优达学城：机器学习工程师(纳米学位项目)，全套免费下载 国际高端培训

1-欢迎学习机器学习纳米学位工程师课程

1-欢迎学习机器学习工程师

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2-机器学习与传统编程的异同.mp4

3-机器学习无处不在

3-机器学习无处不在 答案.mp4

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4-学习项目介绍.mp4

说明.docx

2-从人工智能到机器学习

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2-人工智能简介.mp4

3-人工智能难题.mp4

4-人工智能问题的特点.mp4

5-人工智能和不确定性.mp4

6-有哪些人工智能的问题.png

6-有哪些人工智能问题？ 答案.mp4

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7-人工智能的实际运用

7-人工智能的实际运用：Watson 答案.mp4

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8-什么是基于知识的人工智能？.mp4

9-基础知识：人工智能的四个学派.mp4

10-什么事基于知识的人工智能

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10-什么是基于知识的人工智能？2.mp4

11-人工智能的四个学派

11-人工智能的四个学派 答案.mp4

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12-贝叶斯公式入门.mp4

12-贝叶斯规则.mp4

13-贝叶斯网络

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14-机器学习与数据科学.mp4

15-什么是数据科学家？.mp4

16-什么是数据科学家？II.mp4

17-数据科学家都做些什么？.mp4

18-Pi Chuan – 什么是数据科学？.mp4

19-数据科学家的基本技能.mp4

20-数据科学解决的问题.mp4

21-从人工智能到机器学习.mp4

22-简介 – 第 2 部分.mp4

22-简介.mp4

23-佐治亚理工学院机器学习课程.mp4

24-机器学习的定义.mp4

25-监督学习.mp4

25-强化学习.mp4

26-归纳法与演绎法.mp4

27-归纳法，演绎法与溯因法.mp4

28-非监督学习.mp4

29-机器学习的实际应用.mp4

30-Stanley Darpa 超级挑战赛.mp4

31-医疗保健现在的问题.mp4

32-认知计算：现代应用.mp4

33-简介.mp4

34-基本要素.mp4

35-分类法.mp4

36-监督学习

36-监督学习 答案.mp4

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37-垃圾邮件检测

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38-分类和回归

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39-线性回归

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40-更多线性回归.mp4

41-基础知识总结.mp4

3-探索性项目-泰坦尼克号幸存者分析

项目.docx

2-模型评估和验证

98-code

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ClassifyNB.py

prep_terrain_data.py

studentMain.py

139-code

studentCode.py

subFunction.py

1-模型评估和验证简介.mp4

2-模型评估 – 你将看到什么.mp4

3-模型评估 – 你将学到什么.mp4

4-构建完整的模型.png

5-模型评估 – 你将做什么.mp4

6-统计学回顾与支持库.png

7-先修要求.mp4

8-哪个专业？.mp4

8-哪个专业？答案.mp4

9-用一个数字描述数据.mp4

10-数据集的众数答案.mp4

10-选择哪个数字？.mp4

11-分布的众数.mp4

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12-众数 – 负偏斜分布 答案.mp4

12-众数 – 负偏斜分布.mp4

13-联系

13-众数 – 均匀分布.mp4

13-众数 – 均匀分布答案.mp4

14-不止一个众数？ 练习.jpg

14-不止一个众数？.mp4

14-不止一个众数？答案.mp4

15-分类数据的众数 答案.mp4

15-分类数据的众数 练习.jpg

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16-众数的更多信息！.mp4

16-众数的更多信息！答案.mp4

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17-找出均值 答案.mp4

17-找出均值 练习.jpg

17-找出均值.mp4

18-找出均值的步骤 答案.mp4

18-找出均值的步骤 练习.jpg

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19-迭代过程 答案.mp4

19-迭代过程 练习.jpg

19-迭代过程.mp4

20-有用的符号.mp4

21-均值的特性.jpg

21-均值的特性.mp4

21-均值的特性答案.mp4

22-含异常值的均值 答案.mp4

22-含异常值的均值 练习.jpg

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23-可以期望多高的薪资？ 答案.mp4

23-可以期望多高的薪资？.jpg

23-可以期望多高的薪资？.mp4

24-北卡莱罗纳大学.mp4

25-中位数的要求 答案.mp4

25-中位数的要求.jpg

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26-找出中位数.mp4

26-找出中位数答案.mp4

27-含异常值的中位数.mp4

27-含异常值的中位数答案.mp4

28-找出含异常值的中位数 答案.mp4

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29-中心测量值.mp4

30-对中心测量值排序 1 答案.mp4

30-对中心测量值排序 1.jpg

30-对中心测量值排序 1.mp4

31-对中心测量值排序 2答案.mp4

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32-使用中心测量值来比较.mp4

33-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 均值 答案.mp4.mp4

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33-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 均值.mp4

