优达学城：机器学习工程师(纳米学位项目)，全套免费下载

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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]
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┃ ┃ ┣━━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]
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┃ ┃ ┣━━7-人工智能的实际运用：Watson.mp4 [7.5M]
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┃ ┃ ┣━━11-人工智能的四个学派 [67.2K]
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┣━━2-模型评估和验证 [1.2G]
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┃ ┣━━31-对中心测量值排序 2答案.mp4 [2.7M]
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┃ ┣━━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]
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┃ ┣━━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]
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┃ ┣━━39-你应该注册帐号吗？ [87.3K]
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┃ ┣━━40-有什么不同 答案.mp4 [7.3M]
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┃ ┣━━42-值域是否改变？ 答案.mp4 [8.8M]
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┃ ┣━━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]
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┃ ┣━━49-什么是异常值？ 答案.mp4 [2.2M]
┃ ┣━━49-什么是异常值？.mp4 [5.3M]
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┃ ┣━━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]
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┃ ┣━━51-均值在 IQR 中吗？ [82.6K]
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┃ ┣━━53-衡量差异性的方法 答案.mp4 [21.5M]
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┃ ┣━━54-计算均值 [54.7K]
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┃ ┣━━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]
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┃ ┣━━72-用电子表格计算 SD 值.mp4 [8.1M]
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┃ ┣━━76-所选样本的 SD 值 答案.mp4 [5.9M]
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┃ ┣━━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]
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┃ ┣━━80-Numpy 和 Pandas 教程.png [92.6K]
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┃ ┣━━83-Pandas.mp4 [16.1M]
┃ ┣━━84-Pandas Playground – 系列.txt [1.9K]
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┃ ┣━━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]
┃ ┣━━118 [327.1K]
┃ ┣━━118-答案.mp4 [2.4M]
