黑马-人工智能与数据挖掘

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黑马-人工智能与数据挖掘/
│   ├── 02 阶段二 数据挖掘/
│   │   └── 01 第一章 SparkMllib数据挖掘+SparkGraphX/
│   │   │   ├── 08 8-SparkGraphX与SparkMllib综合实战/
│   │   │   │   ├── 12 12-SVD++实战推荐算法预测.mp4 (26.45 MB)
│   │   │   │   ├── 11 11-SVD++原理.mp4 (41.08 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10-SparkGraphx实战三角关系网络发现.mp4 (44.86 MB)
│   │   │   │   ├── 09 9-连通图和强联通图.mp4 (51.14 MB)
│   │   │   │   ├── 08 8-SparkGrphX实现最短路径.mp4 (44.76 MB)
│   │   │   │   ├── 07 7-广度优先遍历.mp4 (52.29 MB)
│   │   │   │   ├── 06 6-通过PageRank算法得到网页排名的重要性.mp4 (33.11 MB)
│   │   │   │   ├── 05 5-通过wiki数据达到网页重要性的pagerank度量.mp4 (31.57 MB)
│   │   │   │   ├── 04 4-SparkGraphX通过社交网络数据完成重要节点的选择.mp4 (59.35 MB)
│   │   │   │   ├── 03 3-PageRank算法深入.mp4 (22.74 MB)
│   │   │   │   ├── 02 2-PageRank算法思想.mp4 (39.18 MB)
│   │   │   │   └── 01 1-PageRank算法的基本假设和理解.mp4 (14.24 MB)
│   │   │   ├── 07 7-SparkGraphX理论基础与实战/
│   │   │   │   ├── 17 17-图的聚合以及图的操作API总结.mp4 (47.91 MB)
│   │   │   │   ├── 16 16-图的关联操作.mp4 (25.08 MB)
│   │   │   │   ├── 15 15-图的结构操作：reverse、subgraph、mask、groupGraph.mp4 (57.59 MB)
│   │   │   │   ├── 14 14-图的转换操作：mapVertices、mapEdges、mapTriplet.mp4 (4.29 MB)
│   │   │   │   ├── 13 13-图的基本信息--顶点、边、入度、出度.mp4 (50.66 MB)
│   │   │   │   ├── 12 12-社交网络数据的创建部分代码实战.mp4 (57.45 MB)
│   │   │   │   ├── 11 11-构建图的操作代码.mp4 (66.34 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10-构建图的方法原理及源码了解创建过程.mp4 (68.66 MB)
│   │   │   │   ├── 09 9-图的类型和图的存储方式简介.mp4 (42.42 MB)
│   │   │   │   ├── 08 8-图的基本数据结构.mp4 (36.98 MB)
│   │   │   │   ├── 07 7-SparkGraphX构件图及查询的操作.mp4 (50.71 MB)
│   │   │   │   ├── 06 6-SparkGraphX定义顶点操作.mp4 (51.14 MB)
│   │   │   │   ├── 05 5-SparkGraphX架构层面及存储方式简介.mp4 (19.79 MB)
│   │   │   │   ├── 04 4-SparkGraphX抽象是RDPG---弹性分布式属性图.mp4 (9.83 MB)
│   │   │   │   ├── 01 1-图基本概念以及图计算应用【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (18.42 MB)
│   │   │   │   ├── 03 3-SparkGraphX图算法【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (14.53 MB)
│   │   │   │   └── 02 2-SparkGraphX简介【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (17.30 MB)
│   │   │   ├── 06 6-SparkMllib聚类算法基础与实战/
│   │   │   │   ├── 19 19-SparkML实现IRis鸢尾花的聚类算法实战.mp4 (35.52 MB)
│   │   │   │   ├── 18 18-SparkLDA实现了主题的提取实战.mp4 (70.59 MB)
│   │   │   │   ├── 17 17-SparkMllib完成对于GMM高斯混合模型实践分析.mp4 (26.45 MB)
│   │   │   │   ├── 16 16-SparkMllib实现对于层次聚类的分析.mp4 (29.82 MB)
│   │   │   │   ├── 15 15-聚类算法的总结：.mp4 (9.13 MB)
│   │   │   │   ├── 14 14-GMM模型原理.mp4 (36.95 MB)
│   │   │   │   ├── 13 13-基于密度的聚类DBSCAN.mp4 (32.41 MB)
│   │   │   │   ├── 12 12-其他聚类思路-层次聚类方法.mp4 (27.07 MB)
│   │   │   │   ├── 11 11-k-medoids了解.mp4 (22.66 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10-SparkMl和parkSql实现经纬度数据聚类分析实战.mp4 (76.30 MB)
│   │   │   │   ├── 09 9-SparkMl实现基本数据的聚类分析实战.mp4 (27.09 MB)
│   │   │   │   ├── 08 8-SparkMLLIB实现药品数据得简单聚类.mp4 (29.78 MB)
│   │   │   │   ├── 07 7-SparkMLIB实战KMEans算法.mp4 (43.28 MB)
│   │   │   │   ├── 06 6-KMeans特点及注意事项.mp4 (21.45 MB)
│   │   │   │   ├── 05 5-Kmens算法性能指标分析.mp4 (20.92 MB)
│   │   │   │   ├── 04 4-KMeans的举例.mp4 (27.88 MB)
│   │   │   │   ├── 03 3-聚类算法核心思想.mp4 (25.52 MB)
│   │   │   │   ├── 02 2-关于多种距离的度量简介.mp4 (24.45 MB)
│   │   │   │   └── 01 1-什么是聚类.mp4 (15.62 MB)
│   │   │   ├── 05 5-SparkMllib高级模块与线性回归基础及实战/
│   │   │   │   ├── 18 17-Sparkml完成房价预测分析实战.mp4 (86.89 MB)
│   │   │   │   ├── 17 16-SparkMl实战libsvm数据的形式.mp4 (22.40 MB)
│   │   │   │   ├── 16 16-SparkMllib基于RDD结构实战线性回归实例.mp4 (36.23 MB)
│   │   │   │   ├── 15 15-SparkMl实战运输时间的预测分析.mp4 (34.03 MB)
│   │   │   │   ├── 14 14-SparkMl实战脂肪数据集的案例.mp4 (71.77 MB)
│   │   │   │   ├── 13 13-线性回归的变体及各适用场景.mp4 (35.24 MB)
│   │   │   │   ├── 12 12-最小二乘推导补充(补充).mp4 (33.56 MB)
│   │   │   │   ├── 11 11-多元线性回归简介.mp4 (10.60 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10-最小二乘法解决简单线性回归原理.mp4 (19.68 MB)
│   │   │   │   ├── 09 9-简单线性回归.mp4 (30.62 MB)
│   │   │   │   ├── 08 8-简单交叉验证及模型选择.mp4 (43.49 MB)
│   │   │   │   ├── 07 7-超参数的网格搜索.mp4 (61.95 MB)
│   │   │   │   ├── 06 6-如何对模型选择与优化.mp4 (12.08 MB)
│   │   │   │   ├── 05 5-通过pipeline完成案例的代码编写.mp4 (42.27 MB)
│   │   │   │   ├── 04 4-通过set方法和ParamMap方法赋值超参数的选项.mp4 (43.83 MB)
│   │   │   │   ├── 03 3-Pipeline原理.mp4 (28.14 MB)
