咕泡学院-机器学习入门训练营

金龙

├─1-直播回放（加密暂无）
├─2-python编程基础
│  ├─1-Python、PyCharm安装与配置（Python和anaconda二者选一即可）
│  │      1-1-Python环境配置.mp4
│  │      
│  ├─10-Python循环
│  │      1-Python循环.mp4
│  │      
│  ├─11-Python函数定义和调用
│  │      1-python函数定义和调用.mp4
│  │      
│  ├─12-函数的参数
│  │      1-函数的参数.mp4
│  │      
│  ├─13-递归和Lambda函数
│  │      1-递归和Lambda函数.mp4
│  │      
│  ├─14-Python类和对象
│  │      1-Python类和对象.mp4
│  │      
│  ├─15-Python类的继承
│  │      1-Python类的继承.mp4
│  │      
│  ├─16-科学计算库-Numpy
│  │      1-1-Numpy概述.mp4
│  │      10-10-四则运算.mp4
│  │      11-11-随机模块.mp4
│  │      12-12-文件读写.mp4
│  │      13-13-数组保存.mp4
│  │      14-14-练习题-1.mp4
│  │      15-15-练习题-2.mp4
│  │      16-16-练习题-3.mp4
│  │      2-2-Array数组.mp4
│  │      3-3-数组结构.mp4
│  │      4-4-数组类型.mp4
│  │      5-5-数值运算.mp4
│  │      6-6-排序操作.mp4
│  │      7-7-数组形状操作.mp4
│  │      8-8-数组生成函数.mp4
│  │      9-9-常用生成函数.mp4
│  │      
│  ├─17-数据分析处理库-Pandas
│  │      1-1-Pandas概述.mp4
│  │      10-10-数据透视表.mp4
│  │      11-11-时间操作.mp4
│  │      12-12-时间序列操作.mp4
│  │      13-Pandas常用操作.mp4
│  │      14-Pandas常用操作2.mp4
│  │      15-15-Groupby操作延伸.mp4
│  │      16-16-字符串操作.mp4
│  │      17-17-索引进阶.mp4
│  │      18-18-Pandas绘图操作.mp4
│  │      19-19-大数据处理技巧.mp4
│  │      2-2-Pandas基本操作.mp4
│  │      3-3-Pandas索引.mp4
│  │      4-4-groupby操作.mp4
│  │      5-5-数值运算1.mp4
│  │      6-6-对象操作.mp4
│  │      7-7-对象操作2.mp4
│  │      8-8-merge操作.mp4
│  │      9-9-显示设置.mp4
│  │      
│  ├─18-可视化库-Matplotlib
│  │      1-1-Matplotlib概述.mp4
│  │      10-10-绘图细节设置2.mp4
│  │      11-11-直方图与散点图.mp4
│  │      12-12-3D图绘制.mp4
│  │      13-13-pie图.mp4
│  │      14-14-子图布局.mp4
│  │      15-15-结合pandas与sklearn.mp4
│  │      2-2-子图与标注.mp4
│  │      3-3-风格设置.mp4
│  │      4-4-条形图.mp4
│  │      5-5-条形图细节.mp4
│  │      6-6-条形图外观.mp4
│  │      7-7-盒图绘制.mp4
│  │      8-8-盒图细节.mp4
│  │      9-9-绘图细节设置.mp4
│  │      
│  ├─19-可视化库-Seaborn
│  │      1-0-课程简介.mp4
│  │      10-9Facetgrid使用方法.mp4
│  │      11-10Facetgrid绘制多变量.mp4
│  │      12-11热度图绘制.mp4
│  │      2-1整体布局风格设置.mp4
│  │      3-2风格细节设置.mp4
│  │      4-3调色板.mp4
│  │      5-4调色板颜色设置.mp4
│  │      6-5单变量分析绘图.mp4
│  │      7-6回归分析绘图.mp4
│  │      8-7多变量分析绘图.mp4
│  │      9-8分类属性绘图.mp4
│  │      
│  ├─2-anaconda环境安装和搭建
│  │      1-anaconda环境安装和搭建.mp4
│  │      
│  ├─20-Python数据分析案例实战
│  │      1-kiva贷款数据集介绍.mp4
│  │      2-2-各个国家贷款需求.mp4
│  │      3-3-贷款金额与还款间隔分析.mp4
│  │      4-5-深入各个行业分析.mp4
│  │      5-6-针对时间序列进行分析.mp4
│  │      6-7-各项数据指标统计分析.mp4
│  │      
│  ├─3-Python简介
│  │      1-Python简介.mp4
│  │      
│  ├─4-Python数据类型
│  │      1-Python数据类型.mp4
│  │      