┃ ┣━━118-对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN.mp4 [931.4K]
┃ ┣━━119 [334.4K]
┃ ┣━━119-精确率公式 答案.mp4 [4.5M]
┃ ┣━━119-精确率公式.mp4 [4.5M]
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┃ ┃ ┣━━23-误差 [344.3K]
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┃ ┃ ┣━━25-最小化误差平方和.mp4 [4.4M]
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┃ ┃ ┣━━27-为何最小化 SSE [209.9K]
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┃ ┃ ┣━━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]
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┃ ┃ ┣━━30-SSE 的问题 [325.3K]
┃ ┃ ┣━━30-SSE 的问题 答案.mp4 [8.5M]
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┃ ┃ ┣━━31-回归的 R 平方指标.mp4 [6.2M]
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┃ ┃ ┣━━36-多元回归 2 [285.2K]
┃ ┃ ┣━━36-多元回归 2 答案.mp4 [7.3M]
┃ ┃ ┣━━36-多元回归 2.mp4 [7.9M]
┃ ┃ ┣━━36-多元回归 答案.mp4 [7.9M]
┃ ┃ ┗━━36-多元回归.mp4 [14.6M]
┃ ┣━━7-更多回归 [80.7M]
┃ ┃ ┣━━1-简介.mp4 [8.9M]
┃ ┃ ┣━━2-参数回归.mp4 [27.2M]
┃ ┃ ┣━━3-K 最近邻.mp4 [3.9M]
┃ ┃ ┣━━4-如何预测 [77.6K]
┃ ┃ ┣━━4-如何预测 答案.mp4 [2.9M]
┃ ┃ ┣━━4-如何预测.mp4 [1.7M]
┃ ┃ ┣━━5-内核回归.mp4 [10.4M]
┃ ┃ ┣━━6-参数与非参数 [61.3K]
┃ ┃ ┣━━6-参数与非参数 答案.mp4 [12M]
┃ ┃ ┗━━6-参数与非参数.mp4 [13.5M]
┃ ┣━━8-神经网络 [593.6M]
┃ ┃ ┣━━1-神经网络.mp4 [40.9M]
┃ ┃ ┣━━2-人工神经网络 [307.6K]
┃ ┃ ┣━━2-人工神经网络 答案.mp4 [5M]
┃ ┃ ┣━━2-人工神经网络.mp4 [6.1M]
┃ ┃ ┣━━3-感知器单元有多强大.mp4 [39.9M]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 NOT 测验 [49.8K]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 NOT 测验 答案.mp4 [16.4M]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 NOT 测验.mp4 [5.3M]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 OR 测验 [101.2K]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 OR 测验 答案.mp4 [14.8M]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 OR 测验.mp4 [2.1M]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 测验 [106.9K]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 测验 答案.mp4 [13.2M]
┃ ┃ ┣━━4-感知器单元有多强大 测验.mp4 [3.9M]
┃ ┃ ┣━━5-作为感知器网络的 XOR [73.7K]
┃ ┃ ┣━━5-作为感知器网络的 XOR 答案.mp4 [27.2M]
┃ ┃ ┣━━5-作为感知器网络的 XOR.mp4 [13.6M]
┃ ┃ ┣━━6-感知器训练.mp4 [96.2M]
┃ ┃ ┣━━7-梯度下降.mp4 [39.9M]
┃ ┃ ┣━━8-学习规则比较.mp4 [13.2M]
┃ ┃ ┣━━9-学习规则比较 测验 [111.9K]
┃ ┃ ┣━━9-学习规则比较 测验 答案.mp4 [10.4M]
┃ ┃ ┣━━9-学习规则比较 测验.mp4 [11.4M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━14-喜好偏差.mp4 [41.5M]
┃ ┃ ┗━━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]
┃ ┃ ┣━━19-尝试选择各种核 答案.mp4 [3.3M]
┃ ┃ ┣━━19-尝试选择各种核.mp4 [19.9M]
┃ ┃ ┣━━20-核和伽玛 [555.5K]
