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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.9]以坛为家II

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    发表于 2019-9-15 15:50:58 | 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  G5 Q2 {; j* i5 |
          ┣━━人工智能之理论与实战
    3 P: m4 w4 G/ ~8 t      ┃    ┣━━(必修)第五部分:机器学习
    8 }3 w' j5 w; B: G8 }: h      ┃    ┃    ┣━━(必修)第一部分:机器学习简介: W7 e3 f$ [( c) R! Y7 K- ]7 R3 X
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第一讲:引言、基本术语、假设空间6 q3 K* ^3 l- B( e$ w- C
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.1.pptx- a& k" E' y1 y
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一讲:引言、基本术语、假设空间.mov  R% W! n% v2 U7 |& v# ~- T& Y2 [, ^
          ┃    ┃    ┃    ┗━━第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状
    $ c& w/ k) R4 w% k8 c6 ]      ┃    ┃    ┃          ┣━━机器学习1.2.pptx, T, P/ j' S; Y* b
          ┃    ┃    ┃          ┗━━第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状.mov2 Q7 ^( C1 F8 r+ c: e: M0 t7 c
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第七部分:神经网络
    * D% ]. m  Q3 q7 U      ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十三讲:神经网络基础知识
      e* D5 w( f: s      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十三讲:神经网络基础知识 .mp41 n4 }+ m9 e3 Y) f0 o
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十五讲:神经网络(二)
      E0 B' `% N! {9 g- ~  Y3 d9 W8 q      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4
    ! p) H0 k/ H& }. J- M7 ^* H) H      ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十四讲:神经网络(一)3 p  i8 {' |& x/ b6 G0 N2 `5 f
          ┃    ┃    ┃          ┗━━6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4( ]% A" `# ]) N
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第三部分:线性模型
    8 y9 U7 W  P. c+ s* l      ┃    ┃    ┃    ┣━━第一十一讲:逻辑回归(一)6 s8 n* }% U4 a- R! [, Z
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十一讲:逻辑回归(一).mp4% @* C6 X& z2 c
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第一十二讲:逻辑回归(二)/ e' E4 A* t$ L2 a# H
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.11-逻辑回归1.zip
    8 l: [; Q# q, P* b: A" l$ o      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十二讲:逻辑回归(二).mp4
    4 A# \+ x5 r  i/ I: t) a5 R      ┃    ┃    ┃    ┣━━第七讲:线性回归(一)
    3 q& m( k$ W. o& N* I6 @      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第七讲:线性回归(一).mp4
    ' y4 I( b) D" `3 J2 [( Z+ n      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━线性回归(一).pptx
    9 c3 I7 F  y$ V6 y7 ~4 E8 a      ┃    ┃    ┃    ┣━━第九讲:线性回归(三)4 e3 S. l4 y+ h- s' y5 s
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip0 F, [  }" n) x, n1 u* d
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第九讲:线性回归(三).mp4( p% h( ~8 l$ _4 {+ I- @
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第八讲:线性回归(二)
    ' ?% B4 C8 P( a% v9 x, g2 {      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第八讲:线性回归(二).mp4
    . W) X) r, c- r5 z' Y" |) W- g! ^      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━线性回归(二).zip9 D3 w0 _  b4 ]2 I+ r
          ┃    ┃    ┃    ┗━━第十讲:线性回归(四)
    , [" ~8 ], g4 x7 h      ┃    ┃    ┃          ┣━━mcxy_ml2_20181030_1.zip, B( |1 s: C: c9 G' Y5 y
          ┃    ┃    ┃          ┗━━第十讲:线性回归(四).mp4
    & z6 Y' o& w  t9 u3 w% z      ┃    ┃    ┣━━(必修)第二部分:模型评估与选择* o* R% \% {  m( _, I; \+ j2 A
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第三讲:经验误差与过拟合
    2 \9 [1 c: a5 y      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.3.pptx; Z- }, r6 b0 q; F
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三讲:经验误差与过拟合.mp48 X# P2 l, }" C8 Z( `/ e
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第五讲:评估法代码分析
    % I! z% [4 [( \) H      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx5 T! W$ [. b( ]4 e; C' F1 m
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第五讲:评估法代码分析.mp40 G* P, B7 H: O" ]  J- |
          ┃    ┃    ┃    ┣━━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)
    8 i0 o, z/ Y0 E' _2 _      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━mcxy_ml2_20181016_1.zip5 V" v9 {' v* `7 r, m/ _( ^
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━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
    . k9 K  S6 @4 N      ┃    ┃    ┃    ┗━━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)
    + W1 c) o; Q* Q2 M; l6 J6 s      ┃    ┃    ┃          ┣━━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).mp4" @0 i& \7 |+ i# I
          ┃    ┃    ┃          ┗━━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; [& O, W) r: W' L
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第五部分:数据预处理
    # g7 `4 m8 ?8 r: ?" z      ┃    ┃    ┃    ┣━━第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据( q: w( |( O0 X: t/ x( c% Y) o0 R' ~
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据 .mp4- {) s% F2 |* p" \$ c  q; W% e- S- o
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第一十八讲:数据标准化与归一化) [, J# G6 A! r
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习5.1 数据预处理.zip
    0 ^4 t/ F$ \0 |: t      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十八讲:数据标准化与归一化 .mp4
    6 P4 p$ m8 U! m! l$ a      ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解
    / h! L9 |" Q2 \- d9 b      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习5.2 plot_decision_regions.zip! N( \3 c% x6 r2 c+ l7 [9 F  ?