│   │   │   │   ├── 02 2-Dataframe组件.mp4 (40.75 MB)
│   │   │   │   └── 01 1-SparkMllib的pipeline简介.mp4 (16.87 MB)
│   │   │   ├── 04 4-SparkMllib决策树算法基础与实战/
│   │   │   │   ├── 16 16-SparkMl实战Iris特征工程及建模实战1.mp4 (69.91 MB)
│   │   │   │   ├── 15 15-SparkMllib实战iris鸢尾花实战.mp4 (69.19 MB)
│   │   │   │   ├── 14 14-SparkMllib相亲数据建模分析.mp4 (53.48 MB)
│   │   │   │   ├── 13 13-SparkMl实战libsvm数据全流程讲解实战.mp4 (75.64 MB)
│   │   │   │   ├── 12 12-SparkMllib实战libsvm数据建模.mp4 (94.66 MB)
│   │   │   │   ├── 11 11-Cart分类树的案例.mp4 (15.67 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10-Cart分类树原理及Gini系数.mp4 (29.30 MB)
│   │   │   │   ├── 09 9-Cart树算法案例讲解.mp4 (9.47 MB)
│   │   │   │   ├── 08 8-Cart树的回归树原理理解.mp4 (40.60 MB)
│   │   │   │   ├── 07 7-电商购买数据集ID3算法对比实践.mp4 (18.83 MB)
│   │   │   │   ├── 06 6-决策树的剪枝方式.mp4 (31.73 MB)
│   │   │   │   ├── 05 5-ID3算法举例和C4.5算法改进.mp4 (36.99 MB)
│   │   │   │   ├── 04 4-ID3算法步骤详解.mp4 (19.05 MB)
│   │   │   │   ├── 03 3-信息熵的理解.mp4 (11.91 MB)
│   │   │   │   ├── 02 2.基于规则建树.mp4 (42.78 MB)
│   │   │   │   └── 01 1-了解什么是决策树.mp4 (23.43 MB)
│   │   │   ├── 03 3-SparkMllib库特征工程基础与实战(二)/
│   │   │   │   ├── 18 39-案例实践2-iris的SParkMllib特征工程实践.mp4 (50.92 MB)
│   │   │   │   ├── 17 38-案例实践2-iris的Dataframe数据统计.mp4 (40.68 MB)
│   │   │   │   ├── 16 37-案例实践2-Iris的rdd相关系数实践.mp4 (15.62 MB)
│   │   │   │   ├── 15 36-案例实践2-Iris统计初步实践.mp4 (29.24 MB)
│   │   │   │   ├── 14 33-卡方验证案例补充.mp4 (45.61 MB)
│   │   │   │   ├── 13 32-RFormula和卡方验证选择特征方法.mp4 (43.44 MB)
│   │   │   │   ├── 12 31-特征选择VectorSlicer.mp4 (25.08 MB)
│   │   │   │   ├── 11 30-特征转换-QuantileDiscretizer.mp4 (18.55 MB)
│   │   │   │   ├── 10 29-特征转换VectorAssemble.mp4 (51.11 MB)
│   │   │   │   ├── 09 28-ElementWise与SQLTransform实践.mp4 (33.18 MB)
│   │   │   │   ├── 08 27-Bucketizer分箱.mp4 (21.74 MB)
│   │   │   │   ├── 07 26-数值型数据处理的方法.mp4 (35.19 MB)
│   │   │   │   ├── 06 25-正则项.mp4 (39.58 MB)
│   │   │   │   ├── 05 24-特征转换-VectorIndexer转换操作.mp4 (5.94 MB)
│   │   │   │   ├── 04 23-特征转换-OneHot编码方式.mp4 (17.36 MB)
│   │   │   │   ├── 03 22-特征转换-类别型数据和数值型数据转换.mp4 (19.07 MB)
│   │   │   │   ├── 02 21-特征转换-PCA操作.mp4 (56.88 MB)
│   │   │   │   └── 01 20-特征转化的二值化操作.mp4 (4.29 MB)
│   │   │   ├── 02 2-SparkMllib库特征工程基础与实战(一)/
│   │   │   │   ├── 19 19-特征提取CountVector.mp4 (25.16 MB)
│   │   │   │   ├── 18 18-特征提取-word2vec实践.mp4 (25.72 MB)
│   │   │   │   ├── 17 17-特征提取tf-ifd.mp4 (61.09 MB)
│   │   │   │   ├── 16 16-SparkMllib假设检验和随机数的产生.mp4 (65.55 MB)
│   │   │   │   ├── 15 15-SparkMllib假设检验的卡方验证.mp4 (53.83 MB)
│   │   │   │   ├── 14 14-SparkMllib相关系数.mp4 (46.00 MB)
│   │   │   │   ├── 13 13.SparkMllib均值和方差.mp4 (49.91 MB)
│   │   │   │   ├── 12 12.SparkMllib基础数据类型-分块矩阵.mp4 (56.24 MB)
│   │   │   │   ├── 11 11.SparkMllib基础数据类型-分布式行矩阵和行索引矩阵.mp4 (49.11 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10.SparkMllib基础数据类型-localmatrix.mp4 (22.26 MB)
│   │   │   │   ├── 09 9.SparkMllib基础数据类型-libsvm数据读取.mp4 (34.81 MB)
│   │   │   │   ├── 08 8-SparkMllib基础数据类型-labelpoint.mp4 (20.59 MB)
│   │   │   │   ├── 07 7-SparkMllib基础数据类型-localvector.mp4 (45.63 MB)
│   │   │   │   ├── 06 6.SparkMllib算法分类及应用场景.mp4 (18.40 MB)
│   │   │   │   ├── 05 5-如何利用SparkMllib构建机器学习推荐架构.mp4 (31.60 MB)
│   │   │   │   ├── 04 4-环境搭建及RDD、DF、DS的转换实践.mp4 (62.06 MB)
│   │   │   │   ├── 03 3-SparkMllib架构.mp4 (20.90 MB)
│   │   │   │   ├── 02 2-SparkMllib的版本.mp4 (17.59 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-SparkMllib的功能.mp4 (33.11 MB)
│   │   │   └── 01 1-SparkMllib机器学习理论基础详解/
│   │   │   │   ├── 15 15-交叉验证及经验和结构风险.mp4 (39.40 MB)
│   │   │   │   ├── 14 14-模型选择.mp4 (26.87 MB)
│   │   │   │   ├── 13 13-构建机器学习模型的流程.mp4 (14.93 MB)
│   │   │   │   ├── 12 12-机器学习三要素强化.mp4 (19.07 MB)
│   │   │   │   ├── 11 11-机器学习问题分类.mp4 (57.62 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10-机器学习数据集概述3.mp4 (27.34 MB)
│   │   │   │   ├── 09 09-机器学习数据集概述2.mp4 (25.69 MB)
│   │   │   │   ├── 08 08-机器学习数据集概述1.mp4 (19.66 MB)
│   │   │   │   ├── 07 07-基于规则的学习和基于模型的学习方式.mp4 (24.42 MB)
│   │   │   │   ├── 06 06-什么是机器学习问题.mp4 (29.83 MB)
│   │   │   │   ├── 05 05-数据分析和数据挖掘联系.mp4 (15.29 MB)
│   │   │   │   ├── 04 04-人工智能和机器学习的区别.mp4 (36.52 MB)
│   │   │   │   ├── 03 03-机器学习和大数据的区别和联系(三).mp4 (26.25 MB)
