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├── 第00_安装包、开发工具、注册（赠品）/
│ ├── Pycharm开发工具与激活方法/
│ │ ├── Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
│ │ ├── Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.pkg
│ │ ├── Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.exe
│ │ ├── notepad++_7.5.4_Installer.exe
│ │ ├── pycharm-professional-.3.2.dmg
│ │ ├── pycharm-professional-.3.2.exe
│ │ ├── pycharm-professional-.3.2.tar.gz
│ │ └── Pycharm-professional-.x环境搭建安装与激活--请先看我！！！.pdf
│ ├── 虚拟机安装包以及注册机/
│ │ ├── CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso
│ │ ├── CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD2.iso
│ │ ├── VMware Workstation 12.rar
│ │ └── VMware Workstation永久许可证激活密钥.txt
├── 第01阶段-基础必备篇/
│ ├── 第01阶段-基础必备篇-1-Python基础快速入门(Python3.6,16G,年10月更新)/
│ │ ├── 01 大数据和人工智能介绍.zip
│ │ ├── 02 Linux操作系统介绍.zip
│ │ ├── 03 Linux命令.zip
│ │ ├── 04 Linux系统管理命令.zip
│ │ ├── 05 Python下载和安装.zip
│ │ ├── 06 第一个脚本程序.zip
│ │ ├── 07 语句用法.zip
│ │ ├── 08 字符串常用方法.zip
│ │ ├── 09 函数.zip
│ │ ├── 10 变量.zip
│ │ ├── 11 递归.zip
│ │ ├── 12 面向对象.zip
│ │ ├── 13 继承.zip
│ │ ├── 14 设计模式.zip
│ │ ├── 15 包.zip
│ │ ├── 16 坦克大战上.zip
│ │ ├── 17 坦克大战下.zip
│ │ ├── 18 类与拷贝.zip
│ │ ├── 19 闭包.zip
│ │ ├── 20 属性.zip
│ │ ├── 21 进程.zip
│ │ ├── 22 线程.zip
│ │ ├── 23 udp.zip
│ │ ├── 24 wireshark.zip
│ │ ├── 25 TFTP.zip
│ │ ├── 26 tcp服务器.zip
│ │ ├── 27 正则表达式.zip
│ │ ├── 28 数据库.zip
│ │ ├── 29 表.zip
│ │ ├── 30 表连接和子查询.zip
│ │ ├── 31 mysql.zip
│ │ ├── 32 HTML.zip
│ │ ├── 33 HTML2.zip
│ │ ├── 34 css.zip
│ │ └── 35 css2.zip
├── 第02阶段-高等数学篇/
│ ├── 第02阶段-高等数学篇-1-机器学习基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G/
│ │ ├── 视频教程/
│ │ │ ├── 01 微积分与概率论基础/
│ │ │ │ ├── 01 微积分与概率论基础.mp4
│ │ │ │ ├── 七月算法 概率论.flv
│ │ │ │ ├── 七月算法 概率面试题精讲.flv
│ │ │ │ └── 七月算法 数理统计.flv
│ │ │ ├── 02 参数估计与矩阵运算基础/
│ │ │ │ ├── 02 参数估计与矩阵运算基础.mp4
│ │ │ │ └── 七月算法 矩阵运算修改版.flv
│ │ │ ├── 03 凸优化基础/
│ │ │ │ ├── 03 凸优化基础.mp4
│ │ │ │ └── 七月算法 凸优化.flv
│ │ │ ├── 04 广义线性回归和对偶优化/
│ │ │ │ └── 04 广义线性回归和对偶优化.mp4
│ │ │ ├── 05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)/
│ │ │ │ └── 05 梯度下降和拟牛顿.mp4
│ │ │ ├── 06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS/
│ │ │ │ └── 06 最大熵模型.mp4
│ │ │ ├── 07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）/
│ │ │ │ ├── 07 聚类方法.mp4
│ │ │ │ ├── 七月算法 Kmeans聚类.flv
│ │ │ │ └── 七月算法 谱聚类.flv
│ │ │ ├── 08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)/
│ │ │ │ └── 08 决策树和随机森林.mp4
│ │ │ ├── 09 Adaboost/
│ │ │ │ ├── 09 Adaboost.mp4
│ │ │ │ └── 七月算法 Adaboost.flv
│ │ │ ├── 10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络/
│ │ │ │ ├── 10 贝叶斯网络.mp4
│ │ │ │ ├── 七月算法 贝叶斯网络.flv
│ │ │ │ └── 七月算法 贝叶斯网络节选.flv
│ │ │ ├── 11 支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO）/
│ │ │ │ ├── 11 支持向量机.mp4
│ │ │ │ ├── 七月算法 SVM数据试验.flv
│ │ │ │ ├── 七月算法 支持向量机(上).flv
│ │ │ │ ├── 七月算法 支持向量机(下).flv
│ │ │ │ └── 七月算法 支持向量机(中).flv
│ │ │ ├── 12 EM、混合高斯模型/
│ │ │ │ ├── 12 EM.mp4
│ │ │ │ ├── 七月算法 18分钟理解EM算法.mp4
│ │ │ │ ├── 七月算法 EM.flv
│ │ │ │ └── 七月算法 感性理解EM算法-GMM.mp4
│ │ │ ├── 12 衣服推荐系统/
│ │ │ │ └── 12 衣服推荐系统by黄高乐.mp4
│ │ │ ├── 13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）/