┃ ┃ ┣━━20-核和伽玛 答案.mp4 [1.9M]
┃ ┃ ┣━━20-核和伽玛.mp4 [11.8M]
┃ ┃ ┣━━21-SVM C 参数 [442.3K]
┃ ┃ ┣━━21-SVM C 参数 答案.mp4 [5.3M]
┃ ┃ ┣━━21-SVM C 参数.mp4 [11.5M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━5-您是否不会计算我的近邻 答案.mp4 [50.9M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┃ ┣━━ClassifyNB.py [276B]
┃ ┃ ┃ ┣━━prep_terrain_data.py [1.8K]
┃ ┃ ┃ ┗━━studentMain.py [1.5K]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━3-速度散点图 2.mp4 [1.2M]
┃ ┃ ┣━━4-从散点图到预测 [128.1K]
┃ ┃ ┣━━4-从散点图到预测 答案.mp4 [1013.8K]
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┃ ┃ ┣━━5-从散点图到预测 2 [120.3K]
┃ ┃ ┣━━5-从散点图到预测 2 答案.mp4 [987.5K]
┃ ┃ ┣━━5-从散点图到预测 2.mp4 [957.1K]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━6-从散点图到决策面.mp4 [5.4M]
┃ ┃ ┣━━7-良好的线性决策面 [179.1K]
┃ ┃ ┣━━7-良好的线性决策面 答案.mp4 [5.2M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┗━━P2- Building an Intervention System Videos.zip [5.7M]
┣━━4-非监督学习-创建客户细分 [1.9G]
┃ ┣━━1-非监督学习简介 [31.9M]
┃ ┃ ┣━━1-非监督学习.mp4 [17.7M]
┃ ┃ ┗━━2-你将看到和学到什么.mp4 [14.2M]
┃ ┣━━2-聚类 [162.7M]
┃ ┃ ┣━━1-非监督学习.mp4 [13.7M]
┃ ┃ ┣━━2-聚类电影.mp4 [9.8M]
┃ ┃ ┣━━3-多少个聚类？ [173.1K]
┃ ┃ ┣━━3-多少个聚类？.mp4 [4M]
┃ ┃ ┣━━3-多少个聚类？答案.mp4 [2M]
┃ ┃ ┣━━4-将点与聚类匹配 [404.6K]
┃ ┃ ┣━━4-将点与聚类匹配 答案.mp4 [4M]
┃ ┃ ┣━━4-将点与聚类匹配.mp4 [3.9M]
┃ ┃ ┣━━5-优化中心（橡皮筋） [164.6K]
┃ ┃ ┣━━5-优化中心（橡皮筋） 答案.mp4 [2.5M]
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┃ ┃ ┣━━6-移动中心 2 [192.1K]
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┃ ┃ ┣━━7-匹配点（再次） [148.7K]
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┃ ┃ ┣━━8-移交给 Katie.mp4 [1.2M]
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┃ ┃ ┣━━9-练习 K-均值聚类可视化 [229.5K]
┃ ┃ ┣━━9-练习 K-均值聚类可视化 2.txt [187B]
┃ ┃ ┣━━9-练习 K-均值聚类可视化.txt [111B]
┃ ┃ ┣━━10-K-均值聚类可视化 2.mp4 [13.2M]
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┃ ┃ ┣━━14-反直觉的聚类 [183.7K]
┃ ┃ ┣━━14-反直觉的聚类 答案.mp4 [11.2M]
┃ ┃ ┣━━14-反直觉的聚类.mp4 [5.9M]
┃ ┃ ┣━━15-反直觉的聚类 2 [124.7K]
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┃ ┃ ┗━━15-反直觉的聚类 2.mp4 [2.9M]
┃ ┣━━3-更多聚类 [354.3M]
┃ ┃ ┣━━1-单连锁聚类 [83.4K]
┃ ┃ ┣━━1-单连锁聚类 答案.mp4 [3.3M]
┃ ┃ ┣━━1-单连锁聚类.mp4 [21.9M]
┃ ┃ ┣━━2-单连锁聚类 2.mp4 [28.3M]
┃ ┃ ┣━━3-SLC 的运行时间 [67.3K]
┃ ┃ ┣━━3-SLC 的运行时间 答案.mp4 [16.6M]
┃ ┃ ┣━━3-SLC 的运行时间.mp4 [5.9M]
┃ ┃ ┣━━4-SLC 的问题 [71.2K]
┃ ┃ ┣━━4-SLC 的问题 答案.mp4 [18.5M]
┃ ┃ ┣━━4-SLC 的问题.mp4 [4.5M]
┃ ┃ ┣━━5-练习.txt [165B]
┃ ┃ ┣━━5-软聚类 测验 [78.6K]
┃ ┃ ┣━━5-软聚类 测验 答案.mp4 [8.3M]
┃ ┃ ┣━━5-软聚类 测验.mp4 [5.8M]
┃ ┃ ┣━━6-软聚类.mp4 [24.7M]