│   │   │   │   ├── 02 02-机器学习和大数据的区别和联系(二).mp4 (34.79 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-机器学习和大数据的区别(一).mp4 (27.46 MB)
│   └── 01 阶段一 人工智能/
│   │   ├── 16 第十六章 HMM算法V2.1/
│   │   │   └── 01 HMM算法/
│   │   │   │   ├── 17 11-2点评-HMM模型api介绍及案例代码实现.mp4 (17.37 MB)
│   │   │   │   ├── 16 11-1讲解-HMM模型api介绍及案例代码实现.mp4 (47.76 MB)
│   │   │   │   ├── 15 10-1讲解-鲍姆-韦尔奇算法简介.mp4 (4.75 MB)
│   │   │   │   ├── 14 09-2点评-维特比算法解码隐藏状态序列.mp4 (19.59 MB)
│   │   │   │   ├── 13 09-1讲解-维特比算法解码隐藏状态序列.mp4 (43.51 MB)
│   │   │   │   ├── 12 08-4点评-前向后向算法评估观察序列概率.mp4 (33.56 MB)
│   │   │   │   ├── 11 08-3点评-内容回顾.mp4 (23.43 MB)
│   │   │   │   ├── 10 08-2点评-前向后向算法评估观察序列概率.mp4 (6.87 MB)
│   │   │   │   ├── 09 08-1讲解-前向后向算法评估观察序列概率.mp4 (10.08 MB)
│   │   │   │   ├── 08 07-2点评-HMM模型基础.mp4 (17.02 MB)
│   │   │   │   ├── 07 07-1讲解-HMM模型基础.mp4 (45.89 MB)
│   │   │   │   ├── 06 06-2点评-HMM模型三种经典问题举例求解.mp4 (20.99 MB)
│   │   │   │   ├── 05 06-1讲解-HMM模型三种经典问题举例求解.mp4 (54.74 MB)
│   │   │   │   ├── 04 05-2点评-HMM模型的简单案例.mp4 (16.85 MB)
│   │   │   │   ├── 03 05-1讲解-HMM模型的简单案例.mp4 (37.36 MB)
│   │   │   │   ├── 02 04-2点评-马尔科夫链的介绍.mp4 (8.24 MB)
│   │   │   │   └── 01 04-1讲解-马尔科夫链的介绍.mp4 (12.12 MB)
│   │   ├── 02 第二章 环境安装和使用V2.1/
│   │   │   └── 01 环境安装及使用/
│   │   │   │   ├── 06 15-1讲解-matplotlib的基本使用.mp4 (15.19 MB)
│   │   │   │   ├── 05 14-2点评-jupyter notebook的基本使用2.mp4 (5.96 MB)
│   │   │   │   ├── 04 14-1讲解-jupyter notebook的基本使用2.mp4 (43.28 MB)
│   │   │   │   ├── 03 13-2点评-jupyter notebook的基本使用1.mp4 (32.15 MB)
│   │   │   │   ├── 02 13-1讲解-jupyter notebook的基本使用1.mp4 (47.42 MB)
│   │   │   │   └── 01 12-1讲解-基础环境安装.mp4 (11.98 MB)
│   │   ├── 05 第五章 pandasV2.1/
│   │   │   ├── 04 电影案例分析/
│   │   │   │   ├── 06 15-3点评-电影案例分析.mp4 (10.22 MB)
│   │   │   │   ├── 05 15-2点评-电影案例分析.mp4 (20.62 MB)
│   │   │   │   ├── 04 15-1讲解-电影案例分析.mp4 (48.80 MB)
│   │   │   │   ├── 03 14-2点评-电影案例分析1.mp4 (12.77 MB)
│   │   │   │   ├── 02 14-1讲解-电影案例分析1.mp4 (32.83 MB)
│   │   │   │   └── 01 14-0前置-电影案例分析1.mp4 (4.83 MB)
│   │   │   ├── 03 pandas高级使用/
│   │   │   │   ├── 13 13-2点评-星巴克案例实现.mp4 (3.43 MB)
│   │   │   │   ├── 12 13-1讲解-星巴克案例实现.mp4 (19.61 MB)
│   │   │   │   ├── 11 12-2点评-分组聚合介绍.mp4 (9.83 MB)
│   │   │   │   ├── 10 12-1讲解-分组聚合介绍.mp4 (18.32 MB)
│   │   │   │   ├── 09 11-3点评-内容回顾.mp4 (11.78 MB)
│   │   │   │   ├── 08 11-2点评-交叉表和透视表介绍.mp4 (12.48 MB)
│   │   │   │   ├── 07 11-1讲解-交叉表和透视表介绍.mp4 (38.17 MB)
│   │   │   │   ├── 06 10-2点评-数据表的合并.mp4 (10.75 MB)
│   │   │   │   ├── 05 10-1讲解-数据表的合并.mp4 (21.71 MB)
│   │   │   │   ├── 04 09-2点评-数据离散化.mp4 (13.13 MB)
│   │   │   │   ├── 03 09-1讲解-数据离散化.mp4 (33.60 MB)
│   │   │   │   ├── 02 08-2点评-缺失值的处理.mp4 (16.20 MB)
│   │   │   │   └── 01 08-1讲解-缺失值的处理.mp4 (61.25 MB)
│   │   │   ├── 02 pandas基础使用/
│   │   │   │   ├── 15 07-4点评-内容总结.mp4 (94.20 MB)
│   │   │   │   ├── 14 07-3点评-pandas中文件的读取和写入.mp4 (71.77 MB)
│   │   │   │   ├── 13 07-2点评-pandas中文件的读取和写入.mp4 (16.00 MB)
│   │   │   │   ├── 12 07-1讲解-pandas中文件的读取和写入.mp4 (71.48 MB)
│   │   │   │   ├── 11 06-1讲解-pandas中绘图方式介绍.mp4 (26.45 MB)
│   │   │   │   ├── 10 05-2点评-pandas中的累计统计函数和自定义函数.mp4 (44.86 MB)
│   │   │   │   ├── 09 05-1讲解-pandas中的累计统计函数和自定义函数.mp4 (25.37 MB)
│   │   │   │   ├── 08 04-2点评-pandas中的统计函数.mp4 (7.92 MB)
│   │   │   │   ├── 07 04-1讲解-pandas中的统计函数.mp4 (22.49 MB)
│   │   │   │   ├── 06 03-2点评-pandas中的算术运算和逻辑运算.mp4 (9.95 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-1讲解-pandas中的算术运算和逻辑运算.mp4 (24.24 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-赋值和排序.mp4 (7.09 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-赋值和排序.mp4 (24.76 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-pandas中的索引.mp4 (11.32 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-pandas中的索引.mp4 (38.36 MB)
│   │   │   └── 01 pandas数据结构/
│   │   │   │   ├── 10 18-2点评-pandas数据结构-multiindex和panel.mp4 (4.15 MB)
│   │   │   │   ├── 09 18-1讲解-pandas数据结构-multiindex和panel.mp4 (28.12 MB)
│   │   │   │   ├── 08 17-1讲解-pandas数据结构-DataFrame2.mp4 (19.44 MB)
│   │   │   │   ├── 07 16-3点评-回顾总结.mp4 (22.41 MB)
│   │   │   │   ├── 06 16-2点评-pandas数据结构-DataFrame1.mp4 (11.42 MB)
│   │   │   │   ├── 05 16-1讲解-pandas数据结构-DataFrame1.mp4 (28.50 MB)
│   │   │   │   ├── 04 15-2点评-pandas数据结构-series.mp4 (5.94 MB)
│   │   │   │   ├── 03 15-1讲解-pandas数据结构-series.mp4 (19.09 MB)
│   │   │   │   ├── 02 14-2点评-pandas介绍.mp4 (4.06 MB)