│ │ │ │ ├── 13 主题模型.mp4
│ │ │ │ ├── 七月算法 主题模型(上).flv
│ │ │ │ ├── 七月算法 主题模型(下).flv
│ │ │ │ └── 七月算法 主题模型(中).flv
│ │ │ ├── 14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样/
│ │ │ │ ├── 15 IP与MCMC(上).mp4
│ │ │ │ ├── 15 IP与MCMC(下).mp4
│ │ │ │ └── 15 IP与MCMC(中).mp4
│ │ │ ├── 16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF/
│ │ │ │ ├── 七月算法 条件随机场(上).flv
│ │ │ │ ├── 七月算法 条件随机场(下).flv
│ │ │ │ └── 七月算法 条件随机场(中).flv
│ │ │ ├── 17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA/
│ │ │ │ ├── 17 PCA-SVD(上).mp4
│ │ │ │ ├── 17 PCA-SVD(下).mp4
│ │ │ │ └── 17 PCA-SVD(中).mp4
│ │ │ ├── 18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析/
│ │ │ │ └── 18 CNN.mp4
│ │ │ ├── 19 知识图谱/
│ │ │ │ └── 19 代码实现.mp4
│ │ └── 课件与源码.rar
│ ├── 第02阶段-高等数学篇-2-统计机器学习概率与算法-41课-7.7G/
│ │ ├── 01 概率基础.mp4
│ │ ├── 02 随机变量1.mp4
│ │ ├── 03 随机变量2.mp4
│ │ ├── 04 高斯分布.mp4
│ │ ├── 05 高斯分布例子.mp4
│ │ ├── 06 连续分布.mp4
│ │ ├── 07 jeffrey prior.mp4
│ │ ├── 08 scale mixture pisribarin.mp4
│ │ ├── 09 statistic interence.mp4
│ │ ├── 10 Laplace 变换.mp4
│ │ ├── 11 多元分布定义.mp4
│ │ ├── 12 概率变换.mp4
│ │ ├── 13 Jacobian.mp4
│ │ ├── 14 Wedge production.mp4
│ │ ├── 15 Wishart 分布.mp4
│ │ ├── 16 多元正态分布.mp4
│ │ ├── 17 统计量.mp4
│ │ ├── 18 矩阵元Beta分布.mp4
│ │ ├── 19 共轭先验性质.mp4
│ │ ├── 20 统计量 充分统计量.mp4
│ │ ├── 21 指数值分布.mp4
│ │ ├── 22 Entropy.mp4
│ │ ├── 23 KL distance.mp4
│ │ ├── 24 Properties.mp4
│ │ ├── 25 概率不等式1.mp4
│ │ ├── 26 概率不等式2.mp4
│ │ ├── 27 概率不等式1.mp4
│ │ ├── 28 概率不等式2.mp4
│ │ ├── 29 概率不等式3.mp4
│ │ ├── 30 John 引理.mp4
│ │ ├── 31 概率不等式.mp4
│ │ ├── 32 随机投影.mp4
│ │ ├── 33 Stochastic Convergence-概念.mp4
│ │ ├── 34 Stochastic Convergence-性质.mp4
│ │ ├── 35 Stochastic Convergence-应用.mp4
│ │ ├── 36 EM算法1.mp4
│ │ ├── 37 EM算法2.mp4
│ │ ├── 38 EM算法3.mp4
│ │ ├── 39 Bayesian Classification.mp4
│ │ ├── 40 Markov Chain Monte carlo1.mp4
│ │ └── 41 Markov Chain Monte carlo2.mp4
│ ├── 第02阶段-高等数学篇-3-深度学习班数学模型-10课-5.7G（年底更新）/
│ │ ├── 第10课 更多框架.7z
│ │ ├── 第1课 机器学习中数学基础.7z
│ │ ├── 第2课 高效计算基础与图像线性分类器.zip
│ │ ├── 第3课 梯度下降法与反向传播.zip
│ │ ├── 第4课 CNN与常用框架.zip
│ │ ├── 第5课 CNN训练注意事项与框架使用.7z
│ │ ├── 第6课 CNN推展案例.7z
│ │ ├── 第7课 RNN介绍.7z
│ │ ├── 第8课 RNN应用.7z
│ │ └── 第9课 更多的网络类型.7z
├── 第03阶段-算法基础提高篇/
│ ├── 第03阶段-算法基础提高篇-1-机器学习算法基础班-10课-16G/
│ │ ├── 视频/
│ │ │ ├── 01.管窥算法.mp4
│ │ │ ├── 02.字符串.mp4
│ │ │ ├── 03.数组.mp4
│ │ │ ├── 04.树.mp4
│ │ │ ├── 05.链表递归栈.mp4
│ │ │ ├── 06.查找排序.mp4
│ │ │ ├── 07.图论（上）.mp4
│ │ │ ├── 08.图论下.mp4
│ │ │ ├── 09.贪心法和动态规划.mp4
│ │ │ └── 10.概率分治和机器学习.mp4
│ │ └── 资料.rar
│ ├── 第03阶段-算法基础提高篇-2-机器学习算法强化班-10课-17.5G/
│ │ ├── 资料/
│ │ │ ├── 1.链表栈队列.pdf
│ │ │ ├── 10.面试精讲.pdf
│ │ │ ├── 2.字符串.pdf
│ │ │ ├── 3.2数组.pdf
│ │ │ ├── 3.数组.pdf
│ │ │ ├── 4.1树.pdf
│ │ │ ├── 4.2树.pdf
│ │ │ ├── 4.3树.pdf
│ │ │ ├── 4.树.pdf
│ │ │ ├── 5.树和图.pdf
│ │ │ ├── 6.1排序查找.pdf
│ │ │ ├── 6.排序查找.pdf
│ │ │ ├── 7.贪心法和动态规划.pdf
│ │ │ ├── 8.概率组合数学.pdf
│ │ │ └── 9.海量数据.pdf
│ │ ├── 1.链表栈队列.mp4
│ │ ├── 10.面试精讲.mp4
│ │ ├── 2.字符串.mp4
│ │ ├── 3.数组.mp4
│ │ ├── 4.数组树.mp4
│ │ ├── 5.树和图.mp4
│ │ ├── 6.搜索排序.mp4
│ │ ├── 7.贪心动态规划.mp4
│ │ ├── 8.概率组合.mp4
│ │ └── 9.海量数据处理.mp4
│ ├── 第03阶段-算法基础提高篇-3-BAT机器学习回归神经网络-21课(10G,年8月更新)/