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解 .mp4
    ( {; Z3 `1 F  P+ }- Q" Y- B      ┃    ┃    ┃    ┗━━第一十九讲:特征选择.mp4
    / F- R9 M$ B0 @4 B0 R0 ~      ┃    ┃    ┣━━(必修)第八部分:DL
    3 H4 n" @" Z) a; r% ^  T) T9 p      ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十一讲:回归
    ( N1 N2 j- z; l4 a3 B9 b      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━basic_regression.rar
    * f  k# e" N4 k" a+ k1 [      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十一讲:回归.mp44 I6 y; J; A" K8 ^
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十三讲:模型的保存与恢复
    $ w" V) Y4 C1 v! j' e      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━模型.rar
    + C6 ]* B7 z* O7 a1 p: N* x" `7 S      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十三讲:模型的保存与恢复 .mp42 N8 R/ x5 o8 d0 ]5 }2 l+ m) P
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十二讲:过拟合与欠拟合
    , D2 X" c4 k" j) q" d' }: Y* p      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十二讲:过拟合与欠拟合.mp4
    ; U( y8 `6 L$ a+ y      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━过拟合.rar
    1 ?# ]. C1 y! C" t! K      ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十五讲:使用CNN识别图像2
    1 J( O8 T) X% N4 A. H8 X. ]      ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十五讲:使用CNN识别图像2.mp4# R6 Y3 i" }4 T, x
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十四讲: 使用CNN图像识别
    1 \3 ]+ d9 i$ m" H) X      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━9_CNN.rar$ J1 o4 ?1 x: I2 T! L" |, x
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十四讲: 使用CNN图像识别.mp4
    ; m" V2 @# N& B# f( R      ┃    ┃    ┃    ┣━━第三十讲:文本分类/ |, J% L/ K  F2 N/ L. B
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━basic_text_classification.rar! I. u" o* n4 g0 P3 V2 e
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第三十讲:文本分类.mp4
      I) A3 d5 o) w7 w# e# j! k( O2 N      ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型
    0 u7 X& g+ ^4 ?      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━8.2 深度学习框架与网络模型.ppt; P" B0 G/ P( K) }
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4
    ; S* y: e4 P4 e      ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十九讲:基本分类(二)$ ^, S1 b' ?/ G% K% T0 }7 T
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十九讲:基本分类(二).mp4$ c6 P5 f7 ]! x% ~& L
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十八讲:基本分类(一)
    & O+ S. x) p! s9 E# d( ^: T' B* f      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━classifiction.rar' w5 c: j, o, z, E- \
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十八讲:基本分类(一).mp41 \2 Y5 c+ J% a  H
          ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理
      |! y9 A1 M* k& a: Z      ┃    ┃    ┃          ┣━━8.1 卷积神经网络.pptx
    ; Y7 i6 B% k0 M      ┃    ┃    ┃          ┗━━第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理.mp40 d- N! |& J: u
          ┃    ┃    ┣━━(必修)第六部分:支持向量机# H8 P& \. L( {2 m+ |" x
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔, z1 p5 a( x) c! y) B1 [( e( V2 r! n