34-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 中位数.mp4

35-中位数位置公式

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36

36-小结 – 中心测量值 答案.mp4

36-小结 – 中心测量值.mp4

37-真棒！.mp4

38

38-社交网络工作人员的薪酬 答案.mp4

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39-你应该注册帐号吗？

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40-有什么不同 答案.mp4

40-有什么不同？

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41

41-量化数据的分布形态 答案.mp4

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42

42-值域是否改变？ 答案.mp4

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43-扎克伯格的薪酬：一个异常值

43-扎克伯格的薪酬：一个异常值 答案.mp4

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44-砍掉尾巴.mp4

45

45-Q1 在哪里？.mp4

45-Q1 在哪里？答案.mp4

46

46-Q3 – Q1.mp4

47-IQR

47-IQR.mp4

48-IQR 答案.mp4

49

49-什么是异常值？ 答案.mp4

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50-定义异常值.mp4

50-匹配对应的箱线图

50匹配对应的箱线图 答案.mp4

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51-均值在 IQR 中吗？

51-均值在 IQR 中吗？.mp4

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52-IQR 的不足.mp4

53

53-衡量差异性的方法 答案.mp4

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54-计算均值

54-计算均值 答案.mp4

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55

55-离均差 答案.mp4

55-离均差.mp4

56

56-平均偏差 答案.mp4

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57

57-平均偏差的公式 答案.mp4

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58

58- 摆脱负值，开心起来.mp4

58-摆脱负值，开心起来 答案.mp4

59

59-绝对偏差 答案.mp4

59-绝对偏差.mp4

60

60-平均绝对偏差 答案.mp4

60-平均绝对偏差.mp4

61

61-平均绝对偏差的公式 答案.mp4

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62

62-平方偏差 答案.mp4

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63

63-平方和.mp4

64-平方和.mp4

65-平均平方偏差

65-平均平方偏差 .mp4

65-平均平方偏差 答案.mp4

66

66-用语言解释平均平方偏差.mp4

67

67-一维的数据 答案.mp4

67-一维的数据.mp4

68-标准偏差 SD.mp4

69-计算标准偏差 SD

69-计算标准偏差 SD 答案.mp4

69-计算标准偏差 SD.mp4

70

70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值 答案.mp4

70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值.mp4

71

71-用语言解释标准偏差 答案.mp4

71-用语言解释标准偏差.mp4

72

72-Sample_Social_Networkers_Salary_n=100_Lesson_4.xlsx

72-用电子表格计算 SD 值.mp4

73-用电子表格计算 SD 值 答案.mp4

74-SD 值的重要性.mp4

75

75-找到偏差对应的值 答案.mp4

75-找到偏差对应的值.mp4

76

76-所选样本的 SD 值 答案.mp4

76-所选样本的 SD 值.mp4

77

77-贝塞耳校正 答案.mp4

77-贝塞耳校正.mp4

78-澄清样本 SD 值的真正含义.mp4

79-举例：果冻豆.mp4

80-Numpy 和 Pandas 教程.png

81-Numpy.mp4

82-Numpy Playground.py.txt

83-Pandas.mp4

84-Pandas Playground – 系列.txt

85-Pandas Playground – 数据框.txt

86-创建新 DataFrame 答案.mp4

86-创建新 DataFrame.mp4

86-创建新 DataFrame.txt

87-数据框列.mp4

88-Pandas Playground – 索引数据框.txt

89-Pandas 向量化方法.mp4

90-平均铜牌数-答案.mp4

90-平均铜牌数.mp4

90-平均铜牌数.txt

91-平均金、银和铜牌数 答案.mp4

91-平均金、银和铜牌数.mp4

