rk0386-GP-人工智能机器学习-第四期【VIP专享】

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——/GP-人工智能机器学习-第四期/
├──01-第一模块：Python快速入门  
|   ├──01-1-Python环境配置  
|   |   └──01-1-Python环境配置.ts  35.95M
|   ├──02-2-Python库安装工具  
|   |   └──01-2-Python库安装工具.ts  35.18M
|   ├──03-3-Notebook工具使用  
|   |   └──01-3-Notebook工具使用.ts  64.51M
|   ├──04-4-Python简介  
|   |   └──01-4-Python简介.ts  49.55M
|   ├──05-5-Python数值运算  
|   |   └──01-5-Python数值运算.ts  32.70M
|   ├──06-6-Python字符串操作  
|   |   └──01-6-Python字符串操作.ts  30.17M
|   ├──07-7-1-索引结构  
|   |   └──01-7-1-索引结构.ts  20.56M
|   ├──08-7-2-List基础结构  
|   |   └──01-7-2-List基础结构.ts  27.73M
|   ├──09-8-List核心操作  
|   |   └──01-8-List核心操作.ts  28.85M
|   ├──10-9-字典基础定义  
|   |   └──01-9-字典基础定义.ts  17.50M
|   ├──11-10-字典的核心操作  
|   |   └──01-10-字典的核心操作.ts  25.56M
|   ├──12-11-Set结构  
|   |   └──01-11-Set结构.ts  24.08M
|   ├──13-12-赋值机制  
|   |   └──01-12-赋值机制.ts  6.38M
|   ├──14-13-判断结构  
|   |   └──01-13-判断结构.ts  14.24M
|   ├──15-14-循环结构  
|   |   └──01-14-循环结构.ts  24.35M
|   ├──16-15-函数定义  
|   |   └──01-15-函数定义.ts  29.27M
|   ├──17-16-模块与包  
|   |   └──01-16-模块与包.ts  28.98M
|   ├──18-17-异常处理模块  
|   |   └──01-17-异常处理模块.ts  44.00M
|   ├──19-18-文件操作  
|   |   └──01-18-文件操作.ts  43.48M
|   ├──20-19-类的基本定义  
|   |   └──01-19-类的基本定义.ts  28.69M
|   ├──21-20-类的属性操作  
|   |   └──01-20-类的属性操作.ts  31.41M
|   ├──22-21-时间操作  
|   |   └──01-21-时间操作.ts  15.63M
|   ├──23-22-Python练习题-1  
|   |   └──01-22-Python练习题-1.ts  29.86M
|   └──24-23-Python练习题-2  
|   |   └──01-23-Python练习题-2.ts  44.01M
├──02-第二模块：Python数据科学必备工具包实战  
|   ├──01-科学计算库-Numpy  
|   |   ├──17-13-Pandas常用操作.ts  32.59M
|   |   ├──18-14-Pandas常用操作2.ts  30.31M
|   |   ├──01-1-Numpy概述.ts  29.58M
|   |   ├──02-2-Array数组.ts  30.33M
|   |   ├──03-3-数组结构.ts  60.18M
|   |   ├──04-4-数组类型.ts  20.89M
|   |   ├──05-5-数值运算.ts  43.42M
|   |   ├──06-6-排序操作.ts  36.49M
|   |   ├──07-7-数组形状操作.ts  54.66M
|   |   ├──08-8-数组生成函数.ts  43.90M
|   |   ├──09-9-常用生成函数.ts  26.20M
|   |   ├──10-10-四则运算.ts  28.10M
|   |   ├──11-11-随机模块.ts  48.71M
|   |   ├──12-12-文件读写.ts  32.82M
|   |   ├──13-13-数组保存.ts  43.61M
|   |   ├──14-14-练习题-1.ts  47.33M
|   |   ├──15-15-练习题-2.ts  44.87M
|   |   └──16-16-练习题-3.ts  61.90M
|   ├──02-数据分析处理库-Pandas  
|   |   ├──01-1-Pandas概述.ts  52.17M
|   |   ├──02-2-Pandas基本操作.ts  66.31M
|   |   ├──03-3-Pandas索引.ts  59.70M
|   |   ├──04-4-groupby操作.ts  37.34M
|   |   ├──05-5-数值运算1.ts  34.41M
|   |   ├──06-6-对象操作.ts  27.50M
|   |   ├──07-7-对象操作2.ts  28.42M
|   |   ├──08-8-merge操作.ts  30.32M
|   |   ├──09-9-显示设置.ts  19.67M
|   |   ├──10-10-数据透视表.ts  34.07M
|   |   ├──11-11-时间操作.ts  28.19M
|   |   ├──12-12-时间序列操作.ts  37.98M
|   |   ├──13-15-Groupby操作延伸.ts  49.19M
|   |   ├──14-16-字符串操作.ts  19.75M
|   |   ├──15-17-索引进阶.ts  24.79M
|   |   ├──16-18-Pandas绘图操作.ts  42.84M
|   |   └──17-19-大数据处理技巧.ts  73.53M
|   ├──03-.可视化库-Matplotlib  
|   |   ├──01-1-Matplotlib概述.ts  29.07M
|   |   ├──02-2-子图与标注.ts  51.55M
|   |   ├──03-3-风格设置.ts  12.81M
|   |   ├──04-4-条形图.ts  30.13M
|   |   ├──05-5-条形图细节.ts  30.78M
|   |   ├──06-6-条形图外观.ts  32.36M
|   |   ├──07-7-盒图绘制.ts  20.42M
|   |   ├──08-8-盒图细节.ts  33.80M
|   |   ├──09-9-绘图细节设置.ts  31.18M
|   |   ├──10-10-绘图细节设置2.ts  32.54M
|   |   ├──11-11-直方图与散点图.ts  39.07M
|   |   ├──12-12-3D图绘制.ts  51.00M
|   |   ├──13-13-pie图.ts  33.43M
|   |   ├──14-14-子图布局.ts  46.46M
|   |   └──15-15-结合pandas与sklearn.ts  37.16M
|   └──04-可视化库-Seaborn  
|   |   ├──01-0-课程简介.ts  5.80M
|   |   ├──02-1整体布局风格设置.ts  20.22M
|   |   ├──03-2风格细节设置.ts  19.80M
|   |   ├──04-3调色板.ts  23.02M
|   |   ├──05-4调色板颜色设置.ts  19.53M
|   |   ├──06-5单变量分析绘图.ts  24.05M
|   |   ├──07-6回归分析绘图.ts  23.12M
|   |   ├──08-7多变量分析绘图.ts  24.22M
|   |   ├──09-8分类属性绘图.ts  25.34M
|   |   ├──10-9Facetgrid使用方法.ts  19.82M
|   |   ├──11-10Facetgrid绘制多变量.ts  24.63M
|   |   └──12-11热度图绘制.ts  37.72M
├──03-第三模块：人工智能-必备数学课程  
|   ├──01-高等数学基础  
|   |   ├──01-0-课程简介.ts  4.60M
|   |   ├──02-1-函数.ts  13.42M
|   |   ├──03-2-极限.ts  18.06M
|   |   ├──04-3-无穷小与无穷大.ts  16.75M
|   |   ├──05-4-连续性与导数.ts  23.39M
|   |   ├──06-5-偏导数.ts  17.96M
|   |   ├──07-6-方向导数.ts  22.11M
|   |   └──08-7-梯度.ts  34.85M
|   ├──02-微积分  
|   |   ├──01-1-微积分基本想法.ts  16.09M
|   |   ├──02-2-微积分的解释.ts  20.36M
|   |   ├──03-3-定积分.ts  21.59M
|   |   ├──04-4-定积分性质.ts  13.38M
|   |   └──05-5-牛顿-莱布尼茨公式.ts  32.60M
|   ├──03-泰勒公式与拉格朗日  
|   |   ├──01-1-泰勒公式出发点.ts  15.53M
|   |   ├──02-2-一点一世界.ts  24.08M
|   |   ├──03-3-阶数的作用.ts  21.26M
|   |   ├──04-4-阶乘的作用.ts  17.36M
|   |   ├──05-5-拉格朗日乘子法.ts  30.44M
|   |   └──06-6-求解拉格朗日乘子法.ts  29.76M
|   ├──04-线性代数基础  
|   |   ├──01-1-行列式概述.ts  14.48M
|   |   ├──02-2-矩阵与数据的关系.ts  22.64M
|   |   ├──03-3-矩阵基本操作.ts  30.59M
|   |   ├──04-4-矩阵的几种变换.ts  13.97M
|   |   ├──05-5-矩阵的秩.ts  34.37M
|   |   └──06-6-内积与正交.ts  31.27M
|   ├──05-特征值与矩阵分解  
|   |   ├──01-1-特征值与特征向量.ts  17.73M
|   |   ├──02-2-特征空间与应用.ts  11.76M
|   |   ├──03-1-SVD要解决的问题.ts  17.83M
|   |   ├──04-4-特征值分解.ts  14.34M
|   |   └──05-5-SVD矩阵分解.ts  35.13M
|   ├──06-随机变量  
|   |   ├──01-1-离散型随机变量.ts  19.33M
|   |   ├──02-2-连续型随机变量.ts  29.58M
|   |   ├──03-3-简单随机抽样.ts  5.74M
|   |   ├──04-4-似然函数.ts  19.04M
|   |   └──05-5-极大似然估计.ts  27.43M
|   ├──07-概率论基础  
|   |   ├──01-1-概率与频率.ts  17.19M
|   |   ├──02-2-古典概型.ts  18.68M
|   |   ├──03-3-条件概率.ts  23.01M
|   |   ├──04-4-条件概率小例子.ts  17.83M
|   |   ├──05-5-独立性.ts  21.22M
|   |   ├──06-6-二维离散型随机变量.ts  22.47M
|   |   ├──07-7-二维连续型随机变量.ts  16.40M
|   |   ├──08-8-边缘分布.ts  28.56M
|   |   ├──09-9-期望.ts  12.45M