│ │ ├── (01)机器学习与相关数学初步/
│ │ │ ├── (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
│ │ │ └── (1)机器学习与相关数学初步.avi
│ │ ├── (02)数理统计与参数估计/
│ │ │ ├── (2)数理统计与参数估计.avi
│ │ │ └── (2)数理统计与参数估计.pdf
│ │ ├── (03)矩阵分析与应用/
│ │ │ ├── (3)矩阵分析与应用.avi
│ │ │ └── (3)矩阵分析与应用.pdf
│ │ ├── (04)凸优化初步/
│ │ │ ├── (4)凸优化初步.avi
│ │ │ └── (4)凸优化初步.pdf
│ │ ├── (05)回归分析与工程应用/
│ │ │ ├── 课件和数据及代码/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ ├── logistic_regression_example-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ └── Untitled-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├── 4月班第5课课件：回归及工程应用经验.pdf
│ │ │ │ ├── data1.txt
│ │ │ │ ├── data2.txt
│ │ │ │ ├── logistic_regression_example.ipynb
│ │ │ │ └── Untitled.ipynb
│ │ │ └── (5)回归分析与工程应用.avi
│ │ ├── (06)特征工程/
│ │ │ ├── 课件与数据及代码/
│ │ │ │ ├── 4月班第6课课件：特征工程.pdf
│ │ │ │ ├── feature_engineering_example.ipynb
│ │ │ │ └── kaggle_bike_competition_train.csv
│ │ │ └── (6)特征工程.avi
│ │ ├── (07)工作流程与模型调优/
│ │ │ ├── (7)工作流程与模型调优.avi
│ │ │ └── (7)工作流程与模型调优.zip
│ │ ├── (08)最大熵模型与EM算法/
│ │ │ ├── (8)最大熵模型与EM算法.avi
│ │ │ └── (8)最大熵模型与EM算法.pdf
│ │ ├── (09)推荐系统与应用/
│ │ │ ├── (9)推荐系统与应用/
│ │ │ │ ├── 4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf
│ │ │ │ ├── CF&&MF recommendation system.zip
│ │ │ │ └── Reccomendation System Examples.ipynb
│ │ │ └── (9)推荐系统与应用.avi
│ │ ├── (10)聚类算法与应用/
│ │ │ ├── (10)聚类算法与应用.avi
│ │ │ └── (10)聚类算法与应用.pdf
│ │ ├── (11)决策树随机森林和adaboost/
│ │ │ ├── 代码/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ └── 随机森林-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├── randomforests.py
│ │ │ │ ├── randomforests.pyc
│ │ │ │ ├── samtrain.csv
│ │ │ │ ├── samval.csv
│ │ │ │ └── 随机森林.ipynb
│ │ │ ├── (11)决策树随机森林adaboost.avi
│ │ │ └── (11)决策树随机森林adaboost.pdf
│ │ ├── (12)SVM/
│ │ │ ├── (补充材料1)SVM补充视频/
│ │ │ │ └── 补充SVM视频下载地址.txt
│ │ │ ├── (补充材料2)SVM的Python程序代码/
│ │ │ │ └── sklearnExample.py
│ │ │ ├── (12)SVM.avi
│ │ │ ├── (12)SVM.pdf
│ │ │ └── (12)支持向量机.ipynb
│ │ ├── (13)贝叶斯方法/
│ │ │ ├── (13)贝叶斯方法.avi
│ │ │ ├── (13)贝叶斯方法.pdf
│ │ │ └── naive_bayes-master.zip
│ │ ├── (14)主题模型/
│ │ │ ├── (14)主题模型.avi
│ │ │ ├── (14)主题模型.pdf
│ │ │ ├── (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
│ │ │ ├── (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
│ │ │ └── LDAClassify.zip
│ │ ├── (15)贝叶斯推理采样与变分/
│ │ │ ├── (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf
│ │ │ ├── (15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
│ │ │ └── gibbsGauss.py
│ │ ├── (16)人工神经网络/
│ │ │ ├── (16)人工神经网络.avi
│ │ │ ├── (16)人工神经网络.pdf
│ │ │ └── Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
│ │ ├── (17)卷积神经网络/
│ │ │ ├── (17)卷积神经网络.avi
│ │ │ └── (17)卷积神经网络.pdf
│ │ ├── (18)循环神经网络与LSTM/
│ │ │ ├── (18)循环神经网络和LSTM.avi
│ │ │ └── (18)循环神经网络与LSTM.pdf
│ │ ├── (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介/
│ │ │ ├── (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi
│ │ │ └── (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
│ │ ├── (20)贝叶斯网络和HMM/
│ │ │ ├── (20)贝叶斯网络和HMM.avi
│ │ │ └── (20)贝叶斯网络和HMM.pdf
│ │ ├── (额外补充)词嵌入word embedding/
│ │ │ ├── (额外补充)词嵌入word embedding.avi