│  ├─5-Python列表
│  │      1-Python列表.mp4
│  │      
│  ├─6-Python元组
│  │      1-Python元组.mp4
│  │      
│  ├─7-Python集合
│  │      1-Python集合.mp4
│  │      
│  ├─8-Python字典
│  │      1-Python字典.mp4
│  │      
│  └─9-Python条件判断
│          1-Python条件判断.mp4
│         
├─3-机器学习基础知识
│  ├─1-机器学习概述
│  │      1-人工智能概述.mp4
│  │      2-什么是机器学习？.mp4
│  │      3-机器学习开发流程.mp4
│  │      
│  ├─2-特征工程
│  │      1-数据集.mp4
│  │      2-特征工程介绍及字典特征提取.mp4
│  │      3-CountVectorizer文本特征提取.mp4
│  │      4-TF-IDF文本特征提取.mp4
│  │      5-特征预处理（归一化）.mp4
│  │      6-特征预处理（标准化）.mp4
│  │      7-特征降维（特征选择）.mp4
│  │      8-特征降维（PCA降维）.mp4
│  │      
│  ├─3-机器学习算法讲解
│  │      1-专家系统实现动物识别.mp4
│  │      2-K近邻算法实现电影类型分类.mp4
│  │      3-决策树算法原理.mp4
│  │      4-决策树实现银行贷款分类实战.mp4
│  │      5-集成学习算法原理讲解.mp4
│  │      6-随机森林的鸢尾花分类实战.mp4
│  │      7-K-means聚类算法原理.mp4
│  │      8-K-means聚类算法的评估指标.mp4
│  │      9-K-means聚类算法代码实战.mp4
│  │      
│  └─4-模型优化
│          1-模型保存与加载.mp4
│          2-模型选择与调优.mp4
│         
├─4-机器学习基础理论与算法
│  ├─1-1.线性回归原理推导
│  │      1-1-回归问题概述.mp4
│  │      2-2-误差项定义.mp4
│  │      3-3-独立同分布的意义.mp4
│  │      4-4-似然函数的作用.mp4
│  │      5-5-参数求解.mp4
│  │      6-6-梯度下降通俗解释.mp4
│  │      7-7参数更新方法.mp4
│  │      8-8-优化参数设置.mp4
│  │      
│  ├─10-15.集成算法实验分析
│  │      1-1-构建实验数据集.mp4
│  │      10-10-集成参数对比分析.mp4
│  │      11-11-模型提前停止策略.mp4
│  │      12-12-停止方案实施.mp4
│  │      13-13-堆叠模型.mp4
│  │      2-2-硬投票与软投票效果对比.mp4
│  │      3-3-Bagging策略效果.mp4
│  │      4-4-集成效果展示分析.mp4
│  │      5-5-OOB袋外数据的作用.mp4
│  │      6-6-特征重要性热度图展示.mp4
│  │      7-7-Adaboost算法概述.mp4
│  │      8-8-Adaboost决策边界效果.mp4
│  │      9-9-GBDT提升算法流程.mp4
│  │      
│  ├─11-16.支持向量机原理推导
│  │      1-1-支持向量机要解决的问题.mp4
│  │      2-2-距离与数据定义.mp4
│  │      3-3-目标函数推导.mp4
│  │      4-4-拉格朗日乘子法求解.mp4
│  │      5-5-化简最终目标函数.mp4
│  │      6-6-求解决策方程.mp4
│  │      7-7-软间隔优化.mp4
│  │      8-8-核函数的作用.mp4
│  │      9-9-知识点总结.mp4
│  │      
│  ├─12-17.支持向量机实验分析
│  │      1-1-支持向量机所能带来的效果.mp4
│  │      2-2-决策边界可视化展示.mp4
│  │      3-3-软间隔的作用.mp4
│  │      4-4-非线性SVM.mp4
│  │      5-5-核函数的作用与效果.mp4
│  │      
│  ├─13-20.贝叶斯算法原理
│  │      1-1-贝叶斯要解决的问题.mp4
│  │      2-2-贝叶斯公式推导.mp4
│  │      3-3-垃圾邮件过滤实例.mp4
│  │      4-4-拼写纠错实例.mp4
│  │      
│  ├─14-21.贝叶斯代码实现
│  │      1-1-朴素贝叶斯算法整体框架.mp4
│  │      2-2-邮件数据读取.mp4
│  │      3-3-预料表与特征向量构建.mp4
│  │      4-4-分类别统计词频.mp4
│  │      5-5-贝叶斯公式对数变换.mp4
│  │      6-6-完成预测模块.mp4
│  │      
│  ├─15-聚类算法-Kmeans&Dbscan原埋
│  │      1-1-KMEANS算法概述.mp4
│  │      2-2-KMEANS工作流程.mp4
│  │      3-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
│  │      4-4-DBSCAN聚类算法.mp4