91-平均金、银和铜牌数.txt

92-矩阵乘法与 Numpy Dot.mp4

93-奥林匹克奖牌分数 答案.mp4

93-奥林匹克奖牌分数.mp4

93-奥林匹克奖牌数.txt

94-安装 scikit-learn.png

94-安装 scikit-learn.txt

95.png

96-sklearn 使用入门.mp4

97-高斯朴素贝叶斯示例.mp4

98-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案.mp4

98-有关地形数据的高斯 NB 部署.mp4

99-评估指标.mp4

100-选择合适的指标.txt

101-分类和回归.txt

102-分类指标与回归指标.txt

103-分类指标.txt

104-准确率.txt

105

105-准确率的缺陷 答案.mp4

105-准确率的缺陷.mp4

106-选择最合适的指标.mp4

107

107-混淆矩阵 打啊 .mp4

107-混淆矩阵.mp4

107-混淆矩阵练习 1 答案.mp4

108

108-混淆矩阵练习 1.mp4

108-混淆矩阵练习 2 答案.mp4

108-混淆矩阵练习 2.mp4

109

109-填充混淆矩阵 答案.mp4

109-填充混淆矩阵.mp4

110

110-混淆矩阵：误报 答案.mp4

110-混淆矩阵：误报.mp4

111

111-决策树混淆矩阵 答案.mp4

111-决策树混淆矩阵.mp4

112-精确率和召回率.mp4

113

113-鲍威尔精确率和召回率.mp4

113-鲍威尔精确率和召回率答案.mp4

114

114-布什精确率和召回率 答案.mp4

114-布什精确率和召回率.mp4

115

115-特征脸方法中的 True Positives 答案.mp4

115-特征脸方法中的 True Positives.mp4

116-

116-特征脸方法中的 False Positives 答案.mp4

116-特征脸方法中的 False Positives.mp4

117

117-特征脸方法中的 False Negatives 答案.mp4

117-特征脸方法中的 False Negatives-c.mp4

117-特征脸方法中的 False Negatives.mp4

118

118-答案.mp4

118-对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN.mp4

119

119-精确率公式 答案.mp4

119-精确率公式.mp4

120

120-召回率公式 答案.mp4

120-召回率公式.mp4

121-F1分数.txt

122-回归指标.txt

123-平均绝对误差.txt

124-均方误差.txt

125-回归分数函数.txt

126-误差原因.txt

127-偏差造成的误差.txt

128-Linear Learner, Quadratic Data.txt

129-方差造成的误差.txt

130-Noisy Data, Complex Model.txt

131-改进模型的有效性.txt

132-偏差、方差和特征数量

132-偏差、方差和特征数量 答案.mp4

132-偏差、方差和特征数量.mp4

133

133-偏差、方差和特征数量 2 答案.mp4

133-偏差、方差和特征数量 2.mp4

134-肉眼过拟合.mp4

135-数据类型 1 – 数值数据.mp4

136-数据类型 2 – 分类数据.mp4

137-数据类型 3 – 时间序列数据.mp4

138

138-数据类型 3 – 时间序列数据 答案.mp4

138-数据类型 3 – 时间序列数据.mp4

139-在 Sklearn 中训练测试分离.mp4

140

140-K 折交叉验证 答案.mp4

140-K 折交叉验证.mp4

141-Sklearn 中的 K 折 CV.mp4

142-针对 Sklearn 中的 K 折的实用建议.mp4

143-为调整参数而进行的交叉验证.mp4

144

144-Sklearn 中的 GridSearchCV – 练习.txt

144-Sklearn 中的 GridSearchCV.txt

145-总结.txt

146-维度灾难.mp4

147-维度灾难 2.mp4

148-学习曲线.txt

148-学习曲线2.txt

149-理想的学习曲线.txt

150-模型复杂度.txt

151-学习曲线与模型复杂度.txt

152-模型复杂度的实际使用.txt

153-摘要.txt

154-问题和报告结构.txt

154-项目.txt

3-监督学习-构建学生干预系统

1-项目描述

4-辅助材料

Bayesian Inference.pdf

Bayesian Learning.pdf

Gradient Descent.pdf

ID3 Algorithm for Decision Trees.pdf

Instance Based Learning.pdf

Intro to Boosting.pdf

Kernel_Methods_and_SVMs.pdf

Linear Regression Review.pdf

Neural Networks.pdf

P2- Building an Intervention System Videos.zip

1-项目描述.png

2-语言、库和成果 链接.txt

2-语言、库和成果.png

3-问题和报告结构.txt

4-构建学生干预系统.txt

2-监督学习简介

1-监督学习.mp4

2-你将看到和学到什么.mp4

3-Google 无人驾驶汽车中的机器学习.mp4

4-监督式学习 – 你将做什么.mp4

5-acerous 还是 non-acerous？

5-acerous 还是 non-acerous？ 答案.mp4

5-acerous 还是 non-acerous？.mp4

6-监督分类示例

6-监督分类示例 答案.mp4

6-监督分类示例.mp4