|   |   ├──10-10-期望求解.ts  23.91M
|   |   ├──11-11-马尔科夫不等式.ts  22.56M
|   |   ├──12-12-切比雪夫不等式.ts  33.57M
|   |   ├──13-13-后验概率估计.ts  26.26M
|   |   ├──14-14-贝叶斯拼写纠错实例.ts  20.84M
|   |   └──15-15-垃圾邮件过滤实例.ts  25.58M
|   ├──08-数据科学你得知道的几种分布  
|   |   ├──01-1-正太分布.ts  85.21M
|   |   ├──02-2-二项式分布.ts  54.99M
|   |   ├──03-3-泊松分布.ts  77.44M
|   |   ├──04-4-均匀分布.ts  13.11M
|   |   ├──05-5-卡方分布.ts  37.05M
|   |   └──06-6-beta分布.ts  66.78M
|   ├──09-核函数变换  
|   |   ├──01-1-核函数的目的.ts  17.89M
|   |   ├──02-2-线性核函数.ts  13.33M
|   |   ├──03-3-多项式核函数.ts  10.59M
|   |   ├──04-4-核函数实例.ts  27.58M
|   |   ├──05-5-高斯核函数.ts  22.82M
|   |   └──06-6-参数的影响.ts  23.99M
|   ├──10-熵与激活函数  
|   |   ├──01-1-熵的概念.ts  11.69M
|   |   ├──02-2-熵的大小意味着什么.ts  42.29M
|   |   ├──03-3-激活函数.ts  15.92M
|   |   └──04-4-激活函数的问题.ts  24.80M
|   ├──11-回归分析  
|   |   ├──01-1-回归分析概述.ts  25.63M
|   |   ├──02-2-回归方程定义.ts  18.59M
|   |   ├──03-3-误差项的定义.ts  33.84M
|   |   ├──04-4-最小二乘法推导与求解.ts  43.03M
|   |   ├──05-5-回归方程求解小例子.ts  27.71M
|   |   ├──06-6-回归直线拟合优度.ts  47.87M
|   |   ├──07-7-多元与曲线回归问题.ts  44.29M
|   |   ├──08-8-Python工具包介绍.ts  52.95M
|   |   ├──09-9-statsmodels回归分析.ts  38.31M
|   |   ├──10-10-高阶与分类变量实例.ts  67.63M
|   |   ├──11-11-案例：汽车价格预测任务概述.ts  46.70M
|   |   ├──12-12-案例：缺失值填充.ts  101.56M
|   |   ├──13-13-案例：特征相关性.ts  99.22M
|   |   ├──14-14-案例：预处理问题.ts  50.84M
|   |   └──15-15-案例：回归求解.ts  85.40M
|   ├──12-假设检验  
|   |   ├──01-1-假设检验基本思想.ts  43.24M
|   |   ├──02-2-左右侧检验与双侧检验.ts  55.85M
|   |   ├──03-3-Z检验基本原理.ts  22.13M
|   |   ├──04-4-Z检验实例.ts  68.35M
|   |   ├──05-5-T检验基本原理.ts  64.96M
|   |   ├──06-6-T检验实例.ts  27.62M
|   |   ├──07-7-T检验应用条件.ts  32.64M
|   |   ├──08-8-卡方检验.ts  60.31M
|   |   ├──09-9-假设检验中的两类错误.ts  56.62M
|   |   ├──10-10-Python假设检验实例.ts  62.29M
|   |   └──11-11-Python卡方检验实例.ts  29.28M
|   ├──13-相关分析  
|   |   ├──01-1-相关分析概述.ts  33.44M
|   |   ├──02-2-皮尔森相关系数.ts  29.11M
|   |   ├──03-3-计算与检验.ts  73.50M
|   |   ├──04-4-斯皮尔曼等级相关.ts  61.97M
|   |   ├──05-5-肯德尔系数.ts  33.98M
|   |   ├──06-6-质量相关分析.ts  56.80M
|   |   └──07-7-偏相关与复相关.ts  42.45M
|   ├──14-方差分析  
|   |   ├──01-1-方差分析概述.ts  23.00M
|   |   ├──02-2-方差的比较.ts  52.96M
|   |   ├──03-3-方差分析计算方法.ts  68.54M
|   |   ├──04-4-方差分析中的多重比较.ts  34.55M
|   |   ├──05-5-多因素方差分析.ts  51.04M
|   |   └──06-6-Python方差分析实例.ts  34.00M
|   ├──15-聚类分析  
|   |   ├──10-6-1-多种聚类算法概述.ts  7.78M
|   |   ├──11-6-2-聚类案例实战.ts  60.33M
|   |   ├──01-1-层次聚类概述.ts  21.73M
|   |   ├──02-2-层次聚类流程.ts  60.55M
|   |   ├──03-3-层次聚类实例.ts  60.55M
|   |   ├──04-4-1-KMEANS算法概述.ts  20.71M
|   |   ├──05-4-2-KMEANS工作流程.ts  16.11M
|   |   ├──06-4-3-KMEANS迭代可视化展示.ts  27.23M
|   |   ├──07-5-1-DBSCAN聚类算法.ts  21.56M
|   |   ├──08-5-2-DBSCAN工作流程.ts  31.14M
|   |   └──09-5-3-DBSCAN可视化展示.ts  28.39M
|   └──16-贝叶斯分析  
|   |   ├──01-1-贝叶斯分析概述.ts  32.38M
|   |   ├──02-2-概率的解释.ts  29.26M
|   |   ├──03-3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.ts  27.77M
|   |   ├──04-4-贝叶斯算法概述.ts  12.72M
|   |   ├──05-5-贝叶斯推导实例.ts  13.36M
|   |   ├──06-6-贝叶斯拼写纠错实例.ts  20.84M
|   |   ├──07-7-垃圾邮件过滤实例.ts  25.58M
|   |   ├──08-8-贝叶斯解释.ts  49.07M
|   |   ├──09-9-经典求解思路.ts  39.26M
|   |   ├──10-10-MCMC概述.ts  54.71M
|   |   ├──11-11-PYMC3概述.ts  29.91M
|   |   ├──12-12-模型诊断.ts  47.69M
|   |   └──13-13-模型决策.ts  71.46M
├──04-第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用  
|   ├──01-线性回归原理推导  
|   |   ├──01-0-课程简介1.ts  5.80M
|   |   ├──02-1-回归问题概述.ts  22.55M
|   |   ├──03-2-误差项定义.ts  30.49M
|   |   ├──04-3-独立同分布的意义.ts  27.75M
|   |   ├──05-4-似然函数的作用.ts  33.60M
|   |   ├──06-5-参数求解.ts  35.51M
|   |   ├──07-6-梯度下降通俗解释.ts  24.30M
|   |   ├──08-7参数更新方法.ts  28.56M
|   |   └──09-8-优化参数设置.ts  30.72M
|   ├──02-线性回归代码实现  
|   |   ├──01-线性回归整体模块概述.ts  16.59M
|   |   ├──02-初始化步骤.ts  27.46M
|   |   ├──03-实现梯度下降优化模块.ts  44.66M
|   |   ├──04-损失与预测模块.ts  52.57M
|   |   ├──05-数据与标签定义.ts  49.71M
|   |   ├──06-训练线性回归模型.ts  50.70M
|   |   ├──07-得到线性回归方程.ts  40.13M
|   |   ├──08-整体流程debug解读.ts  38.70M
|   |   ├──09-多特征回归模型.ts  69.21M
|   |   └──10-非线性回归.ts  55.45M
|   ├──03-模型评估方法  
|   |   ├──01-1-Sklearn工具包简介.ts  40.56M
|   |   ├──02-2-数据集切分.ts  29.42M
|   |   ├──03-3-交叉验证的作用.ts  54.09M
|   |   ├──04-4-交叉验证实验分析.ts  73.17M
|   |   ├──05-5-混淆矩阵.ts  27.14M
|   |   ├──06-6-评估指标对比分析.ts  59.23M
|   |   ├──07-7-阈值对结果的影响.ts  50.18M
|   |   └──08-8-ROC曲线.ts  36.23M
|   ├──04-线性回归实验分析  
|   |   ├──01-1-实验目标分析.ts  24.24M
|   |   ├──02-2-参数直接求解方法.ts  28.78M
|   |   ├──03-3-预处理对结果的影响.ts  62.63M
|   |   ├──04-4-梯度下降模块.ts  24.06M
|   |   ├──05-5-学习率对结果的影响.ts  37.42M
|   |   ├──06-6-随机梯度下降得到的效果.ts  50.87M
|   |   ├──07-7-MiniBatch方法.ts  35.89M
|   |   ├──08-8-不同策略效果对比.ts  38.01M
|   |   ├──09-9-多项式回归.ts  43.14M
|   |   ├──10-10-模型复杂度.ts  73.75M
|   |   ├──11-11-样本数量对结果的影响.ts  68.80M
|   |   ├──12-12-正则化的作用.ts  38.78M
|   |   ├──13-13-岭回归与lasso.mp4  103.52M
|   |   └──14-14-实验总结.ts  63.42M
|   ├──05-逻辑回归实验分析  
|   |   ├──01-1-逻辑回归算法原理.ts  26.38M
|   |   └──02-2-化简与求解.ts  33.63M
|   ├──06-逻辑回归代码实现  
|   |   ├──01-1-多分类逻辑回归整体思路.ts  23.82M
|   |   ├──02-2-训练模块功能.ts  49.11M
|   |   ├──03-3-完成预测模块.ts  41.65M
|   |   ├──04-4-优化目标定义.ts  44.05M
|   |   ├──05-5-迭代优化参数.ts  55.67M
|   |   ├──06-6-梯度计算.ts  54.90M
|   |   ├──07-7-得出最终结果.ts  61.91M
|   |   ├──08-8-鸢尾花数据集多分类任务.ts  31.14M
|   |   ├──09-9-训练多分类模型.ts  53.69M
|   |   ├──10-10-准备测试数据.ts  45.91M
|   |   ├──11-11-决策边界绘制.ts  62.27M
|   |   └──12-12-非线性决策边界.ts  25.90M
|   ├──07-逻辑回归实验分析  
|   |   ├──01-1-逻辑回归实验概述.ts  58.26M
|   |   ├──02-2-概率结果随特征数值的变化.ts  52.07M