│  │      5-5-DBSCAN工作流程.mp4
│  │      6-6-DBSCAN可视化展示.mp4
│  │      
│  ├─16-Kmeans代码实现
│  │      1-1-Kmeans算法模块概述.mp4
│  │      2-2-计算得到簇中心点.mp4
│  │      3-3-样本点归属划分.mp4
│  │      4-4-算法迭代更新.mp4
│  │      5-5-鸢尾花数据集聚类任务.mp4
│  │      6-6-聚类效果展示.mp4
│  │      
│  ├─17-聚类算法实验分析
│  │      1-1-Kmenas算法常用操作.mp4
│  │      10-1-半监督学习.mp4
│  │      11-1-DBSCAN算法.mp4
│  │      2-1-聚类结果展示.mp4
│  │      3-1-建模流程解读.mp4
│  │      4-1-不稳定结果.mp4
│  │      5-1-评估指标-Inertia.mp4
│  │      6-1-如何找到合适的K值.mp4
│  │      7-1-轮廓系数的作用.mp4
│  │      8-2-Kmenas算法存在的问题.mp4
│  │      9-2-应用实例-图像分割.mp4
│  │      
│  ├─2-2.线性回归代码实现
│  │      1-线性回归整体模块概述.mp4
│  │      10-非线性回归.mp4
│  │      2-初始化步骤.mp4
│  │      3-实现梯度下降优化模块.mp4
│  │      4-损失与预测模块.mp4
│  │      5-数据与标签定义.mp4
│  │      6-训练线性回归模型.mp4
│  │      7-得到线性回归方程.mp4
│  │      8-整体流程debug解读.mp4
│  │      9-多特征回归模型.mp4
│  │      
│  ├─3-5.逻辑回归算法解读
│  │      1-1-逻辑回归算法原理.mp4
│  │      2-2-化简与求解.mp4
│  │      
│  ├─4-6.逻辑回归代码实现
│  │      1-1-多分类逻辑回归整体思路.mp4
│  │      10-10-准备测试数据.mp4
│  │      11-11-决策边界绘制.mp4
│  │      12-12-非线性决策边界.mp4
│  │      2-2-训练模块功能.mp4
│  │      3-3-完成预测模块.mp4
│  │      4-4-优化目标定义.mp4
│  │      5-5-迭代优化参数.mp4
│  │      6-6-梯度计算.mp4
│  │      7-7-得出最终结果.mp4
│  │      8-8-鸢尾花数据集多分类任务.mp4
│  │      9-9-训练多分类模型.mp4
│  │      
│  ├─5-7.逻辑回归实验分析
│  │      1-1-逻辑回归实验概述.mp4
│  │      2-2-概率结果随特征数值的变化.mp4
│  │      3-3-可视化展示.mp4
│  │      4-4-坐标棋盘制作.mp4
│  │      5-5-分类决策边界展示分析.mp4
│  │      6-6-多分类-softmax.mp4
│  │      
│  ├─6-11.决策树原理
│  │      1-1-决策树算法概述.mp4
│  │      2-2-熵的作用.mp4
│  │      3-3-信息增益原理.mp4
│  │      4-4-决策树构造实例.mp4
│  │      5-5-信息增益率与gini系数.mp4
│  │      6-6-预剪枝方法.mp4
│  │      7-7-后剪枝方法.mp4
│  │      8-8-回归问题解决.mp4
│  │      
│  ├─7-12.决策树代码实现
│  │      1-整体模块概述.mp4
│  │      2-递归生成树节点.mp4
│  │      3-整体框架逻辑.mp4
│  │      4-熵值计算.mp4
│  │      5-数据集切分.mp4
│  │      6-完成树模型构建.mp4
│  │      7-测试算法效果.mp4
│  │      
│  ├─8-13.决策树实验分析
│  │      1-1-树模型可视化展示.mp4
│  │      2-2-决策边界展示分析.mp4
│  │      3-3-树模型预剪枝参数作用.mp4
│  │      4-4-回归树模型.mp4
│  │      
│  └─9-14.集成算法原理
│          1-1-随机森林算法原理.mp4
│          2-2-随机森林优势与特征重要性指标.mp4
│          3-3-提升算法概述.mp4
│          4-4-stacking堆叠模型.mp4
│         
├─5-综合实训项目与模型优化
│  ├─1-模型评估方法
│  │      1-1-Sklearn工具包简介.mp4
│  │      2-2-数据集切分.mp4
│  │      3-3-交叉验证的作用.mp4
│  │      4-4-交叉验证实验分析.mp4
│  │      5-5-混淆矩阵.mp4
│  │      6-6-评估指标对比分析.mp4
│  │      7-7-阈值对结果的影响.mp4
│  │      8-8-ROC曲线.mp4
│  │      
│  ├─2-基于随机森林的气温预测实战
│  │      1-1-基于随机森林的气温预测任务概述.mp4
│  │      2-2-基本随机森林模型建立.mp4
│  │      3-3-可视化展示与特征重要性.mp4
│  │      4-4-加入新的数据与特征.mp4
│  │      5-5-数据与特征对结果的影响.mp4