│   │   │   │   └── 01 14-1讲解-pandas介绍.mp4 (6.43 MB)
│   │   ├── 07 第七章 K近邻算法V2.1/
│   │   │   ├── 07 案例 Facebook位置预测/
│   │   │   │   ├── 10 05-2点评-补充-交叉验证法和自助法.mp4 (17.93 MB)
│   │   │   │   ├── 09 05-1讲解-补充-交叉验证法和自助法.mp4 (43.45 MB)
│   │   │   │   ├── 08 04-2点评-补充-数据分割和留出法.mp4 (14.03 MB)
│   │   │   │   ├── 07 04-1讲解-补充-数据分割和留出法.mp4 (26.49 MB)
│   │   │   │   ├── 06 03-3点评-案例-Facebook位置预测代码实现2.mp4 (8.46 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-1讲解-案例-Facebook位置预测代码实现2.mp4 (42.00 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-案例-Facebook位置预测代码实现1.mp4 (33.29 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-案例-Facebook位置预测代码实现1.mp4 (56.53 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-案例-Facebook位置预测流程分析.mp4 (13.11 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-案例-Facebook位置预测流程分析.mp4 (21.89 MB)
│   │   │   ├── 06 交叉验证, 网格搜索/
│   │   │   │   ├── 04 15-2点评-交叉验证、网格搜索案例实现.mp4 (8.61 MB)
│   │   │   │   ├── 03 15-1讲解-交叉验证、网格搜索案例实现.mp4 (24.25 MB)
│   │   │   │   ├── 02 14-2点评-交叉验证、网格搜索概念介绍.mp4 (11.99 MB)
│   │   │   │   └── 01 14-1讲解-交叉验证、网格搜索概念介绍.mp4 (18.35 MB)
│   │   │   ├── 05 KNN总结/
│   │   │   │   ├── 06 13-2点评-KNN算法总结.mp4 (4.77 MB)
│   │   │   │   ├── 05 13-1讲解-KNN算法总结.mp4 (9.53 MB)
│   │   │   │   ├── 04 12-4点评-内容回顾.mp4 (57.41 MB)
│   │   │   │   ├── 03 12-3点评-内容总结.mp4 (13.16 MB)
│   │   │   │   ├── 02 12-2点评-鸢尾花种类预测.mp4 (9.35 MB)
│   │   │   │   └── 01 12-1讲解-鸢尾花种类预测.mp4 (40.15 MB)
│   │   │   ├── 04 特征工程/
│   │   │   │   ├── 05 11-3点评-归一化和标准化介绍.mp4 (3.73 MB)
│   │   │   │   ├── 04 11-2点评-归一化和标准化介绍.mp4 (27.61 MB)
│   │   │   │   ├── 03 11-1讲解-归一化和标准化介绍.mp4 (43.38 MB)
│   │   │   │   ├── 02 10-2点评-特征预处理简介.mp4 (3.43 MB)
│   │   │   │   └── 01 10-1讲解-特征预处理简介.mp4 (10.77 MB)
│   │   │   ├── 03 数据集处理/
│   │   │   │   ├── 06 09-2点评-数据集的划分.mp4 (9.00 MB)
│   │   │   │   ├── 05 09-1讲解-数据集的划分.mp4 (25.96 MB)
│   │   │   │   ├── 04 08-2讲解-数据可视化介绍.mp4 (7.30 MB)
│   │   │   │   ├── 03 08-1讲解-数据可视化介绍.mp4 (18.62 MB)
│   │   │   │   ├── 02 07-2点评-数据集获取和属性介绍.mp4 (21.16 MB)
│   │   │   │   └── 01 07-1讲解-数据集获取和属性介绍.mp4 (50.71 MB)
│   │   │   ├── 02 kd树/
│   │   │   │   ├── 06 06-4点评-kd树案例实现.mp4 (19.84 MB)
│   │   │   │   ├── 05 06-3点评-内容回顾.mp4 (11.95 MB)
│   │   │   │   ├── 04 06-2点评-kd树案例实现.mp4 (18.38 MB)
│   │   │   │   ├── 03 06-1讲解-kd树案例实现.mp4 (41.83 MB)
│   │   │   │   ├── 02 05-2点评-kd树和kd树的构造过程.mp4 (15.22 MB)
│   │   │   │   └── 01 05-1讲解-kd树和kd树的构造过程.mp4 (27.69 MB)
│   │   │   └── 01 k近邻算法介绍/
│   │   │   │   ├── 09 04-2点评-K值的选择介绍.mp4 (12.54 MB)
│   │   │   │   ├── 08 04-1讲解-K值的选择介绍.mp4 (13.99 MB)
│   │   │   │   ├── 07 03-2点评-机器学习中距离度量介绍.mp4 (16.36 MB)
│   │   │   │   ├── 06 03-1讲解-机器学习中距离度量介绍.mp4 (35.21 MB)
│   │   │   │   ├── 05 02-2点评-K近邻算法api初步使用.mp4 (19.07 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-1讲解-K近邻算法api初步使用.mp4 (21.16 MB)
│   │   │   │   ├── 03 01-2点评-K-近邻算法简介.mp4 (8.20 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-1讲解-K-近邻算法简介.mp4 (31.54 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-0前置-K-近邻算法简介.mp4 (8.46 MB)
│   │   ├── 10 第十章 决策树V2.1/
│   │   │   ├── 04 回归决策树/
│   │   │   │   ├── 04 05-2点评-回归决策树和线性回归对比.mp4 (3.19 MB)
│   │   │   │   ├── 03 05-1讲解-回归决策树和线性回归对比.mp4 (30.81 MB)
│   │   │   │   ├── 02 04-2点评-回归决策树介绍.mp4 (28.56 MB)
│   │   │   │   └── 01 04-1讲解-回归决策树介绍.mp4 (71.48 MB)
│   │   │   ├── 03 案例泰坦生存预测/
│   │   │   │   ├── 06 03-2点评-树木可视化操作.mp4 (12.99 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-1讲解-树木可视化操作.mp4 (31.31 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-泰坦尼克号乘客生存预测.mp4 (13.59 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-泰坦尼克号乘客生存预测.mp4 (66.07 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-决策树算法api介绍.mp4 (16.48 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-决策树算法api介绍.mp4 (4.89 MB)
│   │   │   ├── 02 特征提取/
│   │   │   │   ├── 09 18-3点评-tfidf内容讲解.mp4 (13.69 MB)
│   │   │   │   ├── 08 18-2点评-tfidf内容讲解.mp4 (10.39 MB)
│   │   │   │   ├── 07 18-1讲解-tfidf内容讲解.mp4 (24.26 MB)
│   │   │   │   ├── 06 17-2点评-中文文本特征提取.mp4 (43.08 MB)
│   │   │   │   ├── 05 17-1讲解-中文文本特征提取.mp4 (54.59 MB)
│   │   │   │   ├── 04 16-2点评-英文文本特征提取.mp4 (9.33 MB)
│   │   │   │   ├── 03 16-1讲解-英文文本特征提取.mp4 (24.98 MB)
│   │   │   │   ├── 02 15-2点评-字典特征提取.mp4 (11.82 MB)