│ │ │ └── (额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf
│ ├── 第03阶段-算法基础提高篇-4-机器学习深度学习之算法图论概率分治-16G/
│ │ ├── 01.管窥算法.mp4
│ │ ├── 02.字符串.mp4
│ │ ├── 03.数组.mp4
│ │ ├── 10.概率分治和机器学习.mp4
│ │ ├── 4.树.mp4
│ │ ├── 5.链表递归栈.mp4
│ │ ├── 6.查找排序.mp4
│ │ ├── 7.图论（上）.mp4
│ │ ├── 8.图论下.mp4
│ │ └── 9.贪心法和动态规划.mp4
├── 第04阶段-机器学习深度学习篇/
│ ├── 第04阶段-机器学习深度学习篇-1-基础进阶强化-9G/
│ │ ├── 第二阶段-深度学习进阶/
│ │ │ ├── 第10章 神经网络手写数字演示.mp4
│ │ │ ├── 第11章 Backpropagation算法上.mp4
│ │ │ ├── 第12章 Backpropagation算法下.mp4
│ │ │ ├── 第13章 Backpropagation算法实现.mp4
│ │ │ ├── 第14章 cross-entropy函数.mp4
│ │ │ ├── 第15章 Softmax和Overfitting.mp4
│ │ │ ├── 第16章 Regulization.mp4
│ │ │ ├── 第17章 Regulazition和Dropout.mp4
│ │ │ ├── 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
│ │ │ ├── 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
│ │ │ ├── 第1章 基本概念清晰版.mp4
│ │ │ ├── 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
│ │ │ ├── 第21章 深度神经网络中的难点.mp4
│ │ │ ├── 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
│ │ │ ├── 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
│ │ │ ├── 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
│ │ │ ├── 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
│ │ │ ├── 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
│ │ │ ├── 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
│ │ │ ├── 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
│ │ │ ├── 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
│ │ │ ├── 第3章 环境配置分部详解.mp4
│ │ │ ├── 第4章 环境配置分部详解下.mp4
│ │ │ ├── 第5章 手写数字识别.mp4
│ │ │ ├── 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
│ │ │ ├── 第7章 随机梯度下降算法.mp4
│ │ │ ├── 第8章 梯度下降算法实现上.mp4
│ │ │ ├── 第9章 梯度下降算法实现下.mp4
│ │ │ └── 深度学习进阶课件.rar
│ │ ├── 第三阶段-深度学习深入与强化/
│ │ │ ├── 第10课 更多框架/
│ │ │ │ ├── 5月班第10课_framework.pdf
│ │ │ │ └── 第10课 更多框架.avi
│ │ │ ├── 第1课 机器学习中数学基础/
│ │ │ │ ├── 第1课 机器学习中数学基础.avi
│ │ │ │ └── 五月班第一次课件：机器学习中数学基础 (1).pdf
│ │ │ ├── 第2课 高效计算基础与图像线性分类器/
│ │ │ │ ├── 5月班第2课课件：高效计算基础与图像线性分类器.pdf
│ │ │ │ ├── image linear classification.zip
│ │ │ │ ├── numpy_operations.ipynb
│ │ │ │ └── 第2课 高效计算基础与图像线性分类器.avi
│ │ │ ├── 第3课 梯度下降法与反向传播/
│ │ │ │ ├── 5月班第3课课件：梯度下降法与反向传播 (1).pdf
│ │ │ │ └── 第3课 梯度下降法与反向传播.avi
│ │ │ ├── 第4课 CNN与常用框架/
│ │ │ │ ├── 5月深度学习班第4课--CNN，典型网络结构与常用框架.pdf
│ │ │ │ └── 第4课 CNN与常用框架.avi
│ │ │ ├── 第5课 CNN训练注意事项与框架使用/
│ │ │ │ ├── 5月班第5次课 - caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项.pdf
│ │ │ │ └── 第5课 CNN训练注意事项与框架使用.avi
│ │ │ ├── 第6课 CNN推展案例/
│ │ │ │ ├── 5月班第6次课 - CNN扩展 图像识别与定位 物体检测 NeuralStyle.pdf
│ │ │ │ └── 第6课 CNN推展案例.avi
│ │ │ ├── 第7课 RNN介绍/
│ │ │ │ ├── 5月班第7课课件_rnn_intrduction.pdf
│ │ │ │ └── 第7课 RNN介绍.avi
│ │ │ ├── 第8课 RNN应用/
│ │ │ │ ├── 5月班第8课_rnn_appliacation.pdf
│ │ │ │ └── 第8课 RNN应用.avi
│ │ │ ├── 第9课 更多的网络类型/
│ │ │ │ ├── 5月班第9次课课件_more_about_nn.pdf
│ │ │ │ └── 第9课 更多的网络类型.avi
│ │ ├── 第一阶段-深度学习基础/
│ │ │ ├── 视频/
│ │ │ │ ├── 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
│ │ │ │ ├── 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
│ │ │ │ ├── 1.2深度学习介绍.mp4
│ │ │ │ ├── 2基本概念.mp4
│ │ │ │ ├── 3.1决策树算法.mp4
│ │ │ │ ├── 3.2决策树应用.mp4
│ │ │ │ ├── 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