7-特征和标签音乐示例.mp4

8-特征可视化

8-特征可视化 答案.mp4

8-特征可视化.mp4

9-肉眼分类

9-肉眼分类 答案.mp4

9-肉眼分类.mp4

3-决策树

10-分类与回归之间的区别.mp4

11-小测验

11-小测验 答案.mp4

11-小测验.mp4

12-分类学习 1.mp4

13-分类学习 2.mp4

14-分类学习 3.mp4

15-示例 1：约会.mp4

16-表示法.mp4

17-表示法 测验

17-表示法 测验 答案.mp4

17-表示法 测验.mp4

18-示例 2：20 个问题.mp4

19-决策树学习.mp4

20-最佳属性 测验

20-最佳属性 测验 答案.mp4

20-最佳属性 测验.mp4

21-决策树可表达性 AND.mp4

22-决策树可表达性 OR.mp4

23-决策树可表达性 XOR.mp4

24-决策树可表达性.mp4

25-决策树可表达性 测验

25-决策树可表达性 测验 2

25-决策树可表达性 测验 2 答案.mp4

25-决策树可表达性 测验 2.mp4

25-决策树可表达性 测验 答案.mp4

25-决策树可表达性 测验.mp4

26-ID3 偏差.mp4

26-ID3.mp4

27-决策树连续属性.mp4

27-决策树其他注意事项.mp4

28-决策树其他注意事项 练习

28-决策树其他注意事项 练习 答案网.mp4

28-决策树其他注意事项 练习.mp4

29-决策树其他注意事项 回归.mp4

30-决策树小结.mp4

4-更多决策树

7-决策树编码-code

classifyDT.py

studentMain.py

1-可线性分离的数据

1-可线性分离的数据 答案.mp4

1-可线性分离的数据.mp4

2-多元线性问题

2-多元线性问题 答案.mp4

2-多元线性问题.mp4

3-构建决策树-第一次分割

3-构建决策树-第一次分割.mp4

4-构建决策树&第二次分割

4-构建决策树&第二次分割.mp4

4-构建决策树-第二次分割 答案.mp4

4-构建决策树-第二次分割.mp4

5-第二次分割后的类标签

5-第二次分割后的类标签.mp4

6-构建决策树&第三次分割

6-构建决策树&第三次分割.mp4

7-决策树编码.mp4

7-决策树编码图.jpg

8-决策树编码 答案.mp4

9-决策树准确性 答案.mp4

9-决策树准确性.mp4

9-决策树准确性.py

10-决策树参数

10-决策树参数 答案.mp4

10-决策树参数.mp4

11-最小样本分割

11-最小样本分割 答案.mp4

11-最小样本分割.mp4

12-决策树准确性 答案.mp4

12-决策树准确性 练习.py

12-决策树准确性.mp4

13-数据杂质与熵.mp4

14-在分割中尽可能减少杂质

14-在分割中尽可能减少杂质 答案.mp4

14-在分割中尽可能减少杂质.mp4

15-熵公式.mp4

15-熵公式.txt

16-练习 熵计算（第 1 部分）.docx

16-熵计算（第 1 部分）

16-熵计算（第 1 部分） 打哪.mp4

16-熵计算（第 1 部分）.mp4

16-熵计算（第 2 部分）

16-熵计算（第 2 部分）.mp4

16-熵计算（第 2 部分）答案.mp4

16-熵计算（第 3 部分）

16-熵计算（第 3 部分）.mp4

16-熵计算（第 4 部分）

16-熵计算（第 4 部分） 答案.mp4

16-熵计算（第 4 部分）.mp4

16-熵计算（第 5 部分）

16-熵计算（第 5 部分）.mp4

16-熵计算（第 5 部分）答案.mp4

17-信息增益.mp4

17-信息增益计算 第五部分练习.txt

17-信息增益计算（第 1 部分）

17-信息增益计算（第 1 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 1 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 10 部分）

17-信息增益计算（第 10 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 2 部分）

17-信息增益计算（第 2 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 2 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 3 部分）

17-信息增益计算（第 3 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 3 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 4 部分）

17-信息增益计算（第 4 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 4 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 5 部分）

17-信息增益计算（第 5 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 5 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 6 部分）

17-信息增益计算（第 6 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 6 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 7 部分）

17-信息增益计算（第 7 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 7 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 8 部分）