│   │   │   │   └── 01 15-1讲解-字典特征提取.mp4 (34.26 MB)
│   │   │   └── 01 信息增益/
│   │   │   │   ├── 16 14-2点评-cart剪枝介绍.mp4 (31.54 MB)
│   │   │   │   ├── 15 14-1讲解-cart剪枝介绍.mp4 (44.32 MB)
│   │   │   │   ├── 14 13-2点评-决策树划分原理小结.mp4 (7.10 MB)
│   │   │   │   ├── 13 13-1讲解-决策树划分原理小结.mp4 (16.10 MB)
│   │   │   │   ├── 12 12-2点评-基尼指数的介绍.mp4 (19.45 MB)
│   │   │   │   ├── 11 12-1讲解-基尼指数的介绍.mp4 (27.11 MB)
│   │   │   │   ├── 10 11-2点评-信息增益率的介绍.mp4 (25.83 MB)
│   │   │   │   ├── 09 11-1讲解-信息增益率的介绍.mp4 (32.23 MB)
│   │   │   │   ├── 08 10-2点评-信息增益的介绍.mp4 (31.45 MB)
│   │   │   │   ├── 07 10-1讲解-信息增益的介绍.mp4 (30.28 MB)
│   │   │   │   ├── 06 10-0前置-信息增益的介绍.mp4 (8.86 MB)
│   │   │   │   ├── 05 09-3点评-熵的介绍.mp4 (10.08 MB)
│   │   │   │   ├── 04 09-3点评-内容回顾.mp4 (51.75 MB)
│   │   │   │   ├── 03 09-2点评-熵的介绍.mp4 (87.16 MB)
│   │   │   │   ├── 02 09-1讲解-熵的介绍.mp4 (19.69 MB)
│   │   │   │   └── 01 08-1讲解-决策树算法简介.mp4 (5.81 MB)
│   │   ├── 13 第十三章 朴素贝叶斯V2.1/
│   │   │   └── 01 朴素贝叶斯/
│   │   │   │   ├── 13 14-2点评-朴素贝叶斯内容总结.mp4 (23.99 MB)
│   │   │   │   ├── 12 14-1讲解-朴素贝叶斯内容总结.mp4 (13.25 MB)
│   │   │   │   ├── 11 13-4点评-内容回顾.mp4 (46.75 MB)
│   │   │   │   ├── 10 13-3点评-内容回顾.mp4 (13.01 MB)
│   │   │   │   ├── 09 13-2点评-朴素贝叶斯案例实现2.mp4 (7.98 MB)
│   │   │   │   ├── 08 13-1讲解-朴素贝叶斯案例实现2.mp4 (81.69 MB)
│   │   │   │   ├── 07 12-1讲解-朴素贝叶斯案例实现1.mp4 (24.54 MB)
│   │   │   │   ├── 06 11-2点评-朴素贝叶斯计算案例.mp4 (12.08 MB)
│   │   │   │   ├── 05 11-1讲解-朴素贝叶斯计算案例.mp4 (25.85 MB)
│   │   │   │   ├── 04 10-2点评-概率内容复习.mp4 (8.48 MB)
│   │   │   │   ├── 03 10-1讲解-概率内容复习.mp4 (44.90 MB)
│   │   │   │   ├── 02 09-2点评-初始朴素贝叶斯.mp4 (4.86 MB)
│   │   │   │   └── 01 09-1讲解-初始朴素贝叶斯.mp4 (4.41 MB)
│   │   ├── 09 第九章 逻辑回归V2.1/
│   │   │   └── 01 逻辑回归/
│   │   │   │   ├── 15 07-2点评-补充-过采样和欠采样介绍.mp4 (14.27 MB)
│   │   │   │   ├── 14 07-1讲解-补充-过采样和欠采样介绍.mp4 (32.28 MB)
│   │   │   │   ├── 13 06-2点评-补充-类别不平衡数据介绍.mp4 (6.35 MB)
│   │   │   │   ├── 12 06-1讲解-补充-类别不平衡数据介绍.mp4 (23.93 MB)
│   │   │   │   ├── 11 05-3点评-roc曲线绘制过程.mp4 (4.39 MB)
│   │   │   │   ├── 10 05-2点评-roc曲线绘制过程.mp4 (16.16 MB)
│   │   │   │   ├── 09 05-1讲解-roc曲线绘制过程.mp4 (26.54 MB)
│   │   │   │   ├── 08 04-2点评-分类评估方法介绍.mp4 (17.71 MB)
│   │   │   │   ├── 07 04-1讲解-分类评估方法介绍.mp4 (52.11 MB)
│   │   │   │   ├── 06 03-2点评-肿瘤预测案例.mp4 (16.55 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-1讲解-肿瘤预测案例.mp4 (43.08 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-内容回顾.mp4 (19.03 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-逻辑回归api介绍.mp4 (4.61 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-逻辑回归介绍.mp4 (19.91 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-逻辑回归介绍.mp4 (31.32 MB)
│   │   ├── 12 第十二章 聚类算法V2.1/
│   │   │   └── 01 聚类算法/
│   │   │   │   ├── 14 08-2点评-用户对物品类别的喜好细分案例.mp4 (10.28 MB)
│   │   │   │   ├── 13 08-1讲解-用户对物品类别的喜好细分案例.mp4 (41.11 MB)
│   │   │   │   ├── 12 07-1讲解-pca降维介绍.mp4 (4.59 MB)
│   │   │   │   ├── 11 06-2点评-特征降维内容介绍.mp4 (7.58 MB)
│   │   │   │   ├── 10 06-1讲解-特征降维内容介绍.mp4 (62.22 MB)
│   │   │   │   ├── 09 05-2点评-算法优化介绍.mp4 (26.22 MB)
│   │   │   │   ├── 08 05-1讲解-算法优化介绍.mp4 (34.43 MB)
│   │   │   │   ├── 07 04-2点评-模型评估.mp4 (20.65 MB)
│   │   │   │   ├── 06 04-1讲解-模型评估.mp4 (31.57 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-2点评-聚类算法实现流程.mp4 (11.49 MB)
│   │   │   │   ├── 04 03-1讲解-聚类算法实现流程.mp4 (15.70 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-2点评-聚类算法api初步实现.mp4 (20.67 MB)
│   │   │   │   ├── 02 02-1讲解-聚类算法api初步实现.mp4 (23.82 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-聚类算法介绍.mp4 (7.06 MB)
│   │   ├── 14 第十四章 SVM算法V2.1/
│   │   │   └── 01 SVM算法/
│   │   │   │   ├── 25 12-3点评-内容总结.mp4 (7.98 MB)
│   │   │   │   ├── 24 12-2点评-SVM总结.mp4 (6.07 MB)
│   │   │   │   ├── 23 12-1讲解-SVM总结.mp4 (4.12 MB)
│   │   │   │   ├── 22 11-2点评-数字识别器-数据基本处理和模型训练.mp4 (10.05 MB)
│   │   │   │   ├── 21 11-1讲解-数字识别器-数据基本处理和模型训练.mp4 (60.61 MB)
│   │   │   │   ├── 20 10-2点评-数字识别器-获取数据.mp4 (5.98 MB)
│   │   │   │   ├── 19 10-1讲解-数字识别器-获取数据.mp4 (27.29 MB)
│   │   │   │   ├── 18 09-2点评-数字识别器案例初步介绍.mp4 (8.31 MB)
│   │   │   │   ├── 17 09-1讲解-数字识别器案例初步介绍.mp4 (17.91 MB)
│   │   │   │   ├── 16 08-2点评-SVM算法api再介绍.mp4 (10.63 MB)
│   │   │   │   ├── 15 08-1讲解-SVM算法api再介绍.mp4 (17.27 MB)
│   │   │   │   ├── 14 07-2点评-SVM回归介绍.mp4 (6.35 MB)