|   |   ├──03-3-可视化展示.ts  38.08M
|   |   ├──04-4-坐标棋盘制作.ts  44.06M
|   |   ├──05-5-分类决策边界展示分析.ts  69.03M
|   |   └──06-6-多分类-softmax.ts  68.18M
|   ├──08-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理  
|   |   ├──01-1-KMEANS算法概述.ts  20.71M
|   |   ├──02-2-KMEANS工作流程.ts  16.11M
|   |   ├──03-3-KMEANS迭代可视化展示.ts  27.23M
|   |   ├──04-4-DBSCAN聚类算法.ts  21.56M
|   |   ├──05-5-DBSCAN工作流程.ts  31.14M
|   |   └──06-6-DBSCAN可视化展示.ts  28.39M
|   ├──09-Kmeans代码实现  
|   |   ├──01-1-Kmeans算法模块概述.ts  11.81M
|   |   ├──02-2-计算得到簇中心点.ts  27.66M
|   |   ├──03-3-样本点归属划分.ts  29.23M
|   |   ├──04-4-算法迭代更新.ts  31.69M
|   |   ├──05-5-鸢尾花数据集聚类任务.ts  36.89M
|   |   └──06-6-聚类效果展示.ts  58.94M
|   ├──10-聚类算法实验分析  
|   |   ├──01-1-Kmenas算法常用操作.ts  46.99M
|   |   ├──02-2-Kmenas算法常用操作_20190805_232034.ts  46.99M
|   |   ├──03-1-聚类结果展示.ts  22.25M
|   |   ├──04-2-聚类结果展示_20190805_232030.ts  22.25M
|   |   ├──05-1-建模流程解读.ts  55.64M
|   |   ├──06-2-建模流程解读_20190805_232032.ts  55.64M
|   |   ├──07-2-不稳定结果_20190805_232028.ts  20.87M
|   |   ├──08-1-不稳定结果.ts  20.87M
|   |   ├──09-1-评估指标-Inertia.ts  53.70M
|   |   ├──10-2-评估指标-Inertia_20190805_232027.ts  53.70M
|   |   ├──11-1-如何找到合适的K值_20190805_232026.ts  39.23M
|   |   ├──12-2-如何找到合适的K值_20190805_232026.ts  39.23M
|   |   ├──13-2-Kmenas算法存在的问题.ts  38.90M
|   |   ├──14-1-轮廓系数的作用_20190805_232028.ts  47.53M
|   |   ├──15-1-Kmenas算法存在的问题_20190805_232023.ts  38.90M
|   |   ├──16-2-应用实例-图像分割.ts  45.60M
|   |   ├──17-1-应用实例-图像分割_20190805_232021.ts  45.60M
|   |   ├──18-2-半监督学习_20190805_232033.ts  53.94M
|   |   ├──19-1-半监督学习.ts  53.94M
|   |   ├──20-1-DBSCAN算法.ts  61.67M
|   |   └──21-2-DBSCAN算法_20190805_232033.ts  61.67M
|   ├──11-决策树原理  
|   |   ├──01-1-决策树算法概述.ts  27.92M
|   |   ├──02-2-熵的作用.ts  25.92M
|   |   ├──03-3-信息增益原理.ts  34.56M
|   |   ├──04-4-决策树构造实例.ts  28.78M
|   |   ├──05-5-信息增益率与gini系数.ts  21.01M
|   |   ├──06-6-预剪枝方法.ts  28.69M
|   |   ├──07-7-后剪枝方法.ts  28.22M
|   |   └──08-8-回归问题解决.ts  20.84M
|   ├──12-决策树代码实现  
|   |   ├──01-整体模块概述.ts  13.33M
|   |   ├──02-递归生成树节点.ts  32.04M
|   |   ├──03-整体框架逻辑.ts  23.15M
|   |   ├──04-熵值计算.ts  45.05M
|   |   ├──05-数据集切分.ts  30.99M
|   |   ├──06-完成树模型构建.ts  31.42M
|   |   └──07-测试算法效果.ts  25.64M
|   ├──13-决策树实验分析  
|   |   ├──01-1-树模型可视化展示.ts  35.33M
|   |   ├──02-2-决策边界展示分析.ts  46.83M
|   |   ├──03-3-树模型预剪枝参数作用.ts  48.24M
|   |   └──04-4-回归树模型.ts  47.30M
|   ├──14-集成算法原理  
|   |   ├──01-1-随机森林算法原理.ts  36.30M
|   |   ├──02-2-随机森林优势与特征重要性指标.ts  30.26M
|   |   ├──03-3-提升算法概述.ts  26.42M
|   |   └──04-4-stacking堆叠模型.ts  22.91M
|   ├──15-集成算法实验分析  
|   |   ├──01-1-构建实验数据集.ts  19.22M
|   |   ├──02-2-硬投票与软投票效果对比.ts  76.45M
|   |   ├──03-3-Bagging策略效果.ts  49.68M
|   |   ├──04-4-集成效果展示分析.ts  56.12M
|   |   ├──05-5-OOB袋外数据的作用.ts  20.66M
|   |   ├──06-6-特征重要性热度图展示.ts  59.90M
|   |   ├──07-7-Adaboost算法概述.ts  13.39M
|   |   ├──08-8-Adaboost决策边界效果.ts  68.06M
|   |   ├──09-9-GBDT提升算法流程.ts  27.40M
|   |   ├──10-10-集成参数对比分析.ts  95.26M
|   |   ├──11-11-模型提前停止策略.ts  35.69M
|   |   ├──12-12-停止方案实施.ts  55.01M
|   |   └──13-13-堆叠模型.ts  25.62M
|   ├──16-支持向量机原理推导  
|   |   ├──01-1-支持向量机要解决的问题.ts  22.48M
|   |   ├──02-2-距离与数据定义.ts  23.14M
|   |   ├──03-3-目标函数推导.ts  29.55M
|   |   ├──04-4-拉格朗日乘子法求解.ts  24.86M
|   |   ├──05-5-化简最终目标函数.ts  19.20M
|   |   ├──06-6-求解决策方程.ts  36.56M
|   |   ├──07-7-软间隔优化.ts  41.10M
|   |   ├──08-8-核函数的作用.ts  37.04M
|   |   └──09-9-知识点总结.ts  29.29M
|   ├──17-支持向量机实验分析  
|   |   ├──01-1-支持向量机所能带来的效果.ts  33.67M
|   |   ├──02-2-决策边界可视化展示.ts  38.83M
|   |   ├──03-3-软间隔的作用.ts  37.29M
|   |   ├──04-4-非线性SVM.ts  25.79M
|   |   └──05-5-核函数的作用与效果.ts  76.40M
|   ├──18-神经网络算法原理  
|   |   ├──01-1-深度学习要解决的问题.ts  23.08M
|   |   ├──02-2-深度学习应用领域.ts  56.11M
|   |   ├──03-3-计算机视觉任务.ts  20.13M
|   |   ├──04-4-视觉任务中遇到的问题.ts  37.12M
|   |   ├──05-5-得分函数.ts  21.48M
|   |   ├──06-6-损失函数的作用.ts  35.13M
|   |   ├──07-7-前向传播整体流程.ts  44.21M
|   |   ├──08-8-返向传播计算方法.ts  29.33M
|   |   ├──09-9-神经网络整体架构.ts  34.50M
|   |   ├──10-10-神经网络架构细节.ts  41.95M
|   |   ├──11-11-神经元个数对结果的影响.ts  64.51M
|   |   ├──12-12-正则化与激活函数.ts  32.65M
|   |   └──13-13-神经网络过拟合解决方法.ts  45.28M
|   ├──19-神经网络代码实现  
|   |   ├──01-1-神经网络整体框架概述.ts  24.96M
|   |   ├──02-2-参数初始化操作.ts  48.12M
|   |   ├──03-3-矩阵向量转换.ts  35.80M
|   |   ├──04-4-向量反变换.ts  39.44M
|   |   ├──05-5-完成前向传播模块.ts  40.72M
|   |   ├──06-6-损失函数定义.ts  40.10M
|   |   ├──07-7-准备反向传播迭代.ts  33.71M
|   |   ├──08-8-差异项计算.ts  45.01M
|   |   ├──09-9-逐层计算.ts  43.47M
|   |   ├──10-10-完成全部迭代更新模块.ts  73.34M
|   |   ├──11-11-手写字体识别数据集.ts  44.86M
|   |   ├──12-12-算法代码错误修正.ts  61.52M
|   |   ├──13-13-模型优化结果展示.ts  61.04M
|   |   └──14-14-测试效果可视化展示.ts  70.10M
|   ├──20-贝叶斯算法原理  
|   |   ├──01-1-贝叶斯要解决的问题.ts  16.13M
|   |   ├──02-2-贝叶斯公式推导.ts  22.24M
|   |   ├──03-3-垃圾邮件过滤实例.ts  25.58M
|   |   └──04-4-拼写纠错实例.ts  37.39M
|   ├──21-贝叶斯代码实现  
|   |   ├──01-1-朴素贝叶斯算法整体框架.ts  20.80M
|   |   ├──02-2-邮件数据读取.ts  19.20M
|   |   ├──03-3-预料表与特征向量构建.ts  39.54M
|   |   ├──04-4-分类别统计词频.ts  37.00M
|   |   ├──05-5-贝叶斯公式对数变换.ts  33.84M
|   |   └──06-6-完成预测模块.ts  39.85M
|   ├──22-关联规则实战分析  
|   |   ├──05-5-数据集制作.ts  36.69M
|   |   ├──06-6-电影数据集题材关联分析.ts  62.97M
|   |   ├──01-1-关联规则概述.ts  24.16M
|   |   ├──02-2-支持度与置信度.ts  37.12M
|   |   ├──03-3-提升度的作用.ts  46.28M
|   |   └──04-4-Python实战关联规则.ts  38.29M
|   ├──23-关联规则代码实现  
|   |   ├──01-1-Apripri算法整体流程.ts  37.97M
|   |   ├──02-2-数据集demo.ts  14.10M
|   |   ├──03-3-扫描模块.ts  27.32M
|   |   ├──04-4-拼接模块.ts  24.71M
|   |   ├──05-5-挖掘频繁项集.ts  30.23M
|   |   ├──06-6-规则生成模块.ts  30.10M