17-信息增益计算（第 8 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 8 部分）.mp4

17-信息增益计算（第 9 部分）

17-信息增益计算（第 9 部分） 答案.mp4

17-信息增益计算（第 9 部分）.mp4

18-调整标准参数.mp4

19-偏差-方差困境.mp4

20-DT 的优缺点.mp4

5-回归和分类

1-什么是回归？

1-什么是回归？ 答案.mp4

1-什么是回归？.mp4

2-回归与函数逼近.mp4

3-线性回归.mp4

4-找到最佳拟合

4-找到最佳拟合.mp4

5-多项式的阶.mp4

6-选择成都-练习.txt

6-选择程度

6-选择程度 答案.mp4

6-选择程度.mp4

7-多项式回归.mp4

8-错误

8-错误 答案.mp4

8-错误-练习.txt

8-错误.mp4

9-交叉验证.mp4

10-波士顿房价示例回顾.mp4

11-其他输入空间.mp4

12-结论.mp4

6-回归

18-code

studentMain.py

studentRegression.py

21-练习提取信息

ages_net_worths.py

regressionQuiz.py

1-连续输出

1-连续输出 答案.mp4

1-连续输出.mp4

2-连续

2-连续 答案.mp4

2-连续.mp4

3-年龄：连续还是离散？

3-年龄：连续还是离散？ 答案.mp4

3-年龄：连续还是离散？.mp4

4-天气：连续还是离散？

4-天气：连续还是离散？ 答案.mp4

4-天气：连续还是离散？.mp4

5-电子邮件作者：连续还是离散？

5-电子邮件作者：连续还是离散？ 答案.mp4

5-电子邮件作者：连续还是离散？.mp4

6-电话号码：连续还是离散？

6-电话号码：连续还是离散？ 答案.mp4

6-电话号码：连续还是离散？.mp4

7-收入：连续还是离散？

7-收入：连续还是离散？ 答案.mp4

7-收入：连续还是离散？.mp4

8-连续特征

8-连续特征 答案.mp4

8-连续特征.mp4

9-具有连续输出的监督学习

9-具有连续输出的监督学习 答案.mp4

9-具有连续输出的监督学习.mp4

10-回归线性方程

10-回归线性方程.mp4

11-斜率和截距.mp4

12-斜率

12-斜率 答案.mp4

12-斜率.mp4

13-截距

13-截距 答案.mp4

13-截距.mp4

14-使用回归的预测

14-使用回归的预测 答案.mp4

14-使用回归的预测.mp4

15-添加截距

15-添加截距 答案.mp4

15-添加截距.mp4

16-移交给 Katie.mp4

17-编码.mp4

18-sklearn 中的年龄净值回归.mp4

18-sklern中的年两&净值回归 答案.mp4

19-通过 sklearn 提取信息.mp4

20-通过 sklearn 提取分数数据.mp4

22-线性回归误差.mp4

23-误差

23-误差 答案.mp4

23-误差.mp4

24-24-误差和拟合质量 .mp4.mp4

24-误差和拟合质量

24-误差和拟合质量 答案.mp4

25-最小化误差平方和.mp4

26-最最小化误差平方和的算法.mp4

27-为何最小化 SSE

27-为何最小化 SSE 答案.mp4

27-为何最小化 SSE.mp4

28-最小化绝对误差的问题.mp4

29-肉眼评估回归

29-肉眼评估回归 答案.mp4

29-肉眼评估回归.mp4

30-SSE 的问题

30-SSE 的问题 答案.mp4

30-SSE 的问题.mp4

31-回归的 R 平方指标.mp4

32-SKlearn 中的 R 平方.mp4

33-可视化回归.mp4

34-34-什么数据适用于线性回归.mp4

34-什么数据适用于线性回归

34-什么数据适用于线性回归 答案.mp4

35-比较分类与回归.mp4

36-多元回归

36-多元回归 2

36-多元回归 2 答案.mp4

36-多元回归 2.mp4

36-多元回归 答案.mp4

36-多元回归.mp4

7-更多回归

1-简介.mp4

2-参数回归.mp4

3-K 最近邻.mp4

4-如何预测

4-如何预测 答案.mp4

4-如何预测.mp4

5-内核回归.mp4

6-参数与非参数

6-参数与非参数 答案.mp4

6-参数与非参数.mp4

8-神经网络

1-神经网络.mp4

2-人工神经网络

2-人工神经网络 答案.mp4