│  │      6-6-效率对比分析.mp4
│  │      7-7-网格与随机参数选择.mp4
│  │      8-8-随机参数选择方法实践.mp4
│  │      9-9-调参优化细节.mp4
│  │      
│  ├─3-文本特征处理方法对比
│  │      1-1-数据与任务介绍.mp4
│  │      10-10-序列化执行预处理操作.mp4
│  │      11-11-完成所有预处理操作.mp4
│  │      2-2-数据分析与可视化展示.mp4
│  │      3-3-连续值离散化与可视化细节.mp4
│  │      4-4-加载数据坐标到实际地图中进行分析.mp4
│  │      5-5-特征相关性分析.mp4
│  │      6-6-缺失值填充.mp4
│  │      7-7-sklearn工具包预处理模块.mp4
│  │      8-8-离散属性特征处理.mp4
│  │      9-9-构建合适的特征.mp4
│  │      
│  ├─4-京东用户购买意向预测
│  │      1-1-项目与数据介绍.mp4
│  │      10-10-行为特征.mp4
│  │      11-11-累积行为特征.mp4
│  │      12-12-Xgboost模型.mp4
│  │      2-2-数据挖掘流程.mp4
│  │      3-3-数据检查.mp4
│  │      4-4-构建用户特征表单.mp4
│  │      5-5-构建商品特征表单.mp4
│  │      6-6-数据探索概述.mp4
│  │      7-7-购买因素分析.mp4
│  │      8-8-特征工程.mp4
│  │      9-9-基本特征构造.mp4
│  │      
│  ├─5-数据分析-机器学习模板
│  │      1-1-人口普查预测任务概述.mp4
│  │      2-2-单特征与缺失值展示.mp4
│  │      3-3-人口普查数据集清洗.mp4
│  │      4-4-人口信息数据特征工程展示.mp4
│  │      5-5-单变量展示.mp4
│  │      6-6-双变量分析.mp4
│  │      7-7-开发新变量.mp4
│  │      8-8-ROC与AUC模型评估标准.mp4
│  │      9-9-机器学习算法模型效果对比.mp4
│  │      
│  └─6-爱彼迎数据集分析与建模
│          1-1-数据与任务分析.mp4
│          2-2-提取月份信息进行统计分析.mp4
│          3-3-房价随星期变化的可视化展示.mp4
│          4-4-房屋信息指标分析.mp4
│          5-5-提取房屋常见设施.mp4
│          6-6-房屋规格热度图分析.mp4
│          7-7-预处理与建模准备.mp4
│          8-8-随机森林与LightGBM.mp4
│         
├─6-人工智能-必备数学课程（选修部分）
│  ├─1-1.高等数学基础
│  │      1-0-课程简介.mp4
│  │      2-1-函数.mp4
│  │      3-2-极限.mp4
│  │      4-3-无穷小与无穷大.mp4
│  │      5-4-连续性与导数.mp4
│  │      6-5-偏导数.mp4
│  │      7-6-方向导数.mp4
│  │      8-7-梯度.mp4
│  │      
│  ├─10-10.熵与激活函数
│  │      1-1-熵的概念.mp4
│  │      2-2-熵的大小意味着什么.mp4
│  │      3-3-激活函数.mp4
│  │      4-4-激活函数的问题.mp4
│  │      
│  ├─11-11.回归分析
│  │      1-1-回归分析概述.mp4
│  │      10-10-高阶与分类变量实例.mp4
│  │      11-11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4
│  │      12-12-案例：缺失值填充.mp4
│  │      13-13-案例：特征相关性.mp4
│  │      14-14-案例：预处理问题.mp4
│  │      15-15-案例：回归求解.mp4
│  │      2-2-回归方程定义.mp4
│  │      3-3-误差项的定义.mp4
│  │      4-4-最小二乘法推导与求解.mp4
│  │      5-5-回归方程求解小例子.mp4
│  │      6-6-回归直线拟合优度.mp4
│  │      7-7-多元与曲线回归问题.mp4
│  │      8-8-Python工具包介绍.mp4
│  │      9-9-statsmodels回归分析.mp4
│  │      
│  ├─12-12.假设检验
│  │      1-1-假设检验基本思想.mp4
│  │      10-10-Python假设检验实例.mp4
│  │      11-11-Python卡方检验实例.mp4
│  │      2-2-左右侧检验与双侧检验.mp4
│  │      3-3-Z检验基本原理.mp4
│  │      4-4-Z检验实例.mp4
│  │      5-5-T检验基本原理.mp4
│  │      6-6-T检验实例.mp4
│  │      7-7-T检验应用条件.mp4
│  │      8-8-卡方检验.mp4
│  │      9-9-假设检验中的两类错误.mp4
│  │      
│  ├─13-13.相关分析
│  │      1-1-相关分析概述.mp4