│ │ │ │ ├── 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
│ │ │ │ ├── 5.1支持向量机SVM上.mp4
│ │ │ │ ├── 5.1支持向量机SVM上应用.mp4
│ │ │ │ ├── 6.2神经网络算法应用上.mp4
│ │ │ │ ├── 6.3神经网络算法应用下.mp4
│ │ │ │ ├── 7.1简单线性回归上.mp4
│ │ │ │ ├── 7.2简单线性回归下.mp4
│ │ │ │ ├── 7.3多元线性回归.mp4
│ │ │ │ ├── 7.4多元线性回归应用.mp4
│ │ │ │ ├── 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
│ │ │ │ ├── 7.6非线性回归应用.mp4
│ │ │ │ ├── 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
│ │ │ │ ├── 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
│ │ │ │ ├── 8.1Kmeans算法.mp4
│ │ │ │ ├── 8.2Kmeans应用.mp4
│ │ │ │ ├── 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
│ │ │ │ ├── 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
│ │ │ │ ├── 神经网络NN算法.mp4
│ │ │ │ ├── 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
│ │ │ │ ├── 支持向量机(SVM)算法下.mp4
│ │ │ │ └── 总结.mp4
│ │ │ ├── 代码与素材.rar
│ │ │ ├── 课件.CHM
│ │ │ └── 课件.rar
│ ├── 第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/
│ │ ├── 0.烟雨蒙蒙.mp4
│ │ ├── 1.微积分和概率论.mp4
│ │ ├── 10.降维.mp4
│ │ ├── 11.聚类.mp4
│ │ ├── 12.Boosting.mp4
│ │ ├── 13.贝叶斯网络.mp4
│ │ ├── 14.EM算法.mp4
│ │ ├── 14.EM算法重制完整版.mp4
│ │ ├── 15.主题模型.mp4
│ │ ├── 16.采样.mp4
│ │ ├── 17.HMM.mp4
│ │ ├── 18.条件随机场.mp4
│ │ ├── 19.人工神经网络.mp4
│ │ ├── 2.数理统计与参数估计.mp4
│ │ ├── 20.CNN&RNN.mp4
│ │ ├── 3.矩阵运算.mp4
│ │ ├── 4.凸优化.mp4
│ │ ├── 5.回归.mp4
│ │ ├── 6.梯度下降和拟牛顿.mp4
│ │ ├── 7.最大熵模型.mp4
│ │ ├── 8.随机森林.mp4
│ │ ├── 9.支持向量机.mp4
│ │ ├── 回归代码.rar
│ │ ├── 课程ppt.rar
│ │ └── 随机森林_SVM代码.rar
│ ├── 第04阶段-机器学习深度学习篇-3-Matlab机器学习-1.73G/
│ │ ├── 25种人工神经网络模型matlab源码/
│ │ │ ├── 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.rar
│ │ │ ├── 案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价.rar
│ │ │ ├── 案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算.rar
│ │ │ ├── 案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别.rar
│ │ │ ├── 案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能.rar
│ │ │ ├── 案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测.rar
│ │ │ ├── 案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测.rar
│ │ │ ├── 案例16 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测.rar
│ │ │ ├── 案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断.rar
│ │ │ ├── 案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究.rar
│ │ │ ├── 案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断.rar
│ │ │ ├── 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.rar
│ │ │ ├── 案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选.rar
│ │ │ ├── 案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值.rar
│ │ │ ├── 案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模.rar
│ │ │ ├── 案例6 PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制.rar
│ │ │ ├── 案例7 RBF网络的回归-非线性函数回归的实现.rar
│ │ │ ├── 案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测.rar
│ │ │ └── 案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别.rar
│ │ ├── MATLAB-高等数学教学视频/