2-人工神经网络.mp4

3-感知器单元有多强大.mp4

4-感知器单元有多强大 NOT 测验

4-感知器单元有多强大 NOT 测验 答案.mp4

4-感知器单元有多强大 NOT 测验.mp4

4-感知器单元有多强大 OR 测验

4-感知器单元有多强大 OR 测验 答案.mp4

4-感知器单元有多强大 OR 测验.mp4

4-感知器单元有多强大 测验

4-感知器单元有多强大 测验 答案.mp4

4-感知器单元有多强大 测验.mp4

5-作为感知器网络的 XOR

5-作为感知器网络的 XOR 答案.mp4

5-作为感知器网络的 XOR.mp4

6-感知器训练.mp4

7-梯度下降.mp4

8-学习规则比较.mp4

9-学习规则比较 测验

9-学习规则比较 测验 答案.mp4

9-学习规则比较 测验.mp4

10-Sigmoid.mp4

11-神经网络草图.mp4

12-优化权重.mp4

13-限制偏差.mp4

14-喜好偏差.mp4

15-小结.mp4

9-神经网络迷你项目

1-创建感知.py

2-阀值调解

2-练习.txt

3-在哪儿训练感知

3-在哪儿训练感知.txt

4-感知 v.s. 回归

4-感知vs. 回归.txt

5-感知输入

5-感知输入.txt

6-神经网络输出

6-神经网络输出.txt

7-感知更新规则.py

8-多层网络示例

8-多层网络示例.txt

9-线性表征能力

9-线性表征能力.txt

10-创建 XOR 网络.py

11-离散测验

11-练习.txt

12-连续性.txt

13-激活函数沙盒.py

14-激活函数 测验

14-激活函数沙盒.txt

15-感知 v.s. Sigmoid

15-感知 v.s.Sigmoid.txt

16-Sigmoid 学习

16-Sigmoid.txt

17-梯度下降问题

17-梯度下降问题.txt

18-Sigmoid练习.py

10-内核方法和SVM

11-SVM

1-欢迎学习 SVM.mp4

2-分隔线

2-分隔线 答案.mp4

2-分隔线.mp4

3-选择分隔线

3-选择分隔线.mp4

4-好的分隔线有何特点

4-好的分隔线有何特点 答案.mp4

4-好的分隔线有何特点.mp4

5-间隔练习

5-间隔练习.mp4

6-SVMs 和棘手的数据分布

6-SVMs 和棘手的数据分布 答案.mp4

6-SVMs 和棘手的数据分布.mp4

7-SVM 对异常值的响应

7-SVM 对异常值的响应.mp4

8-SVM 异常值练习

8-SVM 异常值练习 答案.mp4

8-SVM 异常值练习.mp4

9-移交给 Katie.mp4

10-SKlearn 中的 SVM.mp4

11-SVM 决策边界.mp4

12-SVM 编码 答案.mp4

12-SVM 编码.mp4

12-SVM编码.py

13-非线性 SVM.mp4

14-非线性数据

14-非线性数据 答案.mp4

14-非线性数据.mp4

15-新特征

15-新特征.mp4

16- 与新特征分隔 答案.mp4

16-可视化新特征.mp4

16-与新特征分隔

16-与新特征分隔.mp4

17-练习创建新特征

17-练习创建新特征 答案.mp4

17-练习创建新特征.mp4

18-核技巧.mp4

19-尝试选择各种核

19-尝试选择各种核 答案.mp4

19-尝试选择各种核.mp4

20-核和伽玛

20-核和伽玛 答案.mp4

20-核和伽玛.mp4

21-SVM C 参数

21-SVM C 参数 答案.mp4

21-SVM C 参数.mp4

22-过拟合

22-过拟合 答案.mp4

22-过拟合.mp4

23-SVM 的优缺点.mp4

12-基于实例的学习

1-基于实例的学习（以前）.mp4

2-基于实例的学习（现在）.mp4

3-房价 2.mp4

3-房价.mp4

4-K NN.mp4

5-您是否不会计算我的近邻

5-您是否不会计算我的近邻 答案.mp4

5-您是否不会计算我的近邻.mp4

6-域 K NNowledge

6-域 K NNowledge 答案.mp4

6-域 K NNowledge.mp4

7-K NN 偏差.mp4

8-维度灾难 2.mp4

8-维度灾难.mp4

9-另一些东西.mp4

10-我们学到了什么.mp4

13-朴素贝叶斯

12-code

练习.txt

class_vis.py

ClassifyNB.py

prep_terrain_data.py