│  │      2-2-皮尔森相关系数.mp4
│  │      3-3-计算与检验.mp4
│  │      4-4-斯皮尔曼等级相关.mp4
│  │      5-5-肯德尔系数.mp4
│  │      6-6-质量相关分析.mp4
│  │      7-7-偏相关与复相关.mp4
│  │      
│  ├─14-14.方差分析
│  │      1-1-方差分析概述.mp4
│  │      2-2-方差的比较.mp4
│  │      3-3-方差分析计算方法.mp4
│  │      4-4-方差分析中的多重比较.mp4
│  │      5-5-多因素方差分析.mp4
│  │      6-6-Python方差分析实例.mp4
│  │      
│  ├─15-15.聚类分析
│  │      1-1-层次聚类概述.mp4
│  │      10-6-1-多种聚类算法概述.mp4
│  │      11-6-2-聚类案例实战.mp4
│  │      2-2-层次聚类流程.mp4
│  │      3-3-层次聚类实例.mp4
│  │      4-4-1-KMEANS算法概述.mp4
│  │      5-4-2-KMEANS工作流程.mp4
│  │      6-4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
│  │      7-5-1-DBSCAN聚类算法.mp4
│  │      8-5-2-DBSCAN工作流程.mp4
│  │      9-5-3-DBSCAN可视化展示.mp4
│  │      
│  ├─16-16.贝叶斯分析
│  │      1-1-贝叶斯分析概述.mp4
│  │      10-10-MCMC概述.mp4
│  │      11-11-PYMC3概述.mp4
│  │      12-12-模型诊断.mp4
│  │      13-13-模型决策.mp4
│  │      2-2-概率的解释.mp4
│  │      3-3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4
│  │      4-4-贝叶斯算法概述.mp4
│  │      5-5-贝叶斯推导实例.mp4
│  │      6-6-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│  │      7-7-垃圾邮件过滤实例.mp4
│  │      8-8-贝叶斯解释.mp4
│  │      9-9-经典求解思路.mp4
│  │      
│  ├─2-2.微积分
│  │      1-1-微积分基本想法.mp4
│  │      2-2-微积分的解释.mp4
│  │      3-3-定积分.mp4
│  │      4-4-定积分性质.mp4
│  │      5-5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4
│  │      
│  ├─3-3.泰勒公式与拉格朗日
│  │      1-1-泰勒公式出发点.mp4
│  │      2-2-一点一世界.mp4
│  │      3-3-阶数的作用.mp4
│  │      4-4-阶乘的作用.mp4
│  │      5-5-拉格朗日乘子法.mp4
│  │      6-6-求解拉格朗日乘子法.mp4
│  │      
│  ├─4-4.线性代数基础
│  │      1-1-行列式概述.mp4
│  │      2-2-矩阵与数据的关系.mp4
│  │      3-3-矩阵基本操作.mp4
│  │      4-4-矩阵的几种变换.mp4
│  │      5-5-矩阵的秩.mp4
│  │      6-6-内积与正交.mp4
│  │      
│  ├─5-5.特征值与矩阵分解
│  │      1-1-特征值与特征向量.mp4
│  │      2-2-特征空间与应用.mp4
│  │      3-1-SVD要解决的问题.mp4
│  │      4-4-特征值分解.mp4
│  │      5-5-SVD矩阵分解.mp4
│  │      
│  ├─6-6.随机变量
│  │      1-1-离散型随机变量.mp4
│  │      2-2-连续型随机变量.mp4
│  │      3-3-简单随机抽样.mp4
│  │      4-4-似然函数.mp4
│  │      5-5-极大似然估计.mp4
│  │      
│  ├─7-7.概率论基础
│  │      1-1-概率与频率.mp4
│  │      10-10-期望求解.mp4
│  │      11-11-马尔科夫不等式.mp4
│  │      12-12-切比雪夫不等式.mp4
│  │      13-13-后验概率估计.mp4
│  │      14-14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│  │      15-15-垃圾邮件过滤实例.mp4
│  │      2-2-古典概型.mp4
│  │      3-3-条件概率.mp4
│  │      4-4-条件概率小例子.mp4
│  │      5-5-独立性.mp4
│  │      6-6-二维离散型随机变量.mp4
│  │      7-7-二维连续型随机变量.mp4
│  │      8-8-边缘分布.mp4
│  │      9-9-期望.mp4
│  │      
│  ├─8-8.数据科学你得知道的几种分布
│  │      1-1-正态分布.mp4
│  │      2-2-二项式分布.mp4
│  │      3-3-泊松分布.mp4
│  │      4-4-均匀分布.mp4