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔.mp4$ ]7 _8 o1 _3 O; Y* \4 q; ?( t
          ┃    ┃    ┃    ┗━━第二十二讲:SVM非线性分类! G& K4 O* T, a% q+ ?, C
          ┃    ┃    ┃          ┗━━第二十二讲:SVM非线性分类.mp4+ y: z9 Q- |3 d2 N0 x
          ┃    ┃    ┗━━(必修)第四部分:决策树% B6 y0 q% `  X0 ]( W: j5 v
          ┃    ┃          ┣━━第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一)% |5 N! B: ~; [7 Z$ Q( D  B) e
          ┃    ┃          ┃    ┗━━第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一).mp4
    + u6 r- I+ A* V1 W3 p7 b1 h      ┃    ┃          ┣━━第一十五讲:代码分析与KNN, z' s% N( r" Y3 _: U- \8 V
          ┃    ┃          ┃    ┗━━第一十五讲:代码分析与KNN.mp4% B4 j4 _6 V9 c0 @7 M
          ┃    ┃          ┣━━第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述6 s" b3 e$ Q: e* h; x/ r# P
          ┃    ┃          ┃    ┣━━第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述.mp4
    4 f3 G$ E) @5 i9 D2 d      ┃    ┃          ┃    ┗━━第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述.zip' ^; I& f4 ]# `7 P4 B# y' y- n
          ┃    ┃          ┗━━第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二)
    8 O! s* L: ]3 _      ┃    ┃                ┣━━决策树.zip
    , D! }1 j5 u) z9 D      ┃    ┃                ┗━━第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二).mp4
    4 z/ W) g9 S, @* [6 M$ q2 S      ┃    ┣━━(选修)第一部分:开始之前: E; \0 n1 E. a. `8 t
          ┃    ┃    ┣━━0.课程简介与机器学习发展史.pptx
    2 ~5 |( r) |1 f      ┃    ┃    ┗━━课程视频 _ 第一讲:课程简介与机器学习发展史 -   .mp4
    # F: t$ ~' n/ P+ C  T      ┃    ┣━━(选修)第三部分:概率论基础8 h  ]% G, B6 _- a3 A7 d8 d
          ┃    ┃    ┣━━第七讲:概率论(一)
    7 E( s# ?- R* s  I, R2 t      ┃    ┃    ┃    ┣━━1.6 概率论1.pptx/ _: U8 c7 U( A2 B7 w7 X
          ┃    ┃    ┃    ┗━━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, k0 `% h* m2 F( t( O* {
          ┃    ┃    ┣━━第九讲:概率论(三)2 k4 Z# _1 i: J$ X
          ┃    ┃    ┃    ┣━━1.8 概率论3.pptx
    5 w9 C0 Z  t3 w' J8 _$ N      ┃    ┃    ┃    ┗━━第九讲:概率论(三).mov
    * {, [/ l; e8 J0 X; X      ┃    ┃    ┣━━第八讲:概率论(二)
    + B' [$ Z8 r& @0 A& s. U, |      ┃    ┃    ┃    ┣━━1.7 概率论2.pptx, I+ G! @9 W! s) z" Q
          ┃    ┃    ┃    ┗━━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
    , ?: N9 y' K4 `' h) b# ~) ~- H  N      ┃    ┃    ┗━━第十讲:概率论(四)9 h) X9 P, e* z, M8 f! f) q9 B
          ┃    ┃          ┣━━概率论4
    $ V3 f- ^" x- ]) F, p) D7 ~5 e      ┃    ┃          ┃    ┣━━1.9 概率论4.pptx& D, D% @( N+ Y! T/ _. W
          ┃    ┃          ┃    ┣━━bino.py* u& Z! z+ Z6 @) C* q
          ┃    ┃          ┃    ┗━━norm.py; E5 _- u& b- F( w+ s1 {
          ┃    ┃          ┗━━第十讲:概率论(四).mov
    ( w* h/ e5 j* C  _% q1 D1 V! B9 t' F      ┃    ┣━━(选修)第二部分:线性代数基础
    1 W7 W& N$ {) t1 h" }9 m: F, l      ┃    ┃    ┗━━线性代数基础
    & o3 U3 e3 S  K" n      ┃    ┃          ┣━━第三讲:线性代数(二)2 Q! Q# @# |/ s; a: V6 W
          ┃    ┃          ┃    ┣━━1.2 线性代数2.pptx. M& B- d% r. X, w1 z( c1 ^
          ┃    ┃          ┃    ┗━━课程视频 _ 第三讲:线性代数(二) -   .mp4& |2 @* s5 Y/ ^0 x0 B; Y; {6 w
          ┃    ┃          ┣━━第二讲:线性代数(一)9 h" a! y5 m1 Y! ?, l* M8 ~. Y8 z1 K