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频10：代数方程组的MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频11：向量代数与空间解析几何MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频12：多元函数微分学的MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频13：重积分的MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频14：常微分方程的MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频15：积分变换的MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频1：MATLAB概述.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频2：MATLAB程序设计.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频3：MATLAB图形初步.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频4：MATLAB数值运算.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频5：MATLAB符号运算.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频6：函数极限与连续的MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频7：导数与微分的MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频8：积分的MATLAB求解.rar
│ │ │ ├── MATLAB高等数学问题求解教学视频9：级数的MATLAB求解.rar
│ │ │ └── 《基于MATLAB的高等数学问题求解》 随书附带源程序.rar
│ │ ├── MATLAB-神经网络教学视频/
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频10：用GUI设计神经网络.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频11：神经网络应用实例.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频1：神经网络概述与MATLAB快速入门.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频2：MATLAB函数与神经网络工具箱.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频3：单层感知器.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频4：线性神经网络.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频5：BP神经网络.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频6：径向基函数网络.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频7：自组织竞争神经网络.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频8：反馈神经网络.rar
│ │ │ ├── MATLAB神经网络教学视频9：随机神经网络.rar
│ │ │ └── 《MATLAB神经网络原理与实例精解》随书附带源程序.rar
│ ├── 第04阶段-机器学习深度学习篇-4-量化交易实战项目班-10课(6.7G,Python3,年更新)/
│ │ ├── 代码.rar
│ │ ├── 第01课_机器学习与量化交易项目班.mp4
│ │ ├── 第02课_机器学习与量化交易项目班.mp4
│ │ ├── 第03课_机器学习与量化交易项目班.mp4
│ │ ├── 第04课_机器学习与量化交易项目班.mp4
│ │ ├── 第05课_机器学习与量化交易项目班.mp4
│ │ ├── 第06课_机器学习与量化交易项目班.mp4
│ │ ├── 第07课_机器学习与量化交易项目班.mp4
│ │ ├── 第08课_机器学习与量化交易项目班.mp4
│ │ ├── 第09课_机器学习与量化交易项目班.mp4.avi
│ │ ├── 第10课_机器学习与量化交易项目班.mp4.avi
│ │ └── 课件.rar
│ ├── 第04阶段-机器学习深度学习篇-5-Tensorflow神经网络框架-12周(全新)/
│ │ ├── 第01周.7z
│ │ ├── 第02周.7z
│ │ ├── 第03周.7z
│ │ ├── 第04周.7z
│ │ ├── 第05周.7z
│ │ ├── 第06周.7z
│ │ ├── 第07周.7z
│ │ ├── 第08周.7z
│ │ ├── 第09周.7z
│ │ ├── 第10周.zip
│ │ ├── 第11周.zip
│ │ └── 第12周进阶课程.zip
│ ├── 第04阶段-机器学习深度学习篇-6-Kaggle案例实战班-4G-年更新/
│ │ ├── Kaggle案例实战班01.7z
│ │ ├── Kaggle案例实战班02.7z
│ │ ├── Kaggle案例实战班03.7z
│ │ ├── Kaggle案例实战班03.zip
│ │ ├── Kaggle案例实战班04.zip
│ │ ├── Kaggle案例实战班05.zip
│ │ ├── Kaggle案例实战班06.zip
│ │ ├── Kaggle案例实战班07.zip
│ │ ├── Kaggle案例实战班08.7z
│ │ └── 源码.rar
├── 第05阶段-数据分析与挖掘篇/
│ ├── 第05阶段-数据分析与挖掘篇-1-数据分析从入门到精通-1.7G/
│ │ ├── 第10周.rar
│ │ ├── 第11周.rar
│ │ ├── 第12周.rar
│ │ ├── 第13周.rar
│ │ ├── 第14周.rar
│ │ ├── 第15周.rar
│ │ ├── 第1周.rar
│ │ ├── 第2周.rar
│ │ ├── 第3周.rar
│ │ ├── 第4周.rar
│ │ ├── 第5周.rar
│ │ ├── 第6周.rar
│ │ ├── 第7周.rar
│ │ ├── 第8周.rar
│ │ ├── 第9周.rar
│ │ └── 机器学习实战及源代码.zip
│ ├── 第05阶段-数据分析与挖掘篇-2-数据分析数据可视化实战-(Python3.5)/
│ │ ├── 章节1Python概况/
│ │ │ └── python2.mp4
│ │ ├── 章节2Python安装/
│ │ │ ├── python3.mp4
│ │ │ └── python4.mp4
│ │ ├── 章节3数据准备/
│ │ │ ├── 3.zip
│ │ │ ├── python10.mp4
│ │ │ ├── python11.mp4
│ │ │ ├── python12.mp4
│ │ │ ├── python13.mp4