│  │      5-5-卡方分布.mp4
│  │      6-6-beta分布.mp4
│  │      
│  └─9-9.核函数变换
│          1-1-核函数的目的.mp4
│          2-2-线性核函数.mp4
│          3-3-多项式核函数.mp4
│          4-4-核函数实例.mp4
│          5-5-高斯核函数.mp4
│          6-6-参数的影响.mp4
│         
├─7-往期直播课程回放
│  ├─2-NumPy高效数据处理：让数据操作快人一步
│  │      1-NumPy高效数据处理：让数据操作快人一步.mp4
│  │      
│  ├─3-数据可视化实战：用Python绘制专业图表
│  │      1-数据可视化实战：用Python绘制专业图表.mp4
│  │      
│  ├─4-机器学习基础：从零构建你的“机器学习框架”
│  │      1-机器学习基础：从零构建你的“机器学习框架”.mp4
│  │      
│  ├─5-集成学习：从单一模型到“超级模型”的进化之路
│  │      1-集成学习：从单一模型到“超级模型”的进化之路.mp4
│  │      
│  └─6-集成学习实战：使用集成学习解决各行业问题
│          1-集成学习实战：使用集成学习解决各行业问题.mp4
│         
└─资料
    ├─资料
    │  ├─第一章 第一模块：Python快速入门
    │  │  └─Python基础
    │  │          pycharm-2025.2.3.exe
    │  │          python-3.14.0-amd64.exe
    │  │          Python基础代码.zip
    │  │          Python环境配置教程.docx
    │  │          Python：从入门到核心.ipynb
    │  │         
    │  ├─第三章 第三模块：人工智能-必备数学课程
    │  │  │  SVD.pdf
    │  │  │  似然函数.pdf
    │  │  │  后验概率估计.pdf
    │  │  │  微积分.pdf
    │  │  │  拉格朗日乘子法.pdf
    │  │  │  核函数.pdf
    │  │  │  梯度.pdf
    │  │  │  概率分布与概率密度.pdf
    │  │  │  概率论.pdf
    │  │  │  泰勒公式.pdf
    │  │  │  激活函数.pdf
    │  │  │  熵.pdf
    │  │  │  特征值与特征向量.pdf
    │  │  │  矩阵.pdf
    │  │  │  聚类算法-实验.zip
    │  │  │  聚类算法.pdf
    │  │  │  高等数学.pdf
    │  │  │  
    │  │  └─统计分析
    │  │          统计分析-数据代码.zip
    │  │         
    │  ├─第三章机器学习基础知识
    │  │  ├─机器学习概述
    │  │  │      什么是机器学习？ .ipynb
    │  │  │      机器学习开发流程.ipynb
    │  │  │      机器学习（人工智能概述）.ipynb
    │  │  │      
    │  │  ├─机器学习算法讲解
    │  │  │      data.csv
    │  │  │      K-means聚类算法.ipynb
    │  │  │      K-近邻算法.ipynb
    │  │  │      专家系统.ipynb
    │  │  │      决策树算法原理与银行贷款分类实战.ipynb
    │  │  │      基于随机森林的鸢尾花分类预测.ipynb
    │  │  │      随机森林算法原理.ipynb
    │  │  │      
    │  │  ├─模型优化
    │  │  │      模型保存和加载.ipynb
    │  │  │      模型选择与调优.ipynb
    │  │  │      
    │  │  └─特征工程
    │  │          dating.txt
    │  │          数据集.ipynb
    │  │          特征工程介绍.ipynb
    │  │          特征降维.ipynb
    │  │         
    │  ├─第二章 第二模块：Python数据科学必备工具包实战
    │  │  ├─Matplotlib
    │  │  │      Matplotlib绘图.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─Numpy
    │  │  │      numpy代码.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─pandas
    │  │  │      1_Pandas(1)(1).zip
    │  │  │      
    │  │  └─Seaborn
    │  │          4-REG.ipynb
    │  │          5-category.ipynb
    │  │          6-FacetGrid.ipynb
    │  │          7-Heatmap.ipynb
    │  │          f1.png
    │  │          iris.data