studentMain.py

13-code

说明.txt

classify.py

studentCode.py

1-速度散点图：坡度和颠簸度

1-速度散点图：坡度和颠簸度.mp4

2-速度散点图 2

2-速度散点图 2.mp4

3-速度散点图 2

3-速度散点图 2 答案.mp4

3-速度散点图 2.mp4

4-从散点图到预测

4-从散点图到预测 答案.mp4

4-从散点图到预测.mp4

5-从散点图到预测 2

5-从散点图到预测 2 答案.mp4

5-从散点图到预测 2.mp4

6-从散点图到决策面

6-从散点图到决策面 答案.mp4

6-从散点图到决策面.mp4

7-良好的线性决策面

7-良好的线性决策面 答案.mp4

7-良好的线性决策面.mp4

8-转为使用朴素贝叶斯.mp4

9-Python 中的 NB 决策边界.mp4

10-sklearn 使用入门.mp4

11-高斯朴素贝叶斯示例.mp4

12-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案.mp4

12-有关地形数据的高斯 NB 部署.mp4

13-计算 NB 准确性.mp4

14-训练数据和测试数据.mp4

15-使用贝叶斯规则将 NB 拆包.mp4

16-贝叶斯规则.mp4

17-癌症测试

17-癌症测试 答案.mp4

17-癌症测试.mp4

17-资料.txt

18-先验和后验

18-先验和后验 答案.mp4

18-先验和后验.mp4

19-规范化 1

19-规范化 1 答案.mp4

19-规范化 1.mp4

19-规范化 2

19-规范化 2 答案.mp4

19-规范化 2.mp4

19-规范化 3

19-规范化 3 答案.mp4

19-规范化 3.mp4

20-全概率

20-全概率 答案.mp4

20-全概率.mp4

21-贝叶斯规则图.mp4

22-用于分类的贝叶斯规则.mp4

23-Chris 或 Sara.mp4

24-后验概率

24-后验概率 答案.mp4

24-后验概率.mp4

25-你独自得出的贝叶斯概率

25-你独自得出的贝叶斯概率 答案.mp4

25-你独自得出的贝叶斯概率.mp4

26-为何朴素贝叶斯很朴素

26-为何朴素贝叶斯很朴素 答案.mp4

26-为何朴素贝叶斯很朴素.mp4

14-贝叶斯学习

1-简介.mp4

2-贝叶斯规则.mp4

3-贝叶斯规则 2.mp4

4-贝叶斯规则 测验

4-贝叶斯规则 测验 答案.mp4

4-贝叶斯规则 测验.mp4

5-贝叶斯学习.mp4

6-实践中的贝叶斯学习.mp4

7-噪声数据

7-噪声数据 daan .mp4

7-噪声数据.mp4

8-返回到贝叶斯学习.mp4

9-最佳假设

9-最佳假设 daan .mp4

9-最佳假设.mp4

10-最短描述长度.mp4

11-哪颗树

11-哪颗树 答案.mp4

11-哪颗树.mp4

12-贝叶斯分类

12-贝叶斯分类 .mp4

12-贝叶斯分类 答案.mp4

13-小结.mp4

15-贝叶斯推理

1-简介.mp4

2-联合分布.mp4

3-错误.txt

3-联合分布 测验

3-联合分布 测验 答案.mp4

3-联合分布 测验.mp4

4-添加属性.mp4

5-条件独立性.mp4

6-条件 测验

6-条件 测验 答案.mp4

6-条件 测验.mp4

7-信念网络

7-信念网络 答案.mp4

7-信念网络.mp4

8-从联合分布中取样

8-从联合分布中取样 答案.mp4

8-从联合分布中取样.mp4

9-恢复联合分布.mp4

10-取样.mp4

11-推理规则.mp4

12-推理规则 测验

12-推理规则 测验 答案.mp4

12-推理规则 测验.mp4

13-手工推理

13-手工推理 答案.mp4

13-手工推理.mp4

14-朴素贝叶斯.mp4

15-为何朴素贝叶斯很酷.mp4

16-小结.mp4

16-贝叶斯NLP迷你项目

1-项目说明.docx

2-计算.docx

3-最大可能性.py

3-最大可能性.txt

4-NLP声明.txt

5-最佳分类器 示例.docx

5-最佳分类器练习.py

6-词语调解.docx

7-联合分布分析

8-区间知识测验

9-区间知识填入

17-集成B&B

1集成学习 Boosting.mp4

2-集成学习的简单规则.mp4

3-集成学习算法.mp4

4-集成学习的输出

4-集成学习的输出 答案.mp4

4-集成学习的输出.mp4