|   |   ├──07-7-完成全部算法流程.ts  34.33M
|   |   └──08-8-规则结果展示.ts  32.63M
|   ├──24-词向量word2vec通俗解读  
|   |   ├──01-1-词向量模型通俗解释.ts  24.40M
|   |   ├──02-2-模型整体框架.ts  31.87M
|   |   ├──03-3-训练数据构建.ts  17.84M
|   |   ├──04-4-CBOW与Skip-gram模型.ts  26.88M
|   |   └──05-5-负采样方案.ts  33.10M
|   ├──25-代码实现word2vec词向量模型  
|   |   ├──01-1-数据与任务流程.ts  50.76M
|   |   ├──02-2-数据清洗.ts  30.85M
|   |   ├──03-3-batch数据制作.ts  57.85M
|   |   ├──04-4-网络训练.ts  55.18M
|   |   └──05-5-可视化展示.ts  54.54M
|   ├──26-线性判别分析降维算法原理解读  
|   |   ├──01-1-线性判别分析要解决的问题.ts  22.71M
|   |   ├──02-2-线性判别分析要优化的目标.ts  21.75M
|   |   ├──03-3-线性判别分析求解.ts  22.37M
|   |   ├──04-4-实现线性判别分析进行降维任务.ts  28.05M
|   |   └──05-5-求解得出降维结果.ts  26.59M
|   ├──27-主成分分析降维算法原理解读  
|   |   ├──01-1-PCA基本概念.ts  54.02M
|   |   ├──02-2-方差与协方差.ts  28.93M
|   |   ├──03-3-PCA结果推导.ts  38.44M
|   |   └──04-4-PCA降维实例.ts  46.92M
|   ├──28-隐马尔科夫模型  
|   |   ├──01-1-马尔科夫模型.ts  19.90M
|   |   ├──02-2-隐马尔科夫模型基本出发点.ts  21.82M
|   |   ├──03-3-组成与要解决的问题.ts  16.74M
|   |   ├──04-4-暴力求解方法.ts  31.65M
|   |   ├──05-5-复杂度计算.ts  17.36M
|   |   ├──06-6-前向算法.ts  41.13M
|   |   ├──07-7-前向算法求解实例.ts  37.99M
|   |   ├──08-8-Baum-Welch算法.ts  30.68M
|   |   ├──09-9-参数求解.ts  19.59M
|   |   └──10-10-维特比算法.ts  48.87M
|   └──29-HMM应用实例  
|   |   ├──01-1-hmmlearn工具包.ts  22.28M
|   |   ├──02-2-工具包使用方法.ts  61.41M
|   |   ├──03-3-中文分词任务.ts  15.36M
|   |   └──04-4-实现中文分词.ts  40.58M
├──05-第五模块：机器学习算法建模实战项目  
|   ├──01-项目实战-交易数据异常检测  
|   |   ├──01-1-任务目标解读.ts  40.62M
|   |   ├──02-2-项目挑战与解决方案制定.ts  55.09M
|   |   ├──03-3-数据标准化处理.ts  56.17M
|   |   ├──04-4-下采样数据集制作.ts  26.99M
|   |   ├──05-5-交叉验证.ts  30.69M
|   |   ├──06-6-数据集切分.ts  26.65M
|   |   ├──07-7-模型评估方法与召回率.ts  38.00M
|   |   ├──08-8-正则化惩罚项.ts  36.50M
|   |   ├──09-9-训练逻辑回归模型.ts  77.71M
|   |   ├──10-10-混淆矩阵评估分析.ts  60.84M
|   |   ├──11-11-测试集遇到的问题.ts  26.55M
|   |   ├──12-12-阈值对结果的影响.ts  42.84M
|   |   ├──13-13-SMOTE样本生成策略.ts  32.07M
|   |   └──14-14-过采样效果与项目总结.ts  47.39M
|   ├──02-基于随机森林的气温预测实战  
|   |   ├──01-1-基于随机森林的气温预测任务概述.ts  44.89M
|   |   ├──02-2-基本随机森林模型建立.ts  46.11M
|   |   ├──03-3-可视化展示与特征重要性.ts  92.33M
|   |   ├──04-4-加入新的数据与特征.ts  54.87M
|   |   ├──05-5-数据与特征对结果的影响.ts  49.21M
|   |   ├──06-6-效率对比分析.ts  59.63M
|   |   ├──07-7-网格与随机参数选择.ts  41.44M
|   |   ├──08-8-随机参数选择方法实践.ts  48.26M
|   |   └──09-9-调参优化细节.ts  56.64M
|   ├──03-贝叶斯新闻分类实战  
|   |   ├──01-1-新闻数据与任务概述.ts  27.82M
|   |   ├──02-2-中文分词与停用词过滤.ts  38.88M
|   |   ├──03-3-文本关键词提取.ts  78.35M
|   |   ├──04-4-词袋模型.ts  49.53M
|   |   ├──05-5-贝叶斯建模结果.ts  55.17M
|   |   └──06-6-TF-IDF特征分析对比.ts  48.80M
|   ├──04-推荐系统实战  
|   |   ├──01-1-音乐推荐任务概述.ts  72.88M
|   |   ├──02-2-数据集整合.ts  59.67M
|   |   ├──03-3-基于物品的协同过滤.ts  70.77M
|   |   ├──04-4-物品相似度计算与推荐.ts  72.30M
|   |   ├──05-5-SVD矩阵分解.ts  35.13M
|   |   └──06-6-基于矩阵分解的音乐推荐.ts  93.14M
|   ├──05-fbprophe时间序列预测  
|   |   ├──01-1-fbprophet股价预测任务概述.ts  85.77M
|   |   ├──02-2-时间序列分析.ts  80.52M
|   |   ├──03-3-fbprophet时间序列预测实例.mp4  97.53M
|   |   ├──04-4-亚马逊股价趋势.mp4  63.27M
|   |   └──05-5-突变点调参.ts  89.54M
|   └──06-京东用户购买意向预测  
|   |   ├──01-1-项目与数据介绍.ts  55.40M
|   |   ├──02-2-数据挖掘流程.ts  42.65M
|   |   ├──03-3-数据检查.ts  32.97M
|   |   ├──04-4-构建用户特征表单.ts  60.96M
|   |   ├──05-5-构建商品特征表单.ts  45.96M
|   |   ├──06-6-数据探索概述.ts  21.82M
|   |   ├──07-7-购买因素分析.ts  33.05M
|   |   ├──08-8-特征工程.ts  70.36M
|   |   ├──09-9-基本特征构造.ts  50.96M
|   |   ├──10-10-行为特征.ts  33.79M
|   |   ├──11-11-累积行为特征.ts  51.86M
|   |   └──12-12-Xgboost模型.ts  25.98M
├──06-第六模块：机器学习案例实战应用集锦  
|   ├──01-Python实战关联规则  
|   |   ├──01-1-关联规则概述.ts  24.16M
|   |   ├──02-2-支持度与置信度.ts  37.12M
|   |   ├──03-3-提升度的作用.ts  46.28M
|   |   ├──04-4-Python实战关联规则.ts  38.29M
|   |   ├──05-5-数据集制作.ts  36.69M
|   |   └──06-6-电影数据集题材关联分析.ts  62.97M
|   ├──02-爱彼迎数据集分析与建模  
|   |   ├──01-1-数据与任务分析.ts  51.73M
|   |   ├──02-2-提取月份信息进行统计分析.ts  26.44M
|   |   ├──03-3-房价随星期变化的可视化展示.ts  49.79M
|   |   ├──04-4-房屋信息指标分析.ts  92.06M
|   |   ├──05-5-提取房屋常见设施.ts  77.40M
|   |   ├──06-6-房屋规格热度图分析.ts  55.44M
|   |   ├──07-7-预处理与建模准备.ts  61.30M
|   |   ├──08-8-随机森林与LightGBM.ts  48.24M
|   |   └──09-9-训练与评估.ts  69.44M
|   ├──03-基于相似度的酒店推荐系统  
|   |   ├──01-1-数据与任务介绍.ts  25.63M
|   |   ├──02-2-文本词频统计.ts  35.59M
|   |   ├──03-3-ngram结果可视化展示.ts  59.95M
|   |   ├──04-4-文本清洗.ts  37.48M
|   |   ├──05-5-相似度计算.ts  52.85M
|   |   └──06-6-得出推荐结果.ts  68.39M
|   ├──04-商品销售额回归分析  
|   |   ├──01-1-数据任务分析.ts  66.71M
|   |   ├──02-2-特征工程制作.ts  63.07M
|   |   ├──03-3-统计指标生成.ts  61.49M
|   |   ├──04-4-特征信息提取.ts  92.55M
|   |   ├──05-5-标签变换.ts  47.89M
|   |   ├──06-6-输入数据制作.ts  31.42M
|   |   ├──07-7-Xgboost训练模型.ts  30.58M
|   |   └──08-8-生成输出结果.ts  73.98M
|   ├──05-绝地求生数据集探索分析与建模  
|   |   ├──01-1-数据与任务简介.ts  41.41M
|   |   ├──02-2-数据问题探索与解决方案.ts  60.59M
|   |   ├──03-3-剔除开挂数据.ts  43.87M
|   |   ├──04-5-绘图统计分析.ts  44.83M
|   |   ├──05-6-热度图展示.ts  37.61M
|   |   ├──06-7-随机森林建模.ts  36.65M
|   |   └──07-8-特征重要性.ts  60.25M
|   ├──06-机器学习-模型解释方法实战  
|   |   ├──01-1-模型解释方法与实践.ts  51.18M
|   |   ├──02-2-部分依赖图解释.ts  24.43M
|   |   ├──03-3-双变量分析.ts  31.67M
|   |   ├──04-4-ShapValues指标分析.ts  64.22M
|   |   └──05-5-疾病引起原因分析实战.ts  60.99M
|   ├──07-自然语言处理必备工具包实战  
|   |   ├──01-1-Python字符串处理.ts  46.65M
|   |   ├──02-2-正则表达式基本语法.ts  35.26M
|   |   ├──03-3-正则常用符号.ts  41.60M
|   |   ├──04-4-常用函数介绍.ts  45.33M
|   |   ├──05-5-NLTK工具包简介.ts  36.13M
|   |   ├──06-6-停用词过滤.ts  31.23M
|   |   ├──07-7-词性标注.ts  40.28M
|   |   ├──08-8-数据清洗实例.ts  46.25M
|   |   ├──09-9-Spacy工具包.ts  52.37M