          ┃    ┃          ┃    ┣━━1.1 线性代数1.pptx1 z0 @' h  N; p
          ┃    ┃          ┃    ┗━━课程视频 _ 第二讲:线性代数(一) -   .mp4* [3 C6 d) m: q% O
          ┃    ┃          ┣━━第五讲:线性代数(四)2 E/ ?6 G9 o- s/ ~0 @' g* s
          ┃    ┃          ┃    ┣━━mcxy_ml2_20180911_0.zip
    ( n; x: L/ e% D1 N% h% [9 R9 s1 ^' v      ┃    ┃          ┃    ┗━━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
    2 u/ [" Z- Q4 j* y! d6 i      ┃    ┃          ┣━━第六讲:线性代数(五)/ V* d; g+ p3 @  m0 n  a
          ┃    ┃          ┃    ┣━━mcxy_ml2_20180911_1.zip% U6 ?- x% y! _0 p
          ┃    ┃          ┃    ┗━━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.mp4; Y4 ]4 \9 x( I. M* Y- F$ H4 b5 f$ W
          ┃    ┃          ┗━━第四讲:线性代数(三)1 x- u8 i+ e7 P7 x4 x1 p5 ~$ U
          ┃    ┃                ┣━━1.3 线性代数3.pptx9 [5 Y# e" `( i* M
          ┃    ┃                ┗━━课程视频 _ 第四讲:线性代数(三) -   .mp4
    " n6 |! [) h3 n! o- ?' S" w      ┃    ┗━━(选修)第四部分:Visual Studio Code使用8 Q$ B5 m, D! m8 m1 y
          ┃          ┗━━第一十一讲:Visual Studio Code使用(一).mp4& M; A1 l% Z2 M: I# Y
          ┣━━人工智能数学基础2018暑期8天集训营& F- m5 a0 w7 T
          ┃    ┣━━(必修)第一部分:矩阵论基础; g7 d; a% X) [, c7 \
          ┃    ┃    ┣━━第一十一讲:向量组的线性相关性(一)
    " Z* h8 M) E7 [) m; ~! }4 s      ┃    ┃    ┃    ┣━━9.向量组的线性相关性1.ppt. G1 _: |$ x* i1 q, j
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十一讲:向量组的线性相关性(一)  .mp4
    + ^& Q6 P# Q0 ]- X2 a% R9 Q      ┃    ┃    ┣━━第一十七讲:相似矩阵及二次型(二)
    . x" T$ v& t0 Z. \$ K& p! ?# N* O      ┃    ┃    ┃    ┣━━13.相似矩阵及二次型.ppt
    ( O9 M+ h# o% r6 t      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十七讲:相似矩阵及二次型(二)  .mp4
    7 @, m6 X! _( @' d* u      ┃    ┃    ┣━━第一十三讲:线性方程组的解的结构
    6 P; u1 A6 @6 M: A      ┃    ┃    ┃    ┣━━11.向量组的线性相关性3.ppt: M9 m; f' b/ P* q' a+ A9 g& G7 y8 `
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十三讲:线性方程组的解的结构,向量空间  .mp4, ?( f" P7 k, |1 K; a' O
          ┃    ┃    ┣━━第一十九讲:矩阵分解
    / ~8 \. a  _+ a$ _% N$ b      ┃    ┃    ┃    ┣━━15.矩阵分解.pptx
    6 J: Q& L# K& @) B! R+ B      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十九讲:矩阵分解  .mp43 e/ [$ |. b1 x4 K$ F- H. c
          ┃    ┃    ┣━━第一十二讲:向量组的线性相关性(二)
    , H5 q" X) A" Y4 k- m0 h      ┃    ┃    ┃    ┣━━10.向量组的线性相关性2.ppt
      f6 U$ @, u: c" v      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十二讲:向量组的线性相关性(二)  .mp4; d% z4 h  l) a: C
          ┃    ┃    ┣━━第一十五讲:一小时答疑(Day3)
    1 a, G9 G9 B9 L: H      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十五讲:一小时答疑(Day3)  .mp4
    8 ]" O  h0 `, y* i: T5 Y      ┃    ┃    ┣━━第一十八讲:范数
    , n# I1 v" P& G6 T4 p7 s3 x7 P% W      ┃    ┃    ┃    ┣━━14. 范数.ppt* U7 Z) }* e7 c% U8 l
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十八讲:范数  .mp4
    - m5 {# S7 [* ~% `* _6 Q      ┃    ┃    ┣━━第一十六讲:相似矩阵及二次型(一)
    4 \, l9 d" f( h) _1 @$ O# j" [      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十六讲:相似矩阵及二次型(一)  .mp4  }& T2 L9 z9 M4 F2 Y1 u
          ┃    ┃    ┣━━第一十四讲:习题课6 |- O  h' d- }, w: a& A+ ?