│   │   │   │   ├── 13 07-1讲解-SVM回归介绍.mp4 (2.35 MB)
│   │   │   │   ├── 12 06-2点评-SVM的核方法介绍.mp4 (8.83 MB)
│   │   │   │   ├── 11 06-1讲解-SVM的核方法介绍.mp4 (34.17 MB)
│   │   │   │   ├── 10 05-2点评-SVM损失函数.mp4 (9.12 MB)
│   │   │   │   ├── 09 05-1讲解-SVM损失函数.mp4 (14.70 MB)
│   │   │   │   ├── 08 04-3点评-内容回顾.mp4 (42.43 MB)
│   │   │   │   ├── 07 04-2点评-SVM目标函数推导过程及举例.mp4 (47.83 MB)
│   │   │   │   ├── 06 04-1讲解-SVM目标函数推导过程及举例.mp4 (42.32 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-2点评-SVM算法推导的目标函数.mp4 (19.07 MB)
│   │   │   │   ├── 04 03-1讲解-SVM算法推导的目标函数.mp4 (27.97 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-SVM算法api初步使用.mp4 (5.69 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-SVM基本介绍.mp4 (18.20 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-SVM基本介绍.mp4 (28.56 MB)
│   │   ├── 03 第三章 matplotlibV2.1/
│   │   │   └── 01 matplotlib使用/
│   │   │   │   ├── 10 05-2点评-常见图形绘制.mp4 (21.02 MB)
│   │   │   │   ├── 09 05-1讲解-常见图形绘制.mp4 (30.69 MB)
│   │   │   │   ├── 08 04-2点评-在多个坐标系下绘制多个图像.mp4 (18.76 MB)
│   │   │   │   ├── 07 04-1讲解-在多个坐标系下绘制多个图像.mp4 (54.66 MB)
│   │   │   │   ├── 06 03-2点评-在一个坐标系下绘制多个图像.mp4 (6.76 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-1讲解-在一个坐标系下绘制多个图像.mp4 (25.87 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-绘图辅助功能完善-某城市温度变换图.mp4 (14.45 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-绘图辅助功能完善-某城市温度变换图.mp4 (53.21 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-实现基础绘图-某城市温度变换图.mp4 (26.19 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-实现基础绘图-某城市温度变换图.mp4 (12.10 MB)
│   │   ├── 01 第一章 机器学习概述V2.1/
│   │   │   └── 01 机器学习介绍/
│   │   │   │   ├── 21 11-2点评-深度学习简介.mp4 (9.34 MB)
│   │   │   │   ├── 20 11-1讲解-深度学习简介.mp4 (18.43 MB)
│   │   │   │   ├── 19 10-1讲解-Azure机器学习平台实验演示2.mp4 (25.04 MB)
│   │   │   │   ├── 18 09-1讲解-Azure机器学习平台实验演示1.mp4 (55.50 MB)
│   │   │   │   ├── 17 08-3点评-模型评估.mp4 (5.88 MB)
│   │   │   │   ├── 16 08-2点评-模型评估.mp4 (9.20 MB)
│   │   │   │   ├── 15 08-1讲解-模型评估.mp4 (20.06 MB)
│   │   │   │   ├── 14 07-2点评-机器学习算法分类介绍.mp4 (6.31 MB)
│   │   │   │   ├── 13 07-1讲解-机器学习算法分类介绍.mp4 (31.20 MB)
│   │   │   │   ├── 12 06-3点评-机器学习工作流程各步骤解释.mp4 (8.04 MB)
│   │   │   │   ├── 11 06-2点评-机器学习工作流程各步骤解释.mp4 (12.75 MB)
│   │   │   │   ├── 10 06-1讲解-机器学习工作流程各步骤解释.mp4 (43.10 MB)
│   │   │   │   ├── 09 05-2点评-机器学习定义工作流程概述.mp4 (34.52 MB)
│   │   │   │   ├── 08 05-1讲解-机器学习定义工作流程概述.mp4 (9.47 MB)
│   │   │   │   ├── 07 04-2点评-人工智能主要分支.mp4 (24.87 MB)
│   │   │   │   ├── 06 04-1讲解-人工智能主要分支.mp4 (22.49 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-1讲解-人工智能的发展历程.mp4 (22.30 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-人工智能概述.mp4 (22.46 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-人工智能概述.mp4 (55.63 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-1讲解-机器学习科学计算库内容简介.mp4 (6.20 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-0前置-机器学习科学计算库内容简介.mp4 (13.83 MB)
│   │   ├── 04 第四章 numpyV2.1/
│   │   │   └── 01 numpy使用/
│   │   │   │   ├── 19 13-3点评-矩阵复习.mp4 (10.86 MB)
│   │   │   │   ├── 18 13-2点评-矩阵复习.mp4 (19.24 MB)
│   │   │   │   ├── 17 13-1讲解-矩阵复习.mp4 (27.99 MB)
│   │   │   │   ├── 16 12-2点评-数组间运算.mp4 (14.18 MB)
│   │   │   │   ├── 15 11-2点评-ndarray的运算.mp4 (11.91 MB)
│   │   │   │   ├── 14 12-1讲解-数组间运算.mp4 (24.13 MB)
│   │   │   │   ├── 13 11-1讲解-ndarray的运算.mp4 (42.83 MB)
│   │   │   │   ├── 12 10-4点评-回顾.mp4 (39.68 MB)
│   │   │   │   ├── 11 10-3点评-前面总结.mp4 (13.96 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10-2点评-数组的基本操作.mp4 (13.46 MB)
│   │   │   │   ├── 09 10-1讲解-数组的基本操作.mp4 (37.77 MB)
│   │   │   │   ├── 08 09-2点评-创建随机数组.mp4 (14.89 MB)
│   │   │   │   ├── 07 09-1讲解-创建随机数组.mp4 (38.14 MB)
│   │   │   │   ├── 06 08-2点评-创建0，1数组，固定范围数组.mp4 (16.07 MB)
│   │   │   │   ├── 05 08-1讲解-创建0，1数组，固定范围数组.mp4 (24.14 MB)
│   │   │   │   ├── 04 07-2点评-ndarray介绍.mp4 (16.13 MB)
│   │   │   │   ├── 03 07-1讲解-ndarray介绍.mp4 (9.00 MB)
│   │   │   │   ├── 02 06-2点评-numpy介绍.mp4 (7.72 MB)
│   │   │   │   └── 01 06-1讲解-numpy介绍.mp4 (26.39 MB)
│   │   ├── 11 第十一章 集成学习V2.1/
│   │   │   ├── 03 集成学习/
│   │   │   │   ├── 04 14-2点评-GBDT的介绍.mp4 (44.35 MB)
│   │   │   │   ├── 03 14-1讲解-GBDT的介绍.mp4 (18.55 MB)
│   │   │   │   ├── 02 13-2点评-boosting介绍.mp4 (73.84 MB)
│   │   │   │   └── 01 13-1讲解-boosting介绍.mp4 (36.79 MB)