|   |   ├──10-10-名字实体匹配.ts  24.30M
|   |   ├──11-11-恐怖袭击分析.ts  45.72M
|   |   ├──12-12-统计分析结果.ts  52.80M
|   |   ├──13-13-结巴分词器.ts  31.56M
|   |   └──14-14-词云展示.ts  95.80M
|   ├──08-NLP核心模型-Word2vec  
|   |   ├──01-1-词向量模型通俗解释.ts  24.40M
|   |   ├──02-2-模型整体框架.ts  31.87M
|   |   ├──03-3-训练数据构建.ts  17.84M
|   |   ├──04-4-CBOW与Skip-gram模型.ts  26.88M
|   |   └──05-5-负采样方案.ts  33.10M
|   ├──09-数据特征预处理  
|   |   ├──01-1-任务概述.ts  36.64M
|   |   ├──02-2-词袋模型.ts  31.92M
|   |   ├──03-3-词袋模型分析.ts  71.02M
|   |   ├──04-4-TFIDF模型.ts  53.24M
|   |   ├──05-5-word2vec词向量模型.ts  60.54M
|   |   └──06-6-深度学习模型.ts  43.52M
|   ├──10-10文本特征处理方法对比  
|   |   ├──01-1-数据与任务介绍.ts  25.63M
|   |   ├──02-2-数据分析与可视化展示.ts  33.74M
|   |   ├──03-3-连续值离散化与可视化细节.ts  52.32M
|   |   ├──04-4-加载数据坐标到实际地图中进行分析.ts  76.73M
|   |   ├──05-5-特征相关性分析.ts  58.86M
|   |   ├──06-6-缺失值填充.ts  22.43M
|   |   ├──07-7-sklearn工具包预处理模块.ts  65.55M
|   |   ├──08-8-离散属性特征处理.ts  37.44M
|   |   ├──09-9-构建合适的特征.ts  57.03M
|   |   ├──10-10-序列化执行预处理操作.ts  48.15M
|   |   ├──11-11-完成所有预处理操作.ts  55.16M
|   |   └──12-12-构建回归模型.ts  68.68M
|   ├──11-银行客户还款可能性预测  
|   |   ├──01-1-数据任务介绍及缺失值处理.ts  47.01M
|   |   ├──02-2-EDA数据探索分析.ts  39.32M
|   |   ├──03-3-特征展示分析.ts  33.59M
|   |   ├──04-4-KDEPLOT展示.ts  34.66M
|   |   ├──05-5-部分特征分析与可视化.ts  51.07M
|   |   ├──06-6-数据检查与特征工程.ts  63.99M
|   |   ├──07-7-多项式特征.ts  49.13M
|   |   ├──08-8-自定义特征.ts  25.50M
|   |   ├──09-9-逻辑回归模型.ts  74.57M
|   |   ├──10-10-结果评估.ts  95.65M
|   |   └──11-11-必杀神奇：lightgbm.ts  100.28M
|   └──12-图像特征聚类分析实践  
|   |   ├──01-1-数据与任务流程分析.ts  48.96M
|   |   ├──02-2-图片数据导入.ts  42.33M
|   |   ├──03-3-图像特征编码.ts  38.32M
|   |   ├──04-4-数组保存与读取.ts  28.95M
|   |   ├──05-5-得出聚类结果.ts  39.83M
|   |   └──06-6-聚类效果可视化展示.ts  81.75M
├──07-第七模块：机器学习竞赛优胜解决方案实战  
|   ├──01-快手短视频用户活跃度分析  
|   |   ├──01-1-任务目标与数据分析..ts  36.34M
|   |   ├──02-2-整体模型架构.ts  16.91M
|   |   ├──03-3-构建用户特征序列.ts  45.22M
|   |   ├──04-4-序列特征提取方法.ts  37.01M
|   |   ├──05-5-生成特征汇总表.ts  44.68M
|   |   ├──06-6-标签制作.ts  35.38M
|   |   ├──07-7-网络训练模块.ts  50.04M
|   |   ├──08-8-得出最终模型结果.ts  41.59M
|   |   └──09-0-课程简介.ts  4.60M
|   ├──02-工业化生产预测  
|   |   ├──02-2-数据异常检查.ts  65.05M
|   |   ├──03-3-时间特征提取.ts  66.96M
|   |   ├──04-4-各道工序特征构建.ts  71.26M
|   |   ├──05-5-准备训练数据.ts  49.51M
|   |   ├──06-6-训练xgboost模型.ts  57.08M
|   |   └──01-1-数据任务概述.ts  30.01M
|   ├──03-智慧城市-道路通行时间预测  
|   |   ├──01-1-数据与任务目标分析.ts  35.12M
|   |   ├──02-2-数据清洗与标签转换.ts  32.15M
|   |   ├──03-3-道路通行时间序列数据生成.ts  44.55M
|   |   ├──04-4-序列缺失补全方法.ts  42.65M
|   |   ├──05-5-基于回归与插值完成序列特征.ts  62.58M
|   |   ├──06-6-基于回归与插值进行序列补全.ts  36.11M
|   |   ├──07-7-特征汇总.ts  57.77M
|   |   └──08-8-建立回归模型进行预测.ts  54.76M
|   ├──04-特征工程建模可解释包  
|   |   ├──01-1-模型解释方法与实践.ts  51.18M
|   |   ├──02-2-部分依赖图解释.ts  24.43M
|   |   ├──03-3-双变量分析.ts  31.67M
|   |   ├──04-4-ShapValues指标分析.ts  64.22M
|   |   ├──05-5-疾病引起原因分析实战.ts  60.99M
|   |   ├──06-1-竞赛与目标分析.ts  32.87M
|   |   ├──07-1-特征对比分析方法.ts  53.07M
|   |   └──08-1-结果对比分析.ts  65.73M
|   ├──05-医学糖尿病数据命名实体识别  
|   |   ├──01-1-数据与任务介绍.ts  25.63M
|   |   ├──02-2-整体模型架构.ts  16.91M
|   |   ├──03-3-数据-标签-语料库处理.ts  45.39M
|   |   ├──04-4-输入样本填充补齐.ts  40.83M
|   |   ├──05-5-训练网络模型.ts  45.42M
|   |   └──06-6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.ts  89.39M
|   ├──06-贷款平台风控模型+特征工程  
|   |   ├──01-1-竞赛任务目标.ts  26.62M
|   |   ├──02-2-图模型信息提取.ts  31.40M
|   |   ├──03-3-节点权重特征提取(PageRank).ts  40.23M
|   |   ├──04-4-deepwalk构建图顶点特征.ts  59.35M
|   |   ├──05-5-各项统计特征.ts  61.55M
|   |   ├──06-6-app安装特征.ts  41.54M
|   |   └──07-7-图中联系人特征.ts  76.99M
|   ├──07-新闻关键词抽取模型  
|   |   ├──01-1-任务目标与数据集介绍.ts  80.12M
|   |   ├──02-2-数据清洗与预处理.ts  59.32M
|   |   ├──03-3-基本特征抽取.ts  74.70M
|   |   ├──04-4-文章与词向量分析.ts  92.86M
|   |   ├──05-5-权重划分.ts  54.53M
|   |   ├──06-6-候选词统计特征.ts  38.02M
|   |   ├──07-7-textrank特征提取.ts  34.11M
|   |   ├──08-8-候选词相似度特征.ts  23.13M
|   |   └──09-9-特征工程汇总.ts  93.11M
|   ├──08-数据特征常用构建方法  
|   |   ├──01-1-基本数值特征.ts  54.19M
|   |   ├──02-2-常用特征构造手段.ts  57.57M
|   |   ├──03-3-时间特征处理.ts  62.07M
|   |   ├──04-4-文本特征处理.ts  121.74M
|   |   ├──05-5-构造文本向量.ts  54.34M
|   |   ├──06-6-词向量特征.ts  78.79M
|   |   └──07-7-计算机眼中的图像.ts  26.11M
|   ├──09-用电敏感客户分类  
|   |   ├──01-1-任务与解决框架概述.ts  69.37M
|   |   ├──02-2-特征工程分析与特征提取.ts  93.78M
|   |   ├──03-3-离散数据处理.ts  66.57M
|   |   ├──04-4-统计与文本特征.ts  65.72M
|   |   ├──05-5-文本特征构建.ts  80.40M
|   |   ├──06-6-构建低敏用户模型.ts  75.12M
|   |   └──07-7-高敏模型概述.ts  52.72M
|   └──10-机器学习项目实战模板  
|   |   ├──01-1-建筑能源利用效率任务概述.ts  14.47M
|   |   ├──02-2-处理流程与数据简介.ts  62.79M
|   |   ├──03-3-能源信息各项指标数据预处理.ts  51.18M
|   |   ├──04-4-单变量绘图分析.ts  29.14M
|   |   ├──05-5-离群点剔除.ts  47.30M
|   |   ├──06-6-变量与结果的关系.ts  40.65M
|   |   ├──07-7-多变量展示.ts  64.95M
|   |   ├──08-8-特征工程的价值和方法.ts  70.36M
|   |   ├──09-1-dataleakage问题.ts  75.83M
|   |   ├──10-2-基础模型对比.ts  70.34M
|   |   ├──11-3-选择参数.ts  74.45M
|   |   ├──12-4-测试模型.ts  60.88M
|   |   ├──13-5-模型解释.ts  45.28M
|   |   └──14-6-模型分析.ts  102.37M
├──08-第八模块：Python金融分析与量化交易实战  
|   ├──01-课程内容与大纲介绍  
|   |   └──01-课程内容与大纲介绍.ts  51.66M
|   ├──02-金融数据时间序列分析  
|   |   ├──01-1-金融时间序列数据统计分析.ts  65.35M
|   |   ├──02-2-序列变化情况分析计算.ts  34.54M
|   |   ├──03-3-连续指标变化情况分析.ts  68.97M
|   |   ├──04-4-时间序列重采样操作.ts  44.14M
|   |   ├──05-5-短均与长均计算实例.ts  47.26M
|   |   ├──06-6-指标相关情况分析.ts  41.83M
|   |   └──07-7-回归方程与相关系数实例.ts  56.47M
|   ├──03-1双均线交易策略实战  
|   |   ├──01-1-金叉与死叉介绍.ts  16.76M
|   |   ├──02-2-买点与卖点可视化分析.ts  40.06M
|   |   ├──03-3-策略收益效果分析.ts  22.05M