┃ ┃ ┣━━7-高斯最大似然.mp4 [16.5M]
┃ ┃ ┣━━8-错误.txt [120B]
┃ ┃ ┣━━8-期望最大化.mp4 [37.6M]
┃ ┃ ┣━━9-EM 示例.mp4 [32.3M]
┃ ┃ ┣━━10-EM 的属性.mp4 [21.2M]
┃ ┃ ┣━━11-聚类属性.mp4 [37.8M]
┃ ┃ ┣━━12-聚类属性 测验 [80.6K]
┃ ┃ ┣━━12-聚类属性 测验 答案.mp4 [18.4M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━2-K-均值聚类迷你项目.txt [468B]
┃ ┃ ┣━━3-聚类特征 [148.8K]
┃ ┃ ┣━━3-聚类特征.txt [444B]
┃ ┃ ┣━━4-部署聚类 [321.7K]
┃ ┃ ┣━━4-部署聚类 – 练习.txt [262B]
┃ ┃ ┣━━4-部署聚类.txt [444B]
┃ ┃ ┣━━5-使用 3 个特征聚类 [317.2K]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━1-Chris 的 T 恤尺寸（直觉）.mp4 [8.6M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━4-Sarah 的身高 + 体重 答案.mp4 [424.6K]
┃ ┃ ┣━━4-Sarah 的身高 + 体重.mp4 [332.7K]
┃ ┃ ┣━━5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸 [511.7K]
┃ ┃ ┣━━5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸 答案.mp4 [1.5M]
┃ ┃ ┣━━5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸.mp4 [1.6M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 1.mp4 [4.6M]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 2 [257K]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 2 答案.mp4 [340.4K]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 2.mp4 [243.9K]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 3 [329K]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 3 答案.mp4 [4.2M]
┃ ┃ ┣━━7-特征缩放公式练习 3.mp4 [2.6M]
┃ ┃ ┣━━8-练习 最小值最大值重缩放器编码练习.txt [307B]
┃ ┃ ┣━━8-练习.py [839B]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━10-需要重缩放的算法练习 答案.mp4 [13.7M]
┃ ┃ ┗━━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]
┃ ┃ ┣━━3-算法 [67.3K]
┃ ┃ ┣━━3-算法 答案.mp4 [10.8M]
┃ ┃ ┣━━3-算法.mp4 [8.7M]
┃ ┃ ┣━━4-过滤和封装.mp4 [18.3M]
┃ ┃ ┣━━5-速度.mp4 [69.1M]
┃ ┃ ┣━━6-速度.mp4 [36.5M]
┃ ┃ ┣━━7-搜索.mp4 [39.1M]
┃ ┃ ┣━━8-所需的最小特征 [64.8K]
┃ ┃ ┣━━8-所需的最小特征.mp4 [32.1M]
┃ ┃ ┣━━9-相关性.mp4 [50.2M]
┃ ┃ ┣━━9-相关性与有用性.mp4 [40.8M]
┃ ┃ ┗━━10-我们学到了什么.mp4 [21.6M]
┃ ┣━━7-PCA [376.6M]
┃ ┃ ┣━━1-数据维度.mp4 [6.4M]
┃ ┃ ┣━━2-较棘手的数据维度 [259.2K]
┃ ┃ ┣━━2-较棘手的数据维度 答案.mp4 [1.4M]
┃ ┃ ┣━━2-较棘手的数据维度.mp4 [516.6K]
┃ ┃ ┣━━3-一维或二维？ [227.9K]
┃ ┃ ┣━━3-一维或二维？ 答案.mp4 [4.6M]
┃ ┃ ┣━━3-一维或二维？.mp4 [1.2M]
┃ ┃ ┣━━4-略微不完美的数据 [261.8K]
┃ ┃ ┣━━4-略微不完美的数据 答案.mp4 [4.5M]
┃ ┃ ┣━━4-略微不完美的数据.mp4 [1.4M]
┃ ┃ ┣━━5-最棘手的数据维度 [287.3K]
┃ ┃ ┣━━5-最棘手的数据维度 答案.mp4 [7.4M]
┃ ┃ ┣━━5-最棘手的数据维度.mp4 [1.3M]
┃ ┃ ┣━━6-用于数据转换的 PCA.mp4 [8.4M]
┃ ┃ ┣━━7-新坐标系的中心 [254.9K]
┃ ┃ ┣━━7-新坐标系的中心 答案.mp4 [1.9M]
┃ ┃ ┣━━7-新坐标系的中心.mp4 [6.5M]
┃ ┃ ┣━━8-新坐标系的主轴 [263K]
┃ ┃ ┣━━8-新坐标系的主轴 答案.mp4 [679.3K]