│ │ │ ├── python14.mp4
│ │ │ ├── python15.mp4
│ │ │ ├── python16.mp4
│ │ │ ├── python17.mp4
│ │ │ ├── python5.mp4
│ │ │ ├── python6.mp4
│ │ │ ├── python7.mp4
│ │ │ ├── python8.mp4
│ │ │ └── python9.mp4
│ │ ├── 章节4数据处理/
│ │ │ ├── 4.zip
│ │ │ ├── pyhon18.mp4
│ │ │ ├── python19.mp4
│ │ │ ├── python20.mp4
│ │ │ ├── python21.mp4
│ │ │ ├── python22.mp4
│ │ │ ├── python23.mp4
│ │ │ ├── python24.mp4
│ │ │ ├── python25.mp4
│ │ │ ├── python26.mp4
│ │ │ ├── python27.mp4
│ │ │ ├── python28.mp4
│ │ │ ├── python29.mp4
│ │ │ ├── python30.mp4
│ │ │ ├── python31.mp4
│ │ │ ├── python32.mp4
│ │ │ ├── python33.mp4
│ │ │ ├── python34.mp4
│ │ │ ├── python35.mp4
│ │ │ ├── python36.mp4
│ │ │ ├── python37.mp4
│ │ │ └── python38.mp4
│ │ ├── 章节5数据可视化/
│ │ │ ├── 5.zip
│ │ │ ├── python39.mp4
│ │ │ ├── python40.mp4
│ │ │ ├── python41.mp4
│ │ │ ├── python42.mp4
│ │ │ └── python43.mp4
│ │ ├── 章节6网页数据抓取/
│ │ │ ├── 6.zip
│ │ │ ├── python44.mp4
│ │ │ ├── python45.mp4
│ │ │ ├── python46.mp4
│ │ │ ├── python47.mp4
│ │ │ └── python48.mp4
│ │ ├── 章节7连接MySQL/
│ │ │ ├── 7.zip
│ │ │ └── python49.mp4
│ │ ├── 章节8数据分析/
│ │ │ ├── 8.zip
│ │ │ ├── python50.mp4
│ │ │ ├── python51.mp4
│ │ │ ├── python52.mp4
│ │ │ ├── python53.mp4
│ │ │ ├── python54.mp4
│ │ │ └── python55.mp4
│ │ └── data.csv
│ ├── 第05阶段-数据分析与挖掘篇-3-豆瓣金融等案例-12课-10G（年8月更新）/
│ │ ├── 视频/
│ │ │ ├── 1.mp4
│ │ │ ├── 10.mp4
│ │ │ ├── 11.mp4
│ │ │ ├── 12.mp4
│ │ │ ├── 2.mp4
│ │ │ ├── 3.mp4
│ │ │ ├── 4.mp4
│ │ │ ├── 5.mp4
│ │ │ ├── 6.mp4
│ │ │ ├── 7.mp4
│ │ │ ├── 8.mp4
│ │ │ ├── 9.mp4
│ │ │ └── readme.txt
│ │ ├── 课件.7z
│ │ └── 数据挖掘打包资料.zip
├── 第06阶段-自然语言处理篇/
│ ├── 第06阶段-自然语言处理篇-1-NLP到Word2vec实战班(底更新)/
│ │ ├── 配套软件/
│ │ │ ├── kaggle-data.rar
│ │ │ ├── kaggle-word2vec-ipynb.zip
│ │ │ ├── lastfm-dataset-1K(3).tar.gz
│ │ │ └── readme.txt
│ │ ├── readme.txt
│ │ ├── 第1课 NLP理论基础.mp4
│ │ ├── 第2课 Word2Vec理论基础.mp4
│ │ ├── 第3课 Word2Vec实战案例课Kaggle竞赛案例.mp4
│ │ ├── 第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例.mp4
│ │ └── 课件资料.rar
│ ├── 第06阶段-自然语言处理篇-2-自然语言处理班（Python3，年更新）/
│ │ ├── 7.词向量表示与文本分类/
│ │ │ ├── 词向量、word2vec、sense2vec与相关应用.pdf
│ │ │ └── 第7课 词向量与相关应用 - 七月在线.ts
│ │ ├── 8.条件随机场与应用/
│ │ │ ├── crf.zip
│ │ │ ├── 第8课 条件随机场与应用 - 七月在线.ts
│ │ │ └── 资料.7z
│ │ ├── 课件资料/
│ │ │ ├── DLinNLP.zip
│ │ │ ├── Lecture_1.zip
│ │ │ ├── Lecture_2.zip
│ │ │ ├── statiscal_machine_translation.zip
│ │ │ ├── 课件：HMM.zip
│ │ │ └── 主题模型课件与资料.zip
│ │ ├── 1 NLP基础技能.mp4
│ │ ├── 2 从语言模型到朴素贝叶斯.mp4
│ │ ├── 3.LDA主题模型.mp4
│ │ ├── 4.基于统计的翻译系统.mp4
│ │ ├── 5.隐马尔科夫模型及其应用.mp4
│ │ ├── 6.深度学习与NLP简单应用.mp4
│ │ └── 自然语言第五讲后20分钟补充.mp4
│ ├── 第06阶段-自然语言处理篇-3-聊天机器人视频课程（Python，年6月更新）/
│ │ ├── readme.txt
│ │ ├── 第1课 聊天机器人的基础模型与综述.mp4
│ │ ├── 第2课 NLP基础及扫盲.mp4
│ │ ├── 第3课 后半部分.mp4
│ │ ├── 第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人（后30min有遮挡后续补录下）.mp4
│ │ ├── 第4课 深度学习基础及扫盲.mp4
│ │ ├── 第5课 深度学习聊天机器人原理.mp4
│ │ ├── 第6课 用深度学习方法制作聊天机器人 - 七月在线.mp4
│ │ ├── 第7课 图像与文本的完美结合：看图回答VQA.mp4
│ │ ├── 第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望.mp4
│ │ └── 课件+资料.rar
│ ├── 第06阶段-自然语言处理篇-4-国内知名教授讲解的自然语言理解视频教程-64集/
│ │ ├── 01自然语言理解 绪论（一）.flv
│ │ ├── 02自然语言理解 绪论（二）.flv
│ │ ├── 03自然语言理解 绪论（三）.flv