|   |   └──04-4-均线调参实例.ts  66.67M
|   ├──04-策略收益与风险评估指标解析  
|   |   ├──01-1-回测收益率指标解读.ts  32.27M
|   |   ├──02-1-回测收益率指标解读.ts  32.27M
|   |   ├──03-3-最大回撤区间.ts  39.03M
|   |   ├──04-4-夏普比率的作用.ts  19.54M
|   |   └──05-5-阿尔法与贝塔概述.ts  28.32M
|   ├──05-量化交易与回测平台解读  
|   |   ├──01-1-量化交易概述.ts  21.88M
|   |   ├──02-2-量化交易所需技能分析.ts  31.18M
|   |   └──03-3-Ricequant交易平台简介.ts  33.46M
|   ├──06-Ricequant回测选股分析实战  
|   |   ├──01-1-策略任务分析.ts  24.11M
|   |   ├──02-2-股票池筛选.ts  41.50M
|   |   ├──03-2-股票池筛选.ts  41.50M
|   |   └──04-4-定时器功能与作用.ts  69.80M
|   ├──07-因子数据预处理实战  
|   |   ├──01-1-百分位去极值方法.ts  27.81M
|   |   ├──02-2-基于百分位去极值实例.ts  28.76M
|   |   ├──03-3-Mad法去极值演示.ts  24.64M
|   |   ├──04-4-3Sigma方法实例.ts  25.65M
|   |   ├──05-5-标准化处理方法.ts  31.18M
|   |   ├──06-6-中性化处理方法通俗解释.ts  25.49M
|   |   └──07-7-策略任务概述.ts  37.34M
|   ├──08-因子选股策略实战  
|   |   ├──01-1-股票数据获取.ts  19.81M
|   |   ├──02-2-过滤筛选因子指标数据.ts  27.83M
|   |   ├──03-3-因子数据预处理.ts  25.96M
|   |   ├──04-4-股票池筛选.ts  25.37M
|   |   └──05-5-策略效果评估分析.ts  59.53M
|   ├──09-因子分析实战  
|   |   ├──01-5-策略效果评估分析.ts  59.53M
|   |   ├──02-2-Alphalens工具包介绍.ts  55.42M
|   |   ├──03-3-获取因子指标数据.ts  24.96M
|   |   ├──04-4-获取给定区间全部数据.ts  22.47M
|   |   ├──05-5-数据格式转换.ts  19.40M
|   |   ├──06-6-IC指标值计算.ts  42.65M
|   |   ├──07-7-工具包绘图展示.ts  21.93M
|   |   └──08-8-因子收益率简介.ts  30.90M
|   ├──10-因子打分选股实战  
|   |   ├──01-1-打分法选股策略概述.ts  17.80M
|   |   ├──02-2-整体任务流程梳理.ts  31.94M
|   |   ├──03-3-策略初始化与数据读取.ts  34.18M
|   |   ├──04-4-因子打分与排序.ts  34.50M
|   |   ├──05-5-完成选股方法.ts  17.66M
|   |   ├──06-6-完成策略交易展示结果.ts  34.75M
|   |   └──07-7-策略总结与分析.ts  28.33M
|   ├──11-回归分析策略  
|   |   ├──01-1-回归问题概述.ts  22.55M
|   |   ├──02-2-误差项定义.ts  30.49M
|   |   ├──03-3-独立同分布的意义.ts  27.75M
|   |   ├──04-4-似然函数的作用.ts  33.60M
|   |   ├──05-5-参数求解.ts  35.51M
|   |   ├──06-6-梯度下降通俗解释.ts  24.30M
|   |   ├──07-7参数更新方法.ts  28.56M
|   |   ├──08-8-优化参数设置.ts  30.72M
|   |   ├──09-9-回归任务概述.ts  17.31M
|   |   ├──10-10-特征可视化展示.ts  37.43M
|   |   ├──11-11-构建回归方程.ts  43.66M
|   |   └──12-12-回归分析结果.ts  29.79M
|   ├──11-聚类分析策略  
|   |   ├──01-1-KMEANS算法概述.ts  20.71M
|   |   ├──02-2-KMEANS工作流程.ts  16.11M
|   |   ├──03-3-KMEANS迭代可视化展示.ts  27.23M
|   |   ├──04-4-DBSCAN聚类算法.ts  21.56M
|   |   ├──05-5-DBSCAN工作流程.ts  31.14M
|   |   ├──06-6-DBSCAN可视化展示.ts  28.39M
|   |   ├──07-6-DBSCAN可视化展示.ts  28.39M
|   |   ├──08-8-统计分析所需数据准备.ts  27.52M
|   |   └──09-9-统计效果展示.ts  27.35M
|   ├──12-拓展：fbprophet时间序列预测神器  
|   |   ├──01-1-fbprophet股价预测任务概述.ts  85.77M
|   |   ├──02-2-时间序列分析.ts  80.52M
|   |   ├──03-3-fbprophet时间序列预测实例.mp4  97.53M
|   |   ├──04-4-亚马逊股价趋势.ts  63.27M
|   |   └──05-5-突变点调参.ts  89.54M
|   └──13-基于深度学习的时间序列预测  
|   |   ├──01-1-任务目标与数据源.ts  21.56M
|   |   ├──02-2-构建时间序列数据.ts  31.02M
|   |   ├──03-3-训练时间序列数据预测结果.ts  41.24M
|   |   ├──04-4-多特征预测结果.ts  31.36M
|   |   └──05-5-序列结果预测.ts  25.37M
├──09-第九模块：深度学习经典算法解析  
|   ├──01-深度学习必备基础知识点础  
|   |   ├──01-1-深度学习要解决的问题.ts  23.08M
|   |   ├──02-2-深度学习应用领域.ts  56.11M
|   |   ├──03-3-计算机视觉任务.ts  20.13M
|   |   ├──04-4-视觉任务中遇到的问题.ts  37.12M
|   |   ├──05-5-得分函数.ts  37.12M
|   |   ├──06-6-损失函数的作用.ts  35.13M
|   |   └──07-7-前向传播整体流程.ts  44.21M
|   ├──02-神经网络整体架构  
|   |   ├──01-1-返向传播计算方法.ts  29.33M
|   |   ├──02-2-神经网络整体架构.ts  34.50M
|   |   ├──03-2-神经网络整体架构.ts  34.50M
|   |   ├──04-4-神经元个数对结果的影响.ts  78.22M
|   |   ├──05-5-正则化与激活函数.ts  32.65M
|   |   └──06-6-神经网络过拟合解决方法.ts  45.28M
|   ├──03-卷积神经网络原理与参数解读  
|   |   ├──01-1-卷积神经网络应用领域.ts  24.01M
|   |   ├──02-2-卷积的作用.ts  25.87M
|   |   ├──03-3-卷积特征值计算方法.ts  24.19M
|   |   ├──04-4-得到特征图表示.ts  20.74M
|   |   ├──05-5-步长与卷积核大小对结果的影响.ts  22.62M
|   |   ├──06-6-边缘填充方法.ts  19.66M
|   |   ├──07-7-特征图尺寸计算与参数共享.ts  24.79M
|   |   ├──08-8-池化层的作用.ts  12.99M
|   |   ├──09-9-整体网络架构.ts  19.26M
|   |   ├──10-10-VGG网络架构.ts  21.86M
|   |   ├──11-11-残差网络Resnet.ts  20.62M
|   |   └──12-12-感受野的作用.ts  19.08M
|   ├──04-递归神经网络与词向量原理解读  
|   |   ├──01-12-感受野的作用.ts  19.08M
|   |   ├──02-2-词向量模型通俗解释.ts  24.40M
|   |   ├──03-3-模型整体框架.ts  31.87M
|   |   ├──04-4-训练数据构建.ts  17.84M
|   |   ├──05-5-CBOW与Skip-gram模型.ts  26.88M
|   |   └──06-6-负采样方案.ts  33.10M
|   ├──05-案例实战搭建神经网络  
|   |   ├──01-0-keras框架简介与安装.ts  16.35M
|   |   ├──02-1-训练自己的数据集整体流程.ts  52.48M
|   |   ├──03-2-数据加载与预处理.ts  41.21M
|   |   ├──04-3-搭建网络模型.ts  60.75M
|   |   ├──05-4-学习率对结果的影响.ts  55.26M
|   |   ├──06-5-Drop-out操作.ts  49.82M
|   |   ├──07-6-权重初始化方法对比.ts  70.51M
|   |   ├──08-7-初始化标准差对结果的影响.ts  19.05M
|   |   ├──09-8-正则化对结果的影响.ts  103.51M
|   |   └──10-9-加载模型进行测试.ts  57.97M
|   ├──06-案例实战卷积神经网络  
|   |   ├──01-1-卷积层构造.ts  46.99M
|   |   ├──02-1-卷积层构造.ts  46.99M
|   |   ├──03-3-BatchNormalization效果.ts  62.33M
|   |   ├──04-4-参数对比.ts  79.30M
|   |   └──05-5-网络测试效果.ts  26.06M
|   └──07-案例实战LSTM时间序列预测任务  
|   |   ├──01-1-时间序列模型.ts  33.14M
|   |   ├──02-2-网络结构与参数定义.ts  30.83M
|   |   ├──03-3-构建LSTM模型.ts  34.50M
|   |   ├──04-4-训练模型与效果展示.ts  52.20M
|   |   ├──05-5-多序列预测结果.ts  61.22M
|   |   ├──06-6-股票数据预测.ts  34.26M
|   |   ├──07-7-数据预处理.ts  40.98M
|   |   └──08-8-预测结果展示.ts  27.77M
├──10-选修：Python数据分析案例实战  
|   ├──01-KIVA贷款数据  
|   |   ├──01-kiva贷款数据集介绍.ts  44.23M
|   |   ├──02-2-各个国家贷款需求.ts  46.72M
|   |   ├──03-3-贷款金额与还款间隔分析.ts  42.92M
|   |   ├──04-5-深入各个行业分析.ts  53.11M
|   |   ├──05-6-针对时间序列进行分析.ts  37.98M
|   |   └──06-7-各项数据指标统计分析.ts  75.85M
|   ├──02-订单数据集分析  
|   |   ├──01-8-预测结果展示.ts  27.77M
|   |   ├──02-2-双变量热度图绘制方法.ts  52.94M
|   |   ├──03-3-复购情况对比分析.ts  35.23M
|   |   ├──04-4-购物车情况与复购.ts  41.31M