          ┃    ┃    ┃    ┣━━12.向量组的线性相关性4.ppt7 W8 C; M, i. [6 C( s2 Q; Q
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十四讲:习题课  .mp4
    8 W. O4 g$ O5 {/ v# ~- a# B: Z      ┃    ┃    ┣━━第一讲:行列式(一)& E/ S# b' S- Q! \7 g4 I7 c
          ┃    ┃    ┃    ┣━━1行列式1.ppt
    5 Y/ h; k; ]$ D& [      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一讲:行列式(一)  .mp4
    0 L$ Q% S$ q3 K* _; j' ]* v! H+ n      ┃    ┃    ┣━━第七讲:矩阵的秩$ g/ M% H: `9 ~* [! I8 i6 H
          ┃    ┃    ┃    ┣━━6.矩阵的秩.ppt
    0 m! A5 p# Q$ U* V% b      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第七讲:矩阵的秩  .mp4
    # N. F# }* `: y- S- w# B, a+ r      ┃    ┃    ┣━━第三讲:矩阵及其运算(一)
    & \& i5 a6 R% s6 Y$ z7 ^: L      ┃    ┃    ┃    ┣━━3.矩阵及其运算1.ppt
    5 x# @, }1 i! g6 {+ c/ ]0 l      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三讲:矩阵及其运算(一)  .mp4( \4 a/ j/ ]! d+ B& _$ P$ a
          ┃    ┃    ┣━━第九讲:习题课& S& m3 t1 n' |( k
          ┃    ┃    ┃    ┣━━8.习题课.ppt( h" r0 J  X! S
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第九讲:习题课  .mp4
    ! h. f' T' ~* e) u& m      ┃    ┃    ┣━━第二十一讲:一小时答疑(Day4)/ f$ H( t0 ?7 L' ?' l3 ^# L
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十一讲:一小时答疑(Day4)  .mp4
    3 i7 z. f, r+ @8 v      ┃    ┃    ┣━━第二十讲:主成分分析( C& [( X5 w7 H, Z5 {8 i; R1 V
          ┃    ┃    ┃    ┣━━16.主成分分析.ppt
    , F4 d7 ~! s) r# R6 x      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十讲:主成分分析  .mp4$ y8 B# O4 V$ e7 U
          ┃    ┃    ┣━━第二讲:行列式(二)( C7 y2 {. a0 P/ t% l: T
          ┃    ┃    ┃    ┣━━2行列式2.ppt' j# m: C0 c8 U2 r& {" q6 S1 f
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二讲:行列式(二)  .mp4
    5 U6 L! y) s. i+ {4 [" n      ┃    ┃    ┣━━第五讲:一小时答疑(Day1)
    , D- o+ H6 I6 X8 t      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第五讲:一小时答疑(Day1)  .mp44 y+ s  T. i: q
          ┃    ┃    ┣━━第八讲:线性方程组的解
    * ^; [! _# Y" Q+ R1 D4 d) @      ┃    ┃    ┃    ┣━━7.线性方程组的解.ppt
    $ F0 ?* [6 i6 w      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第八讲:线性方程组的解  .mp4
    8 {8 m9 o! x- m" ^      ┃    ┃    ┣━━第六讲:矩阵的初等变换( n) _! ^- h4 Y# G/ b1 g: b& T
          ┃    ┃    ┃    ┣━━5.矩阵的初等变换.ppt; `: P( k# v' T$ e
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第六讲:矩阵的初等变换  .mp42 b& ~+ s7 e$ S' y& p9 }% @
          ┃    ┃    ┣━━第十讲:一小时答疑(Day2)6 f8 B* {' s0 z% j; ~
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第十讲:一小时答疑(Day2)  .mp4) \0 A/ r5 Y/ F- b0 O