    │  │          Seaborn-1Style.ipynb
    │  │          Seaborn-2Color.ipynb
    │  │          Seaborn-3Var.ipynb
    │  │          Untitled.ipynb
    │  │         
    │  ├─第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
    │  │  ├─1-线性回归原理推导
    │  │  │      2-回归算法.pdf
    │  │  │      
    │  │  ├─10-聚类算法实验分析
    │  │  │  │  聚类算法-实验.zip
    │  │  │  │  
    │  │  │  └─mldata
    │  │  │          mnist-original.mat
    │  │  │         
    │  │  ├─11-决策树原理
    │  │  │      3-决策树与集成算法.pdf
    │  │  │      
    │  │  ├─12-决策树代码实现
    │  │  │      决策树-代码实现.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─13-决策树实验分析
    │  │  │      决策树算法-实验.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─14-集成算法原理
    │  │  │      3-决策树与集成算法.pdf
    │  │  │      
    │  │  ├─15-集成算法实验分析
    │  │  │  │  随机森林与集成算法-实验.zip
    │  │  │  │  
    │  │  │  └─mldata
    │  │  │          mnist-original.mat
    │  │  │         
    │  │  ├─16-支持向量机原理推导
    │  │  │      6-支持向量机.pdf
    │  │  │      
    │  │  ├─17-支持向量机实验分析
    │  │  │      支持向量机-实验.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─18-神经网络算法原理
    │  │  │      神经网络-单独.pdf
    │  │  │      
    │  │  ├─19-神经网络代码实现
    │  │  │      神经网络-代码实现.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─2-线性回归代码实现
    │  │  │      线性回归-代码实现.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─20-贝叶斯算法原理
    │  │  │      5-贝叶斯算法.pdf
    │  │  │      
    │  │  ├─21-贝叶斯代码实现
    │  │  │      贝叶斯-代码实现.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─22-关联规则实战分析
    │  │  │      第一章：Python实战关联规则.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─23-关联规则代码实现
    │  │  │      Apriori-代码实现.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─24-代码实现word2vec词向量模型
    │  │  │  └─18.Tensorflow自己打造word2vec
    │  │  │      └─word2vec
    │  │  │              word2vec.zip
    │  │  │              
    │  │  ├─24-词向量word2vec通俗解读
    │  │  │      NLP核心模型-word2vec.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─25-推荐系统原理
    │  │  │      7-推荐系统.pdf
    │  │  │      
    │  │  ├─26-打造音乐推荐系统
    │  │  │      Python实现音乐推荐系统.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─27.28-主成分分析与线性判别分析
    │  │  │      9-LDA与PCA算法.pdf
    │  │  │      降维算法.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─29-主成分分析降维算法解读
    │  │  │      降维算法.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─3-模型评估方法
    │  │  │  │  模型评估方法.ipynb
    │  │  │  │  
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    │  │  ├─30-隐马尔科夫模型
    │  │  │      HMM.pdf
    │  │  │      
    │  │  ├─31-HMM应用实例
    │  │  │  │  data2.csv