|   |   └──05-5-聚类划分商品.ts  50.47M
|   ├──03-基于统计分析的电影推荐  
|   |   ├──01-1-电影数据与环境配置.ts  71.07M
|   |   ├──02-2-数据与关键词信息展示.ts  68.14M
|   |   ├──03-3-关键词云与直方图可视化展示.ts  50.69M
|   |   ├──04-4-电影特征数据可视化.ts  43.54M
|   |   ├──05-5数据清洗方法分析.ts  63.83M
|   |   ├──06-6-缺失值填充方法.ts  41.67M
|   |   ├──07-7-推荐引擎构造.ts  56.75M
|   |   ├──08-8-数据特征构造.ts  40.92M
|   |   └──09-9-得出推荐结果.ts  57.82M
|   ├──04-纽约出租车建模  
|   |   ├──01-1-纽约出租车运行情况数据概述.ts  23.31M
|   |   ├──02-2-聚类区域划分.ts  49.80M
|   |   ├──03-3-客流趋势动态展示.ts  54.84M
|   |   ├──04-4-区域邻居情况分析.ts  70.80M
|   |   ├──05-5-用户数据特征分析.ts  65.10M
|   |   ├──06-6-不同类别的出租车运行情况对比.ts  37.10M
|   |   ├──07-7-客户数据特征可视化分析.ts  27.15M
|   |   ├──08-8-聚类特征信息可视化展示.ts  87.80M
|   |   ├──09-9-xgboost模型进行分析预测.ts  53.90M
|   |   └──10-10-加入天气特征对结果的影响分析.ts  67.85M
|   ├──05-商品信息可视化与文本分析  
|   |   ├──01-1-在线商城商品数据信息概述.ts  36.64M
|   |   ├──02-2-商品类别划分方式.ts  42.07M
|   |   ├──03-3-商品类别可视化展示.ts  46.96M
|   |   ├──04-4-商品描述长度对价格的影响分析.ts  38.00M
|   |   ├──05-5-关键词的词云可视化展示.ts  57.69M
|   |   ├──06-6-基于tf-idf提取关键词信息.ts  40.22M
|   |   ├──07-7-通过降维进行可视化展示.ts  43.42M
|   |   └──08-8-聚类分析与主题模型展示.ts  63.11M
|   └──06-数据分析-机器学习模板  
|   |   ├──01-1-人口普查预测任务概述.ts  64.75M
|   |   ├──02-2-单特征与缺失值展示.ts  60.42M
|   |   ├──03-3-人口普查数据集清洗.ts  27.23M
|   |   ├──04-4-人口信息数据特征工程展示.ts  47.92M
|   |   ├──05-5-单变量展示.ts  37.61M
|   |   ├──06-6-双变量分析.ts  48.10M
|   |   ├──07-7-开发新变量.ts  47.77M
|   |   ├──08-8-ROC与AUC模型评估标准.ts  62.09M
|   |   └──09-9-机器学习算法模型效果对比.ts  74.02M
├──11-选修：机器学习进阶实战  
|   ├──01-GBDT提升算法  
|   |   ├──01-1-回归树模型.ts  26.17M
|   |   ├──02-2-Adaboost算法.ts  16.01M
|   |   ├──03-3-GBDT工作流程.ts  24.64M
|   |   ├──04-4-回归任务.ts  11.15M
|   |   ├──05-5-分类任务.ts  25.13M
|   |   └──06-6-可视化.ts  45.61M
|   ├──01-数据特征  
|   |   ├──01-1-基本数值特征.ts  54.19M
|   |   ├──02-2-常用特征构造手段.ts  57.57M
|   |   ├──03-3-时间特征处理.ts  62.07M
|   |   ├──04-4-文本特征处理.ts  121.74M
|   |   ├──05-5-构造文本向量.ts  54.34M
|   |   ├──06-6-词向量特征.ts  78.79M
|   |   └──07-7-计算机眼中的图像.ts  26.11M
|   ├──02-xgboost-gbdt-lightgbm提升算法框架对比  
|   |   ├──01-1-GBDT效果.ts  44.10M
|   |   ├──02-2-Xgboost效果.ts  53.74M
|   |   └──03-3-lightGBM效果.ts  84.84M
|   ├──04-4.使用lightgbm进行饭店流量预测  
|   |   ├──01-1-饭店流量数据介绍.ts  35.37M
|   |   ├──02-2-数据汇总.ts  56.68M
|   |   ├──03-3-离群点筛选.ts  28.33M
|   |   ├──04-4-特征提取.ts  71.37M
|   |   └──05-5-lightgbm建模.ts  44.33M
|   ├──05-降维算法-线性判别分析  
|   |   ├──01-1-线性判别分析要解决的问题.ts  22.71M
|   |   ├──02-2-线性判别分析要优化的目标.ts  21.75M
|   |   ├──03-3-线性判别分析求解.ts  22.37M
|   |   ├──04-4-实现线性判别分析进行降维任务.ts  28.05M
|   |   └──05-5-求解得出降维结果.ts  26.59M
|   ├──05-人口普查数据集项目实战-收入预测  
|   |   ├──01-1-人口普查预测任务概述.ts  64.75M
|   |   ├──02-2-单特征与缺失值展示.ts  60.42M
|   |   ├──03-3-第一步：数据清洗.ts  27.23M
|   |   ├──04-4-特征工程.ts  47.92M
|   |   ├──05-5-单变量展示.ts  37.61M
|   |   ├──06-6-双变量分析.ts  48.10M
|   |   ├──07-7-开发新变量.ts  47.77M
|   |   ├──08-8-ROC与AUC模型评估标准.ts  62.09M
|   |   └──09-9-机器学习模型.ts  74.02M
|   ├──07-贝叶斯优化及其工具包使用  
|   |   ├──01-1-贝叶斯优化概述.ts  27.18M
|   |   ├──02-2-工具包使用方法.ts  61.41M
|   |   ├──03-3-贝叶斯优化效果.ts  41.44M
|   |   └──04-4-调整参数空间.ts  48.20M
|   ├──08-贝叶斯优化实战  
|   |   ├──01-1-基础模型建立.ts  27.44M
|   |   ├──02-2-设置参数空间.ts  58.66M
|   |   ├──03-3-随机优化结果.ts  38.52M
|   |   ├──04-4-贝叶斯优化效果.ts  72.10M
|   |   ├──05-5-方法对比.ts  37.47M
|   |   └──06-6-参数变化情况.ts  60.97M
|   ├──09-EM算法  
|   |   ├──01-1-EM算法要解决的问题.ts  19.72M
|   |   ├──02-2-隐变量问题.ts  11.34M
|   |   ├──03-3-EM算法求解实例.ts  29.29M
|   |   ├──04-4-Jensen不等式.ts  19.48M
|   |   ├──05-5-GMM模型.ts  16.73M
|   |   ├──06-6-GMM实例.ts  28.59M
|   |   └──07-7-GMM聚类.ts  26.35M
|   ├──10-HMM隐马尔科夫模型  
|   |   ├──01-1-马尔科夫模型.ts  19.90M
|   |   ├──02-2-隐马尔科夫模型基本出发点.ts  21.82M
|   |   ├──03-3-组成与要解决的问题.ts  16.74M
|   |   ├──04-4-暴力求解方法.ts  31.65M
|   |   ├──05-5-复杂度计算.ts  17.36M
|   |   ├──06-6-前向算法.ts  41.13M
|   |   ├──07-7-前向算法求解实例.ts  37.99M
|   |   ├──08-8-Baum-Welch算法.ts  30.68M
|   |   ├──09-9-参数求解.ts  19.59M
|   |   └──10-10-维特比算法.ts  48.87M
|   ├──11-HMM案例实战  
|   |   ├──01-1-hmmlearn工具包.ts  22.28M
|   |   ├──02-2-工具包使用方法.ts  61.41M
|   |   ├──03-3-中文分词任务.ts  15.36M
|   |   └──04-4-实现中文分词.ts  40.58M
|   ├──12-推荐系统  
|   |   ├──01-0-开场.ts  4.30M
|   |   ├──02-1-推荐系统应用.ts  21.01M
|   |   ├──03-2-推荐系统要完成的任务.ts  11.70M
|   |   ├──04-3-相似度计算.ts  18.28M
|   |   ├──05-4-基于用户的协同过滤.ts  16.30M
|   |   ├──06-5-基于物品的协同过滤.ts  24.55M
|   |   ├──07-6-隐语义模型.ts  13.04M
|   |   ├──08-7-隐语义模型求解.ts  17.32M
|   |   └──09-8-模型评估标准.ts  12.33M
|   ├──13-基于统计分析的电影推荐  
|   |   ├──01-1-数据与环境配置.ts  73.06M
|   |   ├──02-2-数据与关键词信息展示.ts  68.14M
|   |   ├──03-3-关键词云与直方图展示.ts  50.69M
|   |   ├──04-4-特征可视化.ts  43.54M
|   |   ├──05-5-数据清洗概述.ts  63.83M
|   |   ├──06-6-缺失值填充方法.ts  41.67M
|   |   ├──07-7-推荐引擎构造.ts  56.75M
|   |   ├──08-8-数据特征构造.ts  40.92M
|   |   └──09-9-得出推荐结果.ts  57.82M
|   ├──13-音乐推荐系统实战  
|   |   ├──01-1-音乐推荐任务概述.ts  72.88M
|   |   ├──02-2-数据集整合.ts  59.67M
|   |   ├──03-3-基于物品的协同过滤.ts  70.77M
|   |   ├──04-4-物品相似度计算与推荐.ts  72.30M
|   |   ├──05-5-SVD矩阵分解.ts  35.13M
|   |   └──06-6-基于矩阵分解的音乐推荐.ts  93.14M
|   ├──15-NLP-文本特征方法对比  
|   |   ├──01-1.1-任务概述.ts  42.75M
|   |   ├──02-2-词袋模型.ts  31.92M
|   |   ├──03-3-词袋模型分析.mp4  71.02M
|   |   ├──04-4-TFIDF模型.ts  53.24M
|   |   ├──05-5-word2vec词向量模型.ts  60.54M
|   |   └──06-6-深度学习模型.ts  43.52M
|   ├──15-学习曲线  
|   |   ├──01-1-Bian与Variance曲线.ts  40.28M
|   |   ├──02-2-数据集中的结果.ts  67.40M
|   |   └──03-3-曲线实验结果.ts  45.12M
|   ├──17-使用word2vec分类任务  
|   |   ├──01-1-影评情感分类.ts  52.54M
|   |   ├──02-2-基于词袋模型训练分类器.ts  31.35M
