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课程目录：
├──1. Chapter 1
| └──1. 课程设计和结构介绍.html 2.22kb
├──2. 第一模块：理论课
| ├──1. 本节内容安排.mp4 4.33M
| ├──10. 过拟合和交叉验证.mp4 51.28M
| ├──11. 总结.mp4 5.38M
| ├──12. 第一模块作业.html 0.14kb
| ├──13. 第一模块作业解析.mp4 25.64M
| ├──2. 课程总体框架.mp4 53.16M
| ├──3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4 53.81M
| ├──4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4 64.41M
| ├──5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4 54.81M
| ├──6. 基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4 75.86M
| ├──7. 基本模型：逻辑回归（第二节）.mp4 79.50M
| ├──8. 基本模型：K-均值.mp4 51.15M
| └──9. 性能指标.mp4 35.33M
├──3. 第一模块：实战课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.25kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.14kb
| ├──10. 数据清洗示例.mp4 240.14M
| ├──2. 本节内容安排.mp4 7.52M
| ├──3. Jupyter Notebook安装.html 0.74kb
| ├──4. 环境配置.mp4 26.13M
| ├──5. 基本Python操作和Numpy（第一节）.mp4 128.99M
| ├──5.1 全面的Numpy教程.html 0.10kb
| ├──6. 基本Python操作和Numpy（第二节）.mp4 129.74M
| ├──7. Scikit-learn介绍.mp4 295.56M
| ├──8. 运行逻辑回归（第一节）.mp4 62.70M
| └──9. 运行逻辑回归（第二节）.mp4 301.33M
├──4. 第一模块：项目课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.15kb
| ├──2. Python教程介绍.mp4 157.62M
| ├──3. Numpy.mp4 136.44M
| └──4. Pandas.mp4 231.32M
├──5. 第二模块：理论课
| ├──1. 本节内容安排.mp4 3.76M
| ├──10. 随机森林（第二节）.mp4 19.58M
| ├──11. 支持向量机（第一节）.mp4 25.59M
| ├──12. 支持向量机（第二节）.mp4 44.97M
| ├──13. 支持向量机（第三节）.mp4 53.95M
| ├──14. 支持向量机（第四节）.mp4 36.83M
| ├──15. 支持向量机（第五节）.mp4 30.77M
| ├──16. 第二模块作业.html 0.14kb
| ├──17. 第二模块作业解析.mp4 38.01M
| ├──2. 决策树.mp4 20.96M
| ├──3. 决策树的算法.mp4 32.57M
| ├──4. 节点拆分.mp4 37.30M
| ├──5. 决策树的步骤和总结.mp4 18.79M
| ├──6. 权衡偏差和方差（第一节）.mp4 29.94M
| ├──7. 权衡偏差和方差（第二节）.mp4 28.34M
| ├──8. 权衡偏差和方差（第三节）.mp4 41.42M
| └──9. 随机森林（第一节）.mp4 40.94M
├──6. 第二模块：实战课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.25kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.14kb
| ├──10. 随机森林（第二节）.mp4 92.48M
| ├──11. 随机森林（第三节）.mp4 58.80M
| ├──12. 随机森林（第四节）.mp4 35.62M
| ├──13. 支持向量机（第一节）.mp4 52.98M
| ├──14. 支持向量机（第二节）.mp4 67.87M
| ├──15. 支持向量机（第三节）.mp4 147.10M
| ├──15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html 0.13kb
| ├──16. 支持向量机（第四节）.mp4 77.78M
| ├──17. 支持向量机（第五节）.mp4 56.38M
| ├──2. 本节内容安排.mp4 6.32M
| ├──3. 自助法（第一节）.mp4 108.68M
| ├──4. 自助法（第二节）.mp4 95.07M
| ├──5. 自助法（第三节）.mp4 64.72M
| ├──6. 单节点树（第一节）.mp4 82.54M
| ├──7. 单节点树（第二节）.mp4 56.85M
| ├──8. 单节点树（第三节）.mp4 98.51M
| ├──8.1 Decision Stump 简单介绍.html 0.12kb
| └──9. 随机森林（第一节）.mp4 126.49M
├──7. 第二模块：项目课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.15kb
| ├──10. 尝试自己进行编程.html 0.22kb
| ├──2. 开始搭建推荐系统项目.html 0.34kb
| ├──3. 项目介绍（第一节）.mp4 69.66M
| ├──4. 项目介绍（第二节）.mp4 84.66M
| ├──5. 项目实现具体细节（第一节）.mp4 113.54M
| ├──6. 项目实现具体细节（第二节）.mp4 108.46M
| ├──7. 代码框架介绍（main.py）.mp4 53.55M
| ├──8. 代码框架介绍（README, Preprocessing）.mp4 62.83M
| └──9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, Webserver.py）.mp4 59.47M
├──8. 第三模块：理论课
| ├──1. 本节内容安排.mp4 5.14M
| ├──10. 基于内容的过滤（第三节）.mp4 12.32M
| ├──11. 基于用户的协同过滤（第一节）.mp4 36.01M
| ├──12. 基于用户的协同过滤（第二节）.mp4 32.87M
| ├──13. 基于用户的协同过滤（第三节）.mp4 13.75M
| ├──14. 基于商品的协同过滤（第一节）.mp4 13.74M
| ├──15. 基于商品的协同过滤（第二节）.mp4 10.81M
| ├──16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4 52.17M
| ├──17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4 17.40M
| ├──18. 推荐系统的评估.mp4 14.13M
| ├──2. 推荐系统介绍（第一节）.mp4 40.72M
| ├──3. 推荐系统介绍（第二节）.mp4 31.73M
| ├──4. 几种推荐的方式.mp4 26.12M
| ├──5. 推荐系统算法的输入和输出.mp4 18.75M
| ├──6. 显式响应和隐式响应.mp4 27.11M
| ├──7. 信任、新颖、多样性和商业化.mp4 11.25M
| ├──8. 基于内容的过滤（第一节）.mp4 33.67M
| └──9. 基于内容的过滤（第二节）.mp4 40.28M
└──9. 第三模块：实战课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.14kb
| ├──10. 奇异值分解（第二节）.mp4 61.05M
| ├──11. 矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4 55.50M
| ├──12. 随机梯度下降的优化过程.mp4 109.16M
| ├──2. 本节内容安排.mp4 6.83M
| ├──3. 玩具问题及基本设置（第一节）.mp4 88.17M
| ├──4. 玩具问题及基本设置（第二节）.mp4 122.08M
| ├──5. 预测（第一节）.mp4 57.55M
| ├──6. 预测（第二节）.mp4 92.44M
| ├──7. 提升基准模型（第一节）.mp4 132.73M
| ├──8. 提升基准模型（第二节）.mp4 99.62M
| └──9. 奇异值分解（第一节）.mp4 125.96M
├──10. 第三模块：项目课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.24kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.28kb
| ├──2. 本节内容安排.mp4 84.07M
| ├──3. Main.py和Webserver.py.mp4 149.81M
| ├──4. RecEngine.py.mp4 164.88M
| ├──5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4 110.86M
| ├──6. Learners（第一节）.mp4 150.68M
| ├──7. Learners（第二节）.mp4 163.85M
| ├──8. Models（第一节）.mp4 163.36M
| └──9. Models（第二节）.mp4 189.19M
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发表于 2022-4-4 19:37:08