│ │ ├── 04数学基础（一）.flv
│ │ ├── 05数学基础（二）.flv
│ │ ├── 06数学基础（三）.flv
│ │ ├── 07数学基础（四）.flv
│ │ ├── 08数学基础（五）.flv
│ │ ├── 09形式语言与自动机及其在nlp中的应用（一）.flv
│ │ ├── 10形式语言与自动机及其在nlp中的应用（二）.flv
│ │ ├── 11形式语言与自动机及其在nlp中的应用（三）.flv
│ │ ├── 12形式语言与自动机及其在nlp中的应用（四）.flv
│ │ ├── 13形式语言与自动机及其在nlp中的应用（五）.flv
│ │ ├── 14形式语言与自动机及其在nlp中的应用（六）.flv
│ │ ├── 15语料库与语言知识库（一）.flv
│ │ ├── 16语料库与语言知识库（二）.flv
│ │ ├── 17语料库与语言知识库（三）.flv
│ │ ├── 18语料库与语言知识库（四）.flv
│ │ ├── 19语料库与语言知识库（五）.flv
│ │ ├── 20语言模型（一）.flv
│ │ ├── 21语言模型（二）.flv
│ │ ├── 22语言模型（三）.flv
│ │ ├── 23语言模型（四）.flv
│ │ ├── 24语言模型（五）.flv
│ │ ├── 25隐马尔柯夫模型（一）.flv
│ │ ├── 26隐马尔柯夫模型（二）.flv
│ │ ├── 27隐马尔柯夫模型（三）.flv
│ │ ├── 28隐马尔柯夫模型（四）.flv
│ │ ├── 29隐马尔柯夫模型（五）.flv
│ │ ├── 30隐马尔柯夫模型（六）.flv
│ │ ├── 31词法分析与词性标注（一）.flv
│ │ ├── 32词法分析与词性标注（二）.flv
│ │ ├── 33词法分析与词性标注（三）.flv
│ │ ├── 34词法分析与词性标注（四）.flv
│ │ ├── 35词法分析与词性标注（五）.flv
│ │ ├── 36语法理论（一）.flv
│ │ ├── 37语法理论（二）.flv
│ │ ├── 38语法理论（三）.flv
│ │ ├── 39语法理论（四）.flv
│ │ ├── 40句法分析（一）.flv
│ │ ├── 41句法分析（二）.flv
│ │ ├── 42句法分析（三）.flv
│ │ ├── 43句法分析（四）.flv
│ │ ├── 44句法分析（五）.flv
│ │ ├── 45句法分析（六）.flv
│ │ ├── 46句法分析（七）.flv
│ │ ├── 47句法分析（八）.flv
│ │ ├── 48句法分析（九）.flv
│ │ ├── 49句法分析（十）.flv
│ │ ├── 50句法分析（十一）.flv
│ │ ├── 51语义计算（一）.flv
│ │ ├── 52语义计算（二）.flv
│ │ ├── 53语义计算（三）.flv
│ │ ├── 54机器翻译（一）.flv
│ │ ├── 55机器翻译（二）.flv
│ │ ├── 56机器翻译（三）.flv
│ │ ├── 57机器翻译（四）.flv
│ │ ├── 58机器翻译（五）.flv
│ │ ├── 59机器翻译（六）.flv
│ │ ├── 60机器翻译（七）.flv
│ │ ├── 61机器翻译（八）.flv
│ │ ├── 62机器翻译（九）.flv
│ │ ├── 63机器翻译（十）.flv
│ │ └── 64机器翻译（十一）.flv
│ ├── 第06阶段-自然语言处理篇-5-Python自然语言分析(Python3，年底)/
│ │ ├── 第01周.zip
│ │ ├── 第02周.zip
│ │ ├── 第03周.zip
│ │ ├── 第04周.zip
│ │ ├── 第05周.zip
│ │ ├── 第06周.zip
│ │ ├── 第07周.zip
│ │ ├── 第08周.zip
│ │ ├── 第09周.zip
│ │ ├── 第10周.zip
│ │ ├── 第11周.zip
│ │ ├── 第12周.zip
│ │ ├── 分词资料.rar
│ │ └── 语料库建设.zip
│ ├── 第06阶段-自然语言处理篇-6-机器读心术之文本挖掘与自然语言处理/
│ │ ├── 第01课 自然语言处理与文本挖掘概述.7z
│ │ ├── 第02课 自动机及其应用，文稿自动校正，歧义消除.7z
│ │ ├── 第03课 语言模型，平滑方法.7z
│ │ ├── 第04课 概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM.7z
│ │ ├── 第05课 马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF的软件.7z
│ │ ├── 第06课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传.7z
│ │ ├── 第07课 命名实体识别，词性标注，从文本里挖出最重要的内容.7z
│ │ ├── 第08课 句法分析找出句子的重点.7z
│ │ ├── 第09课 语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考.7z
│ │ ├── 第10课 文本分类，情感分析。应用案例：互联网自动门户，评论倾向性分析.7z
│ │ ├── 第11课 信息检索系统，搜索引擎原理，问答系统，应用案例：客服机器人是怎么造出来的？.7z
│ │ ├── 第12课 文本深度挖掘：自动文摘与信息抽取.7z
│ │ ├── 第13课 机器翻译与语音识别技术介绍、IBM Watson系统的认知智慧.7z
│ │ └── 课件资料.rar
├── 第07阶段-面试技巧提高篇/
│ ├── 第07阶段-面试技巧提高篇-1-机器学习面试班阿里、谷歌视频教程-14课-800M/
│ │ ├── 视频/
│ │ │ ├── 01.字符串高频面试题精讲.zip
│ │ │ ├── 02.数组高频面试题精讲.zip
│ │ │ ├── 03.栈和队列面试题精讲.zip
│ │ │ ├── 04.链表面试题精讲.zip
│ │ │ ├── 05.图与树的面试题精讲.zip
│ │ │ ├── 06.概率面试题精讲.zip
│ │ │ ├── 07.O(N)时间解决的面试题(上).zip
│ │ │ ├── 08.O(N)时间解决的面试题(中).zip
│ │ │ ├── 09.我的北美求职心得.zip
│ │ │ ├── 10.O(N)时间解决的面试题(下).zip
│ │ │ ├── 11.谷歌面试题精讲.zip
│ │ │ ├── 12.阿里巴巴面试题精讲.zip
│ │ │ ├── 13.探秘校招笔试面试.zip
│ │ │ └── 14.助力春招.zip
│ │ └── 课件.zip
链接:
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发表于 2019-7-15 13:43:53
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