          ┃    ┃    ┗━━第四讲:矩阵及其运算(二)7 ?% ?' Z* r$ i
          ┃    ┃          ┣━━4.矩阵及其运算2.ppt
    . C$ Q/ H$ ^1 e5 ?" ~0 t, c% Q0 X      ┃    ┃          ┗━━课程回放  第四讲:矩阵及其运算(二)  .mp4
    3 T( M  b$ ]- Q      ┃    ┣━━(必修)第二部分:概率论
    9 O  @) g& |0 t0 g4 p+ a      ┃    ┃    ┣━━第三十一讲:一小时答疑(Day6)
    & x) q8 H1 S( f0 S( m      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十一讲:一小时答疑(Day6)  .mp4
    ) z% u4 t3 l/ I* m2 V# Q      ┃    ┃    ┣━━第三十七讲:随机变量的数字特征(三)( H2 r2 `8 |, T3 _& k
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十七讲:随机变量的数字特征(三)  .mp4/ d3 q! S/ G+ s- b4 m
          ┃    ┃    ┣━━第三十三讲:随机向量(二)- x8 f6 M* ?2 M) d! d
          ┃    ┃    ┃    ┣━━3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
    2 ^) g4 ^+ j1 o* \7 F7 Z* {      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十三讲:随机向量(二)  .mp4
    . D) @7 A" d* L' s- S      ┃    ┃    ┣━━第三十九讲:随机变量的数字特征(五)" s# B9 }+ `/ o* l/ L
          ┃    ┃    ┃    ┣━━4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt
    $ d$ b# s; z: q) z2 U; l) P# l      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十九讲:随机变量的数字特征(五)  .mp4
    ! w3 [% J8 `' x0 y/ W( ]" f# z# J; _# X      ┃    ┃    ┣━━第三十二讲:随机向量(一)
    0 v% B  V* m- A7 ?7 K# E      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十二讲:随机向量(一)  .mp44 o( g) m+ y, \% ~) h9 b
          ┃    ┃    ┣━━第三十五讲:随机变量的数字特征(二)
    $ x, g; V2 q# _& Y# b      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十五讲:随机变量的数字特征(二)  .mp40 F- M+ C! _5 _' e  f. r
          ┃    ┃    ┣━━第三十八讲:随机变量的数字特征(四)
    3 h: D6 A* q6 `" |, v) v      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十八讲:随机变量的数字特征(四)  .mp4, p7 w9 P6 l1 K. _, u
          ┃    ┃    ┣━━第三十六讲:一小时答疑(Day7)
    ! N. C: f; M( F      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十六讲:一小时答疑(Day7)  .mp4' m, A( f5 G$ ^" d
          ┃    ┃    ┣━━第三十四讲:随机变量的数字特征(一)3 D3 u& t6 @# a* R" M" |
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十四讲:随机变量的数字特征(一)  .mp46 l3 \/ i, r2 \9 |* ^  y( j
          ┃    ┃    ┣━━第三十讲:习题课. j+ G5 D0 S" S: ?
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论8.ppt: y5 G& P% i- [- L0 N
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第三十讲:习题课  .mp4
    2 A: H1 l5 E+ O      ┃    ┃    ┣━━第二十七讲:随机变量(一)
    & w2 D' l/ F1 o+ p1 T0 I9 S  c      ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论5.ppt! d6 Z, m- H. M' E
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十七讲:随机变量(一)  .mp4$ l! B9 z# f3 ?/ R4 ?