┃ ┃ ┣━━8-新坐标系的主轴.mp4 [4.1M]
┃ ┃ ┣━━9-新系统的第二主成分 [342.1K]
┃ ┃ ┣━━9-新系统的第二主成分 答案.mp4 [4.1M]
┃ ┃ ┣━━9-新系统的第二主成分.mp4 [3M]
┃ ┃ ┣━━10-练习查找中心 [327.6K]
┃ ┃ ┣━━10-练习查找中心 答案.mp4 [695.8K]
┃ ┃ ┣━━10-练习查找中心.mp4 [3.9M]
┃ ┃ ┣━━11-练习查找新轴 [262.8K]
┃ ┃ ┣━━11-练习查找新轴 答案.mp4 [7M]
┃ ┃ ┣━━11-练习查找新轴.mp4 [368.8K]
┃ ┃ ┣━━12-哪些数据可用于 PCA [152.8K]
┃ ┃ ┣━━12-哪些数据可用于 PCA 答案.mp4 [7.6M]
┃ ┃ ┣━━12-哪些数据可用于 PCA.mp4 [3.6M]
┃ ┃ ┣━━13-轴何时占主导地位 [159.8K]
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┃ ┃ ┣━━14-可测量的特征与潜在的特征练习 [187K]
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┃ ┃ ┣━━15-从四个特征到两个 [309.1K]
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┃ ┃ ┣━━16-在保留信息的同时压缩 [348.3K]
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┃ ┃ ┣━━17-复合特征 [315K]
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┃ ┃ ┣━━18-最大方差 [276.2K]
┃ ┃ ┣━━18-最大方差 答案.mp4 [1.6M]
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┃ ┃ ┣━━19-最大方差的优点 [354.9K]
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┃ ┃ ┣━━19-最大方差的优点.mp4 [7.5M]
┃ ┃ ┣━━20-最大方差与信息损失 [439.3K]
┃ ┃ ┣━━20-最大方差与信息损失 答案.mp4 [2.3M]
┃ ┃ ┣━━20-最大方差与信息损失.mp4 [14.5M]
┃ ┃ ┣━━21-信息损失和主成分.mp4 [11.4M]
┃ ┃ ┣━━22-相邻复合特征 [336.5K]
┃ ┃ ┣━━22-相邻复合特征 答案.mp4 [2.3M]
┃ ┃ ┣━━22-相邻复合特征.mp4 [2.9M]
┃ ┃ ┣━━23-用于特征转换的 PCA.mp4 [24M]
┃ ┃ ┣━━24-最大主成分数量 [318.8K]
┃ ┃ ┣━━24-最大主成分数量 答案.mp4 [1.9M]
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┃ ┃ ┣━━25-PCA 的回顾、定义.mp4 [16.2M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━4-要使用多少个主成分？.txt [406B]
┃ ┃ ┣━━5-F1 分数与使用的主成分数 [211.5K]
┃ ┃ ┣━━5-F1 分数与使用的主成分数.txt [244B]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━4-Tesla 等单词.mp4 [20.9M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━12-替代选择 测验 [66K]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━2-您将看到和学到什么.mp4 [18M]
┃ ┃ ┗━━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]
┃ ┃ ┣━━9-查找策略 – 3.mp4 [6.7M]
┃ ┃ ┣━━9-查找策略 – 4.mp4 [32.5M]
┃ ┃ ┗━━10-小结.mp4 [33.3M]
┃ ┣━━3-强化学习 [600.5M]
┃ ┃ ┣━━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]
┃ ┃ ┣━━5-强化学习的三种方法.mp4 [56.4M]
┃ ┃ ┣━━6-价值函数测试题 [80.6K]
┃ ┃ ┣━━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.mp4 [24.4M]
┃ ┃ ┣━━9-迷你树 [160.2K]
┃ ┃ ┣━━9-迷你树 答案.mp4 [23.6M]
┃ ┃ ┣━━9-迷你树.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]
┃ ┃ ┣━━11-行 [69.5K]
┃ ┃ ┣━━11-行 答案.mp4 [3.8M]
┃ ┃ ┣━━11-行.mp4 [4.3M]
┃ ┃ ┣━━12-告密者 – 1.mp4 [26.7M]
┃ ┃ ┣━━12-告密者 – 2.mp4 [37.4M]
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