    ┣━━第一十二讲:Python数据分析工具简介- D4 S3 ]4 t6 e+ ^% i
          ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习与Python_第三章_1.zip7 }" @3 H* f5 S4 Y8 i$ [
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十二讲:Python数据分析工具简介(Numpy,Scipy,Matplotlib,Pandas,Scikit-Learn)  .mp4
    ; V- R, M( K" c% |% v5 Y      ┃    ┃    ┣━━第一十五讲:Python主要数据预处理函数
    9 T8 k( b! ?5 P      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十五讲:Python主要数据预处理函数  .mp45 w  C$ i, m. y5 p) ^
          ┃    ┃    ┣━━第一十六讲:Python挖掘建模(Python分类预测模型,Python主要聚类分析算法,Python主要时序模型算法)- Q( N. h0 @7 I9 u7 \
          ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习与Python_第三章_2.zip3 d' P, m) q  ^$ r
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十六讲:Python挖掘建模(Python分类预测模型,Python主要聚类分析算法,Python主要时序模型算法)  .mp42 I1 c3 l( S; w# n4 _
          ┃    ┃    ┣━━第一十四讲:Python主要数据探索函数(基本统计特征函数,扩展统计特征函数,统计作图函数)6 m  f" g0 H: F
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十四讲:Python主要数据探索函数(基本统计特征函数,扩展统计特征函数,统计作图函数)  .mp4
    8 h: [0 A" T, y9 M      ┃    ┃    ┗━━3.png1 |" H9 b, C0 U
          ┃    ┗━━(必修)第二部分:Python语法基础. Y8 w( ?3 Z/ h
          ┃          ┣━━第一十一讲:Python基础综合实践
      S' k2 Z8 S% e1 v      ┃          ┃    ┣━━Python基础综合实践.zip/ X5 A2 E% d' u3 c, C: _! k! W
          ┃          ┃    ┗━━课程回放  第一十一讲:Python基础综合实践  .mp4
      F9 b; i, n  N; V. [, Q! [      ┃          ┣━━第七讲:Python流程控制(条件语句、循环语句(while 循环语句、for 循环语句)、循环嵌套)
    : |6 U: N  q8 v6 ^      ┃          ┃    ┣━━Python流程控制.zip
    $ Q7 \: \; L; @1 L& d) H" n      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第七讲:Python流程控制(条件语句、循环语句(while 循环语句、for 循环语句)、循环嵌套)  .mp4" l( @+ A! |3 J* L
          ┃          ┣━━第三讲:预备知识与开始前的准备0 h9 {, i2 K. @' A6 _# k! _$ I
          ┃          ┃    ┣━━机器学习与Python_第二章.pdf' @, M$ B; Z- [; L% ]
          ┃          ┃    ┗━━课程回放  第三讲:预备知识与开始前的准备  .mp4$ N% `) w& L8 s. S1 Q2 g0 E, ~
          ┃          ┣━━第九讲:Python编程库(包)的导入
    # [4 Z3 V  M  P& Q8 @      ┃          ┃    ┣━━Python编程库(包)的导入.zip
    . [4 P* H; A  p3 P& n" O      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第九讲:Python编程库(包)的导入  .mp4
    4 M) t& b5 n) i( d0 L- w      ┃          ┣━━第五讲:Python数据类型(包括字符串、列表、元组、字典)
    1 P* ~. l+ c# }2 D9 n6 K      ┃          ┃    ┣━━Python数据类型.zip
    ) p& D& z. e" @( e" J% p" Y& T      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第五讲:Python数据类型(包括字符串、列表、元组、字典)  .mp4
    9 q& t9 [, }/ M: ?      ┃          ┣━━第八讲:Python函数设计) g  ~* \, b% w
          ┃          ┃    ┣━━Python函数设计.zip$ M, l& U, j- q5 \+ t
          ┃          ┃    ┗━━课程回放  第八讲:Python函数设计  .mp4
    - `) j& l4 j4 e1 a9 x7 E      ┃          ┣━━第六讲:Python数据运算8 B. N) N8 d9 E/ ~) z; v$ l
          ┃          ┃    ┣━━Python数据运算.zip
    9 f. y0 C$ X( r1 O$ w6 `      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第六讲:Python数据运算  .mp4
    & _1 j! }9 w* B8 X/ ], T! c      ┃          ┣━━第十讲:Python文件输入输出5 ?& M6 Z! s; A) w. P0 B' Y
          ┃          ┃    ┣━━Python文件输入输出.zip
    7 p( k9 g, K9 A. G      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第十讲:Python文件输入输出  .mp4
    / N, T; m8 `& B6 E- l/ s% k- u      ┃          ┣━━第四讲:Python基本语法
    # M# R6 F. @& a  w+ m+ Y      ┃          ┃    ┣━━Python基本语法.zip) C) U( h+ {% t9 p: G0 K' _& p
          ┃          ┃    ┗━━课程回放  第四讲:Python基本语法  .mp4/ e  ~" j+ J  ?$ ~! q! c+ ]% I0 }
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