          ┃    ┃    ┣━━第二十三讲:概率论与数理统计(二)
    , l: S7 S4 D9 I& M4 @$ P      ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论2.ppt
    6 R$ ?' U1 j4 z0 `. v0 h! ?" i      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十三讲:概率论与数理统计(二)  .mp4
    1 a1 H" g7 Z$ l" p& S6 ?# K8 b4 V      ┃    ┃    ┣━━第二十九讲:随机变量(三)8 O& T9 V) y- M4 `! i
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论7.ppt4 E* ~& {, P0 m0 s# c  O
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十九讲:随机变量(三)  .mp42 ~2 h$ X! r5 F8 i% s. J, S
          ┃    ┃    ┣━━第二十二讲:概率论与数理统计(一)
    9 B, |- m* a8 k5 o      ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论1.ppt
    " h, I) A! R4 @# f! f      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十二讲:概率论与数理统计(一)  .mp47 }& n6 z5 j. K5 a: s% S
          ┃    ┃    ┣━━第二十五讲:习题课2 J: U2 c% K1 D6 L' N1 \
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论4.ppt* j# k5 P& p7 h9 @; f. F6 v
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十五讲:习题课  .mp4
    . w0 |: N7 H8 g# G+ I! K      ┃    ┃    ┣━━第二十八讲:随机变量(二)7 x7 }0 x3 l. {9 ^9 P
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论6.ppt' R5 g* O- C+ e* R/ [8 x
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十八讲:随机变量(二)  .mp4; F* \. ]4 L, H, h2 z; ~7 T
          ┃    ┃    ┣━━第二十六讲:一小时答疑(Day5)0 S7 b6 @! m0 F
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十六讲:一小时答疑(Day5)  .mp4
    ( w# y! @' q. L' V6 o: p; Q* C      ┃    ┃    ┣━━第二十四讲:概率论与数理统计(三)" ^! d% d( l2 ~
          ┃    ┃    ┃    ┣━━概率论3.ppt" b+ R, N2 H( Y+ p# ~- U: w6 C
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二十四讲:概率论与数理统计(三)  .mp4
    7 _+ d5 v; T* ~: T! j      ┃    ┃    ┣━━第四十一讲:极限定理(二)
    ) u; z1 R! \/ j5 e7 E      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt
    & U" z; Z5 r$ o6 x# v      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第四十一讲:极限定理(二)  .mp49 [8 S9 Z% L$ _( Z
          ┃    ┃    ┣━━第四十二讲:一小时答疑(Day8)
    0 f. q& ?/ d0 T' r6 \      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第四十二讲:一小时答疑(Day8)  .mp4
    0 }, Q8 s2 n' K. v) G6 J, c! x/ G      ┃    ┃    ┗━━第四十讲:极限定理(一)
    ; k9 J" j0 u. ?      ┃    ┃          ┗━━课程回放  第四十讲:极限定理(一)  .mp4& X2 p  C* S8 s) C$ J9 {. B
          ┃    ┣━━1.png: `- {: @! Q; p% v# e
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    4 }% C' F5 R3 C& B) x8 @# Y! X      ┃    ┣━━3.png5 {9 D4 q5 G. `1 ?1 [$ j" Q. ~( c4 `
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    / K4 S$ M1 z7 T% S  C      ┃    ┣━━5.png) M. e0 p* y* R. W/ H- p
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    % f& o, o0 f1 R5 i      ┣━━幂次学院课程截图
      B# p; s- {, _      ┃    ┗━━三个课程截图.jpg
    , {5 d# s" A& s1 Z9 g2 O$ Z! o/ C' B; Y( u      ┣━━机器学习之Python编程基础与数据分析8 c  i2 |9 T/ d9 l
          ┃    ┣━━(必修)第一部分:Python简介; L/ I; u1 J6 S0 m. y
          ┃    ┃    ┣━━第一讲:为什么使用Python7 l7 l) M3 ?' @# V" W
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一讲:为什么使用Python  .mp4
    ( P' S5 Y6 [- H+ b/ O      ┃    ┃    ┣━━第二讲:Python环境配置(Anaconda)/ h4 r" t: A2 }5 y
          ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习与Python-第一章.zip8 |# ]# w& Y8 ?/ j+ {9 X: g; I8 i
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第二讲:Python环境配置(Anaconda)  .mp4. ~) ?! ?! r+ Z7 F. @4 s$ s7 F
          ┃    ┃    ┗━━1.png
    * [8 d- m/ ~  q! n( F3 v0 i  S/ O      ┃    ┣━━(必修)第三部分:Python数据分析# G6 L& d' h: k9 E
          ┃    ┃    ┣━━第一十七讲:MNIST手写体数字图片识别
    * Z3 o* Q$ O' m) Y" ^' d3 L$ M- @      ┃    ┃    ┃    ┣━━4-mnist.zip# }9 ^8 }& Q6 X9 b& O* `# q- r0 x
          ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十七讲:MNIST手写体数字图片识别  .mp47 M" @4 `% L! t; [: B: q
          ┃    ┃    ┣━━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): g6 U( m+ y1 t- E
          ┃    ┃    ┃    ┗━━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; t" L3 O# K4 u$ g5 ~8 H9 P5 {0 e+ _
          ┃    ┃    ┣━━第一十二讲:Python数据分析工具简介# O. A$ J% B$ F3 N, S3 h9 L5 ~( _
          ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习与Python_第三章_1.zip
    ; K& Q  a2 p  Y* G& {, h* y! `2 c      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十二讲:Python数据分析工具简介(Numpy,Scipy,Matplotlib,Pandas,Scikit-Learn)  .mp42 @) s4 w1 q) L/ {
          ┃    ┃    ┣━━第一十五讲:Python主要数据预处理函数
    , m7 C1 A  a! m      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放  第一十五讲:Python主要数据预处理函数  .mp43 h( ~2 M  L3 s) C( }
          ┃    ┃    ┣━━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)! ^3 S5 {8 u; q; w5 D* c/ S
          ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习与Python_第三章_2.zip9 k# f6 Z  Y2 b% X- I' V' R* S; P7 X
          ┃    ┃    ┃    ┗━━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)  .mp4
    , v- }' A4 P! O5 c+ }5 K      ┃    ┃    ┣━━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)$ I6 n) Z0 c) S% t9 m) m9 s! P
          ┃    ┃    ┃    ┗━━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
    2 r% b2 I  R) L7 \6 i      ┃    ┃    ┗━━3.png
    $ u0 ]# \. S2 b: J( a. ~+ F      ┃    ┗━━(必修)第二部分:Python语法基础
    - ?( ]/ j+ @. d$ `      ┃          ┣━━第一十一讲:Python基础综合实践
    . w5 T" O9 W5 I6 P+ h      ┃          ┃    ┣━━Python基础综合实践.zip
    9 }9 r5 N" e7 e" T4 m; A      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第一十一讲:Python基础综合实践  .mp48 h: V) T! L% C; `* d" x. |
          ┃          ┣━━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)5 @! b( L9 x& }
          ┃          ┃    ┣━━Python流程控制.zip
    5 J/ a: F+ i# A4 P: g1 s* z      ┃          ┃    ┗━━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
    9 y/ X3 U0 x0 {1 Q( z8 @/ k2 c      ┃          ┣━━第三讲:预备知识与开始前的准备& C4 }& d1 [& b5 Q3 z" j* \  y
          ┃          ┃    ┣━━机器学习与Python_第二章.pdf
    7 ~: b9 N' Z* X( X$ C7 [4 w      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第三讲:预备知识与开始前的准备  .mp4" Q* A; V' P# M  y
          ┃          ┣━━第九讲:Python编程库(包)的导入3 R+ J  M& S; y3 O7 F5 |1 v# p. j
          ┃          ┃    ┣━━Python编程库(包)的导入.zip
    5 u# v& q/ K1 |7 Y! D8 n( u  t      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第九讲:Python编程库(包)的导入  .mp46 r! Q3 e. W) q: p' v
          ┃          ┣━━第五讲:Python数据类型(包括字符串、列表、元组、字典): b8 h5 J& {2 Y: R- T
          ┃          ┃    ┣━━Python数据类型.zip; x. a  v( z6 e2 o0 D
          ┃          ┃    ┗━━课程回放  第五讲:Python数据类型(包括字符串、列表、元组、字典)  .mp4/ O+ p2 y* D3 f0 \* u
          ┃          ┣━━第八讲:Python函数设计  j/ n9 D$ V$ A1 O$ o) W1 T/ {5 T
          ┃          ┃    ┣━━Python函数设计.zip
    * W8 G2 V: U: }1 Z      ┃          ┃    ┗━━课程回放  第八讲:Python函数设计  .mp4: u: X7 p( P! Z% L2 G
          ┃          ┣━━第六讲:Python数据运算
    6 F! z# R, i: @      ┃          ┃    ┣━━Python数据运算.zip! W6 i' K0 n" w2 L
          ┃          ┃    ┗━━课程回放  第六讲:Python数据运算  .mp43 B3 B+ G1 ]& Y9 F' d
          ┃          ┣━━第十讲:Python文件输入输出
    9 N8 V8 w3 m) Z9 a+ Z( w      ┃          ┃    ┣━━Python文件输入输出.zip  e5 K& ~0 q( v  J
          ┃          ┃    ┗━━课程回放  第十讲:Python文件输入输出  .mp4
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