|   |   ├──03-3-准备word2vec输入数据.ts  27.41M
|   |   └──04-4-使用gensim构建word2vec词向量（新）.ts  75.77M
|   ├──18-Tensorflow自己打造word2vec  
|   |   ├──01-1-数据与任务流程.ts  50.76M
|   |   ├──02-2-数据清洗.ts  30.85M
|   |   ├──03-3-batch数据制作.mp4  57.85M
|   |   ├──04-4-网络训练.ts  55.18M
|   |   └──05-5-可视化展示.ts  54.54M
|   ├──19-制作自己常用工具包  
|   |   ├──01-1-为什么要做自己的数据工具包.ts  10.07M
|   |   ├──02-2-工具包注释.ts  36.27M
|   |   ├──03-3-缺失值处理.ts  47.79M
|   |   ├──04-4-其他处理方式概述.ts  87.29M
|   |   └──05-5-工具包调用.ts  22.52M
|   ├──20-机器学习项目实战-数据处理与特征提取  
|   |   ├──01-1-建筑能源利用效率任务概述.ts  14.47M
|   |   ├──02-2-处理流程与数据简介.ts  62.79M
|   |   ├──03-3-能源信息各项指标数据预处理.ts  51.18M
|   |   ├──04-4-单变量绘图分析.ts  29.14M
|   |   ├──05-5-离群点剔除.ts  47.30M
|   |   ├──06-6-变量与结果的关系对比分析.ts  40.65M
|   |   ├──07-7-多变量展示.ts  64.95M
|   |   └──08-8-特征工程的价值与方法.ts  70.36M
|   └──21-机器学习项目实战-建模与分析  
|   |   ├──01-1-dataleakage问题解决方案.ts  75.83M
|   |   ├──02-2-机器学习基础模型对比.ts  70.34M
|   |   ├──03-3-参数对结果的影响分析.ts  74.45M
|   |   ├──04-4-测试模型效果.ts  60.88M
|   |   ├──05-5-模型的结果解释与参数分析.ts  45.28M
|   |   └──06-6-机器学习常用模型分析方法介绍.ts  102.37M
└──课件代码  
|   ├──第10章 选修：Python数据分析案例实战  
|   |   ├──Matplotlib绘图.zip  3.69M
|   |   ├──贷款数据分析.zip  903.86M
|   |   ├──电影推荐.zip  10.05M
|   |   ├──多变量分析.zip  439.13kb
|   |   ├──纽约出租车运行情况分析.zip  436.76M
|   |   ├──散点图绘制技巧.zip  6.27M
|   |   ├──商品订单数据集分析.zip  198.00M
|   |   ├──商品可视化展示与文本处理.zip  213.82M
|   |   ├──数据分析与机器学习模板.zip  11.16M
|   |   └──数据降维.zip  12.59M
|   ├──第11章 选修：机器学习进阶实战  
|   |   ├──1.数据特征  
|   |   ├──10.HMM隐马尔科夫模型  
|   |   ├──11.HMM案例实战  
|   |   ├──12.推荐系统  
|   |   ├──13.音乐推荐系统实战  
|   |   ├──14.基于统计分析的电影推荐  
|   |   ├──15.学习曲线  
|   |   ├──16.NLP-文本特征方法对比  
|   |   ├──17.使用word2vec分类任务  
|   |   ├──18.Tensorflow自己打造word2vec  
|   |   ├──19.制作自己常用工具包  
|   |   ├──2.GBDT提升算法  
|   |   ├──20.数据处理与特征工程  
|   |   ├──3.xgboost-gbdt-lightgbm  
|   |   ├──4.使用lightgbm进行饭店流量预测  
|   |   ├──5.人口普查数据集项目实战-收入预测  
|   |   ├──6.降维算法-线性判别分析  
|   |   ├──7.贝叶斯优化及其工具包使用  
|   |   ├──8.贝叶斯优化实战  
|   |   └──9.EM算法  
|   ├──第1章 第一模块：Python快速入门  
|   |   └──Python基础  
|   ├──第2章 第二模块：Python数据科学必备工具包实战  
|   |   ├──Matplotlib  
|   |   ├──Numpy  
|   |   ├──Pandas  
|   |   └──Seaborn  
|   ├──第3章 第三模块：人工智能-必备数学课程  
|   |   ├──统计分析  
|   |   ├──SVD.pdf  396.61kb
|   |   ├──概率分布与概率密度.pdf  640.21kb
|   |   ├──概率论.pdf  2.33M
|   |   ├──高等数学.pdf  1.12M
|   |   ├──核函数.pdf  477.72kb
|   |   ├──后验概率估计.pdf  230.81kb
|   |   ├──激活函数.pdf  264.40kb
|   |   ├──矩阵.pdf  1.32M
|   |   ├──拉格朗日乘子法.pdf  599.32kb
|   |   ├──熵.pdf  267.74kb
|   |   ├──似然函数.pdf  384.36kb
|   |   ├──泰勒公式.pdf  777.52kb
|   |   ├──特征值与特征向量.pdf  386.91kb
|   |   ├──梯度.pdf  702.08kb
|   |   └──微积分.pdf  960.85kb
|   ├──第4章 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  
|   |   ├──10-聚类算法实验分析  
|   |   ├──11-决策树原理  
|   |   ├──12-决策树代码实现  
|   |   ├──13-决策树实验分析  
|   |   ├──14-集成算法原理  
|   |   ├──15-集成算法实验分析  
|   |   ├──16-支持向量机原理推导  
|   |   ├──17-支持向量机实验分析  
|   |   ├──18-神经网络算法原理  
|   |   ├──19-神经网络代码实现  
|   |   ├──2-线性回归代码实现  
|   |   ├──20-贝叶斯算法原理  
|   |   ├──21-贝叶斯代码实现  
|   |   ├──22-关联规则实战分析  
|   |   ├──23-关联规则代码实现  
|   |   ├──24-词向量word2vec通俗解读  
|   |   ├──25-代码实现word2vec词向量模型  
|   |   ├──26-主成分分析与线性判别分析  
|   |   ├──27-主成分分析降维算法解读  
|   |   ├──28-隐马尔科夫模型  
|   |   ├──29-HMM应用实例  
|   |   ├──3-模型评估方法  
|   |   ├──4-线性回归实验分析  
|   |   ├──5-逻辑回归实验分析  
|   |   ├──6-逻辑回归代码实现  
|   |   ├──8-Kmeans代码实现  
|   |   ├──8-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理  
|   |   └──mldata  
|   ├──第5章 第五模块：机器学习算法建模实战  
|   |   ├──Python实现音乐推荐系统  
|   |   ├──第十八章：基于贝叶斯的新闻分类实战  
|   |   ├──第十六章：基于随机森林的气温预测  
|   |   ├──第十一章：项目实战-交易数据异常检测  
|   |   ├──股票  
|   |   └──京东购买意向预测.zip  499.49M
|   ├──第6章 第六模块：Python数据分析与机器学习实战集锦  
|   |   ├──第七章：NLP常用工具包  
|   |   ├──第八章：NLP核心模型-word2vec.zip  2.15M
|   |   ├──第二章：爱彼迎数据集分析与建模.zip  91.87M
|   |   ├──第九章：自然语言处理特征提取方法对比.zip  1.22M
|   |   ├──第六章：机器学习-模型解释方法实战.zip  4.66M
|   |   ├──第三章：基于相似度的酒店推荐系统.zip  1.81M
|   |   ├──第十二章：图像特征聚类分析实践.zip  12.31M
|   |   ├──第十一章：银行客户还款可能性预测.zip  36.57M
|   |   ├──第十章：数据特征预处理.zip  1.10M
|   |   ├──第四章：商品销售额回归分析.zip  93.33M
|   |   ├──第五章：绝地求生数据集探索分析与建模.zip  345.95M
|   |   └──第一章：Python实战关联规则.zip  22.86M
|   ├──第7章 第七模块：数据挖掘竞赛-优胜解决方案  
|   |   ├──第八章：数据特征常用构建方法  
|   |   ├──第二章：工业化生产预测  
|   |   ├──第九章：用电敏感客户分类  
|   |   ├──第六章：贷款平台风控模型-特征工程  
|   |   ├──第七章：新闻关键词抽取模型  
|   |   ├──第三章：智慧城市道路通行时间预测  
|   |   ├──第十章：机器学习项目实战模板  
|   |   ├──第四章：特征工程建模可解释工具包  
|   |   ├──第五章：医学糖尿病数据命名实体识别  
|   |   └──第一章：快手用户活跃度预测  
|   ├──第8章 第八模块：Python金融分析与量化交易实战  
|   |   ├──第1-3章：Python基础  
|   |   ├──第10章：Ricequant回测选股分析实战  
|   |   ├──第12章：因子策略选股实例  
|   |   ├──第14章：因子打分选股实战  
|   |   ├──第17章：fbprophet时间序列预测神器  
|   |   ├──第19章：Matplotlib工具包实战  
|   |   ├──第20章：Seaborn  
|   |   ├──第4章：Numpy  
|   |   ├──第5章：Pandas  
|   |   ├──第11章：因子数据预处理.zip  876.33kb
|   |   ├──第13章：因子分析实战.zip  1.20M
|   |   ├──第15章：基于回归的策略分析.zip  935.39kb
|   |   ├──第16章：聚类与统计策略分析.zip  1004.71kb
|   |   ├──第18章：深度学习时间序列预测.zip  14.02M
|   |   ├──第6章：金融时间序列分析.zip  588.16kb
|   |   ├──第7章：双均线交易策略实例.zip  747.87kb
|   |   ├──第8章：策略评估指标.zip  363.20kb
|   |   └──第9章：量化交易解读.zip  165.93kb
|   └──第9章 第九模块：深度学习必备核⼼算法  
|   |   └──课件  

xdwknet

-3-Notebook工具使用.

laoda1228

楼主发贴辛苦了，谢谢楼主分享！

Chanchira1

RE: rk0386-GP-人工智能机器学习-第四期【VIP专享】 [修改]

Chompoonut

RE: rk0386-GP-人工智能机器学习-第四期【VIP专享】 [修改]

yjip267

第四期【VIP专

pang53306524

只有学历高的才能玩呀

星空呗

嘿嘿

ldljlzw

222222222222222

sanshiyi