│   │   │   ├── 02 随机森林案例/
│   │   │   │   ├── 11 12-2点评-生成提交数据.mp4 (17.24 MB)
│   │   │   │   ├── 10 12-1讲解-生成提交数据.mp4 (40.56 MB)
│   │   │   │   ├── 09 11-3点评-模型调优和确定最优模型.mp4 (12.98 MB)
│   │   │   │   ├── 08 11-2点评-模型调优和确定最优模型.mp4 (9.55 MB)
│   │   │   │   ├── 07 11-1讲解-模型调优和确定最优模型.mp4 (82.70 MB)
│   │   │   │   ├── 06 10-2点评-otto数据模型基本训练.mp4 (6.52 MB)
│   │   │   │   ├── 05 10-1讲解-otto数据模型基本训练.mp4 (35.45 MB)
│   │   │   │   ├── 04 09-2点评-otto数据基本处理.mp4 (19.47 MB)
│   │   │   │   ├── 03 09-1讲解-otto数据基本处理.mp4 (29.69 MB)
│   │   │   │   ├── 02 08-2点评-otto案例介绍以及数据获取.mp4 (10.84 MB)
│   │   │   │   └── 01 08-1讲解-otto案例介绍以及数据获取.mp4 (31.00 MB)
│   │   │   └── 01 集成介绍/
│   │   │   │   ├── 05 07-4点评-内容回顾.mp4 (30.41 MB)
│   │   │   │   ├── 04 07-3点评-bagging和随机森林.mp4 (8.21 MB)
│   │   │   │   ├── 03 07-2点评-bagging和随机森林.mp4 (13.07 MB)
│   │   │   │   ├── 02 07-1讲解-bagging和随机森林.mp4 (62.34 MB)
│   │   │   │   └── 01 06-1讲解-集成学习基本介绍.mp4 (8.47 MB)
│   │   ├── 08 第八章 线性回归V2.1/
│   │   │   ├── 03 回归相关知识/
│   │   │   │   ├── 16 18-2点评-模型保存和加载.mp4 (3.52 MB)
│   │   │   │   ├── 15 18-1讲解-模型保存和加载.mp4 (21.74 MB)
│   │   │   │   ├── 14 17-2点评-岭回归介绍.mp4 (6.54 MB)
│   │   │   │   ├── 13 17-1讲解-岭回归介绍.mp4 (25.00 MB)
│   │   │   │   ├── 12 16-2点评-正则化线性模型.mp4 (11.99 MB)
│   │   │   │   ├── 11 16-1讲解-正则化线性模型.mp4 (13.51 MB)
│   │   │   │   ├── 10 15-2点评-欠拟合和过拟合的介绍.mp4 (16.48 MB)
│   │   │   │   ├── 09 15-1讲解-欠拟合和过拟合的介绍.mp4 (23.99 MB)
│   │   │   │   ├── 08 14-2点评-波士顿房价预测案例.mp4 (7.77 MB)
│   │   │   │   ├── 07 14-1讲解-波士顿房价预测案例.mp4 (55.08 MB)
│   │   │   │   ├── 06 13-2点评-线性回归api再介绍.mp4 (8.79 MB)
│   │   │   │   ├── 04 13-0前置-线性回归api再介绍.mp4 (4.86 MB)
│   │   │   │   ├── 03 12-3点评-内容回顾.mp4 (47.57 MB)
│   │   │   │   ├── 02 12-2点评-梯度下降法方法介绍.mp4 (22.88 MB)
│   │   │   │   └── 01 12-1讲解-梯度下降法方法介绍.mp4 (52.14 MB)
│   │   │   ├── 03 回归相关知识/
│   │   │   │   └── 05 13-1讲解-线性回归api再介绍.mp4 (6.68 MB)
│   │   │   ├── 02 损失优化/
│   │   │   │   ├── 06 11-2点评-使用梯度下降法对损失函数进行优化.mp4 (15.81 MB)
│   │   │   │   ├── 05 11-1讲解-使用梯度下降法对损失函数进行优化.mp4 (31.35 MB)
│   │   │   │   ├── 04 10-2点评-使用正规方程对损失函数进行优化.mp4 (20.67 MB)
│   │   │   │   ├── 03 10-1讲解-使用正规方程对损失函数进行优化.mp4 (23.42 MB)
│   │   │   │   ├── 02 09-2点评-线性回归中损失函数的介绍.mp4 (9.31 MB)
│   │   │   │   └── 01 09-1讲解-线性回归中损失函数的介绍.mp4 (11.44 MB)
│   │   │   └── 01 回归介绍/
│   │   │   │   ├── 05 08-2点评-数学：求导.mp4 (5.50 MB)
│   │   │   │   ├── 04 08-1讲解-数学：求导.mp4 (11.99 MB)
│   │   │   │   ├── 03 07-1讲解-初始线性回归api.mp4 (13.80 MB)
│   │   │   │   ├── 02 06-2点评-线性回归简介.mp4 (4.59 MB)
│   │   │   │   └── 01 06-1讲解-线性回归简介.mp4 (23.82 MB)
│   │   ├── 15 第十五章 EM算法V2.1/
│   │   │   └── 01 EM算法/
│   │   │   │   ├── 08 03-2点评-EM算法实例.mp4 (19.54 MB)
│   │   │   │   ├── 07 03-1讲解-EM算法实例.mp4 (42.03 MB)
│   │   │   │   ├── 06 03-0前置-EM算法实例.mp4 (9.45 MB)
│   │   │   │   ├── 05 02-3点评-内容回顾.mp4 (44.84 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-EM算法介绍.mp4 (7.37 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-EM算法介绍.mp4 (22.61 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-初识EM算法.mp4 (5.91 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-初识EM算法.mp4 (5.73 MB)
│   │   ├── 06 第六章 seabornV2.1/
│   │   │   ├── 04 北京租房数据统计分析/
│   │   │   │   ├── 15 14-3点评-内容总结.mp4 (63.69 MB)
│   │   │   │   ├── 14 14-2点评-面积区间分析.mp4 (6.22 MB)
│   │   │   │   ├── 13 14-1讲解-面积区间分析.mp4 (8.61 MB)
│   │   │   │   ├── 12 13-2点评-平均租金基本分析.mp4 (25.19 MB)
│   │   │   │   ├── 11 13-1讲解-平均租金基本分析.mp4 (53.57 MB)
│   │   │   │   ├── 10 12-3点评-户型数量基本分析.mp4 (7.92 MB)
│   │   │   │   ├── 09 12-2点评-户型数量基本分析.mp4 (19.37 MB)
│   │   │   │   ├── 08 12-1讲解-户型数量基本分析.mp4 (38.49 MB)
│   │   │   │   ├── 07 11-2点评-房源数量和位置分布分析.mp4 (4.41 MB)
│   │   │   │   ├── 06 11-1讲解-房源数量和位置分布分析.mp4 (20.14 MB)
│   │   │   │   ├── 05 10-2点评-数据类型转换（面积，户型）.mp4 (6.86 MB)
│   │   │   │   ├── 04 10-1讲解-数据类型转换（面积，户型）.mp4 (30.60 MB)
│   │   │   │   ├── 03 09-2点评-北京市租房数据获取和重复值与空值处理.mp4 (12.87 MB)
│   │   │   │   ├── 02 09-1讲解-北京市租房数据获取和重复值与空值处理.mp4 (29.06 MB)
│   │   │   │   └── 01 09-0前置-北京市租房数据获取和重复值与空值处理.mp4 (31.14 MB)
│   │   │   ├── 03 NBA案例/
│   │   │   │   ├── 08 08-2点评-球队数据分析.mp4 (10.16 MB)
│   │   │   │   ├── 07 08-1讲解-球队数据分析.mp4 (87.16 MB)
│   │   │   │   ├── 06 07-2点评-衍生变量的可视化实践.mp4 (9.08 MB)
│   │   │   │   ├── 05 07-1讲解-衍生变量的可视化实践.mp4 (45.34 MB)