    │  │  │  │  hmm实践.ipynb
    │  │  │  │  时间序列.ipynb
    │  │  │  │  
    │  │  │  └─HMM
    │  │  │      │  data.py
    │  │  │      │  get_hmm_param.py
    │  │  │      │  hmm_start.py
    │  │  │      │  
    │  │  │      └─__pycache__
    │  │  │              data.cpython-36.pyc
    │  │  │              get_hmm_param.cpython-36.pyc
    │  │  │              
    │  │  ├─4-线性回归实验分析
    │  │  │      线性回归-实验.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─5-逻辑回归实验分析
    │  │  │      逻辑回归-实验.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─6-逻辑回归代码实现
    │  │  │      逻辑回归-代码实现.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─8-Kmeans代码实现
    │  │  │      Kmeans-代码实现.zip
    │  │  │      
    │  │  ├─8-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
    │  │  │      4-聚类算法.pdf
    │  │  │      
    │  │  └─mldata
    │  │          mnist-original.mat
    │  │         
    │  └─第四章综合实训项目与模型优化
    │      │  京东购买意向预测.zip
    │      │  数据分析与机器学习模板.zip
    │      │  第二章：爱彼迎数据集分析与建模.zip
    │      │  第十章：数据特征预处理.zip
    │      │  
    │      ├─3-模型评估方法
    │      │  │  模型评估方法.ipynb
    │      │  │  
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    │      └─第十六章：基于随机森林的气温预测
    │              随机森林.zip
    │              
    └─选修
        ├─第一十章 选修：Python数据分析案例实战
        │      Matplotlib绘图.zip
        │      商品可视化展示与文本处理.zip
        │      商品订单数据集分析.zip
        │      多变量分析.zip
        │      散点图绘制技巧.zip
        │      数据分析与机器学习模板.zip
        │      数据降维.zip
        │      电影推荐.zip
        │      纽约出租车运行情况分析.zip
        │      贷款数据分析.zip
        │      
        └─选修2：人工智能-必备数学课程
            └─课件、源码
                    SVD.pdf
                    似然函数.pdf
                    后验概率估计.pdf
                    微积分.pdf
                    拉格朗日乘子法.pdf
                    核函数.pdf
                    梯度.pdf
                    概率分布与概率密度.pdf
                    概率论.pdf
                    泰勒公式.pdf
                    激活函数.pdf
                    熵.pdf
                    特征值与特征向量.pdf
                    矩阵.pdf
                    统计分析-数据代码.zip
                    高等数学.pdf

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yangfanfinland

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

gmccyclmyclm

好好学习，打倒美帝！

taurusleexia

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Donald0708

么有分，谁能送我点积分啊::>_<::

javawan

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hehe1100

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Aioria

正需要，支持楼主大人了！

hack逃逸

谢谢分享

smart009131

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