│   │   │   │   ├── 04 06-2点评-对数据进行分析-seaborn.mp4 (16.28 MB)
│   │   │   │   ├── 03 06-1讲解-对数据进行分析-seaborn.mp4 (55.31 MB)
│   │   │   │   ├── 02 05-2点评-NBA数据获取和相关性基本分析.mp4 (14.27 MB)
│   │   │   │   └── 01 05-1讲解-NBA数据获取和相关性基本分析.mp4 (4.83 MB)
│   │   │   ├── 02 分类数据绘图/
│   │   │   │   ├── 05 04-2点评-类别内的数据分布和统计估计.mp4 (19.91 MB)
│   │   │   │   ├── 04 04-1讲解-类别内的数据分布和统计估计.mp4 (39.40 MB)
│   │   │   │   ├── 03 03-3点评-内容回顾.mp4 (65.05 MB)
│   │   │   │   ├── 02 03-2点评-类别散点图的绘制.mp4 (31.53 MB)
│   │   │   │   └── 01 03-1讲解-类别散点图的绘制.mp4 (17.54 MB)
│   │   │   └── 01 绘制统计图/
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-绘制双变量分布图形.mp4 (9.37 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-绘制双变量分布图形.mp4 (41.63 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-绘制单变量分布.mp4 (7.30 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-绘制单变量分布.mp4 (21.65 MB)
│   │   └── 17 第十七章 集成学习进阶V2.1/
│   │   │   ├── 04 绝地求生案例/
│   │   │   │   ├── 19 15-2点评-lightGBM对模型调优2.mp4 (6.60 MB)
│   │   │   │   ├── 18 15-1讲解-lightGBM对模型调优2.mp4 (51.14 MB)
│   │   │   │   ├── 17 14-2点评-lightGBM对模型调优1.mp4 (7.15 MB)
│   │   │   │   ├── 16 14-1讲解-lightGBM对模型调优1.mp4 (45.77 MB)
│   │   │   │   ├── 15 13-2点评-使用RF进行模型训练.mp4 (10.60 MB)
│   │   │   │   ├── 14 13-1讲解-使用RF进行模型训练.mp4 (57.58 MB)
│   │   │   │   ├── 13 12-1讲解-数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集.mp4 (17.74 MB)
│   │   │   │   ├── 12 11-2点评-类别型数据处理.mp4 (9.68 MB)
│   │   │   │   ├── 11 11-1讲解-类别型数据处理.mp4 (41.83 MB)
│   │   │   │   ├── 10 10-2点评-异常值值处理2.mp4 (7.73 MB)
│   │   │   │   ├── 09 10-1讲解-异常值值处理2.mp4 (49.77 MB)
│   │   │   │   ├── 08 09-2点评-异常值处理1.mp4 (12.92 MB)
│   │   │   │   ├── 07 09-1讲解-异常值处理1.mp4 (63.20 MB)
│   │   │   │   ├── 06 08-1讲解-规范化输出部分数据和部分变量合成.mp4 (34.52 MB)
│   │   │   │   ├── 05 07-3点评-内容回顾.mp4 (59.06 MB)
│   │   │   │   ├── 04 07-2点评-数据缺失值处理和查看每场比赛人数.mp4 (5.46 MB)
│   │   │   │   ├── 03 07-1讲解-数据缺失值处理和查看每场比赛人数.mp4 (44.86 MB)
│   │   │   │   ├── 02 06-2点评-获取pubg数据.mp4 (4.06 MB)
│   │   │   │   └── 01 06-1讲解-获取pubg数据.mp4 (31.54 MB)
│   │   │   ├── 03 lightGBM算法/
│   │   │   │   ├── 10 05-2点评-pubg案例简介.mp4 (5.79 MB)
│   │   │   │   ├── 09 05-1讲解-pubg案例简介.mp4 (22.89 MB)
│   │   │   │   ├── 08 04-2点评-lightGBM算法简单案例介绍.mp4 (8.05 MB)
│   │   │   │   ├── 07 04-1讲解-lightGBM算法简单案例介绍.mp4 (48.19 MB)
│   │   │   │   ├── 06 03-2点评-lightGBM算法api参数介绍.mp4 (27.61 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-1讲解-lightGBM算法api参数介绍.mp4 (19.17 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-lightGBM算法原理介绍.mp4 (34.90 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-lightGBM算法原理介绍.mp4 (32.15 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-lightGBM简单介绍.mp4 (9.64 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-lightGBM简单介绍.mp4 (27.61 MB)
│   │   │   ├── 02 otto案例/
│   │   │   │   ├── 08 11-1讲解-otto案例xgboost实现-最优模型运行.mp4 (27.77 MB)
│   │   │   │   ├── 07 10-3点评-内容回顾.mp4 (7.53 MB)
│   │   │   │   ├── 06 10-2点评-otto案例xgboost实现-模型调优.mp4 (5.94 MB)
│   │   │   │   ├── 05 10-1讲解-otto案例xgboost实现-模型调优.mp4 (16.55 MB)
│   │   │   │   ├── 04 09-1讲解-otto案例xgboost实现-模型基本训练.mp4 (17.48 MB)
│   │   │   │   ├── 03 08-3点评-otto案例xgboost实现-数据基本处理.mp4 (3.28 MB)
│   │   │   │   ├── 02 08-2点评-otto案例xgboost实现-数据基本处理.mp4 (13.78 MB)
│   │   │   │   └── 01 08-1讲解-otto案例xgboost实现-数据基本处理.mp4 (69.49 MB)
│   │   │   └── 01 XGBoost算法/
│   │   │   │   ├── 14 07-1讲解-xgboost简单案例介绍.mp4 (26.05 MB)
│   │   │   │   ├── 13 06-2点评-xgboost算法api与参数介绍.mp4 (30.85 MB)
│   │   │   │   ├── 12 06-1讲解-xgboost算法api与参数介绍.mp4 (28.11 MB)
│   │   │   │   ├── 11 05-2点评-XGBoost和GBDT的区别.mp4 (6.52 MB)
│   │   │   │   ├── 10 05-1讲解-XGBoost和GBDT的区别.mp4 (31.60 MB)
│   │   │   │   ├── 09 04-2点评-XGBoost的回归树构建方法.mp4 (10.39 MB)
│   │   │   │   ├── 08 04-1讲解-XGBoost的回归树构建方法.mp4 (17.14 MB)
│   │   │   │   ├── 07 03-2点评-XGBoost目标函数的推导.mp4 (35.35 MB)
│   │   │   │   ├── 06 03-2点评-回顾.mp4 (68.62 MB)
│   │   │   │   ├── 05 03-1讲解-XGBoost目标函数的推导.mp4 (32.23 MB)
│   │   │   │   ├── 04 02-2点评-目标函数确定和树的复杂度介绍.mp4 (18.21 MB)
│   │   │   │   ├── 03 02-1讲解-目标函数确定和树的复杂度介绍.mp4 (24.40 MB)
│   │   │   │   ├── 02 01-2点评-xgboost最优模型构建方法.mp4 (7.53 MB)
│   │   │   │   └── 01 01-1讲解-xgboost最优模型构建方法.mp4 (10.26 MB)

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