5-集成学习 示例.mp4

6-集成 Boosting.mp4

7-集成 Boosting 测验

7-集成 Boosting 测验 2

7-集成 Boosting 测验 2 答案.mp4

7-集成 Boosting 测验 2.mp4

7-集成 Boosting 测验 答案.mp4

7-集成 Boosting 测验.mp4

8-弱学习

8-弱学习 答案.mp4

8-弱学习-练习.txt

8-弱学习.mp4

9-代码中的 Boosting.mp4

10-最重要的部分.mp4

11-在 D 同意时

11-在 D 同意时 答案.mp4

11-在 D 同意时.mp4

12-最终假设.mp4

13-三个小箱子.mp4

14-哪个假设.mp4

15-好的答案.mp4

16-返回到 Boosting.mp4

17-Boosting 容易过拟合 答案.mp4

17-Boosting 容易过拟合.mp4

17-Bootsting容易过拟合.docx

18-小结.mp4

18-构建学生干预系统

构建学生干预系统.docx

Bayesian Inference.pdf

Bayesian Learning.pdf

Gradient Descent.pdf

ID3 Algorithm for Decision Trees.pdf

Instance Based Learning.pdf

Intro to Boosting.pdf

Kernel_Methods_and_SVMs.pdf

Linear Regression Review.pdf

Neural Networks.pdf

P2- Building an Intervention System Videos.zip

4-非监督学习-创建客户细分

1-非监督学习简介

1-非监督学习.mp4

2-你将看到和学到什么.mp4

2-聚类

1-非监督学习.mp4

2-聚类电影.mp4

3-多少个聚类？

3-多少个聚类？.mp4

3-多少个聚类？答案.mp4

4-将点与聚类匹配

4-将点与聚类匹配 答案.mp4

4-将点与聚类匹配.mp4

5-优化中心（橡皮筋）

5-优化中心（橡皮筋） 答案.mp4

5-优化中心（橡皮筋）.mp4

6-移动中心 2

6-移动中心 2 答案.mp4

6-移动中心 2.mp4

7-匹配点（再次）

7-匹配点（再次） 答案.mp4

7-匹配点（再次）.mp4

8-移交给 Katie.mp4

9-K-均值聚类可视化.mp4

9-k均值可视化 答案.mp4

9-练习 K-均值聚类可视化

9-练习 K-均值聚类可视化 2.txt

9-练习 K-均值聚类可视化.txt

10-K-均值聚类可视化 2.mp4

11-K-均值聚类可视化 3.mp4

12-Sklearn.mp4

13-K-均值的局限.mp4

13-K-均值的挑战.mp4

14-反直觉的聚类

14-反直觉的聚类 答案.mp4

14-反直觉的聚类.mp4

15-反直觉的聚类 2

15-反直觉的聚类 2 答案.mp4

15-反直觉的聚类 2.mp4

3-更多聚类

1-单连锁聚类

1-单连锁聚类 答案.mp4

1-单连锁聚类.mp4

2-单连锁聚类 2.mp4

3-SLC 的运行时间

3-SLC 的运行时间 答案.mp4

3-SLC 的运行时间.mp4

4-SLC 的问题

4-SLC 的问题 答案.mp4

4-SLC 的问题.mp4

5-练习.txt

5-软聚类 测验

5-软聚类 测验 答案.mp4

5-软聚类 测验.mp4

6-软聚类.mp4

7-高斯最大似然.mp4

8-错误.txt

8-期望最大化.mp4

9-EM 示例.mp4

10-EM 的属性.mp4

11-聚类属性.mp4

12-聚类属性 测验

12-聚类属性 测验 答案.mp4

12-聚类属性 测验.mp4

13-不可能定理.mp4

14-我们学到了什么？.mp4

4-聚类迷你项目

1-聚类迷你项目视频.mp4

2-K-均值聚类迷你项目.txt

3-聚类特征

3-聚类特征.txt

4-部署聚类

4-部署聚类 – 练习.txt

4-部署聚类.txt

5-使用 3 个特征聚类

5-使用3个特征聚类.txt

6-股票期权范围.txt

7-薪酬范围.txt

8-聚类更改

8-聚类更改.txt

位置.txt

5-特征缩放

1-Chris 的 T 恤尺寸（直觉）

1-Chris 的 T 恤尺寸（直觉） 答案.mp4

1-Chris 的 T 恤尺寸（直觉）.mp4

2-针对 Chris 的度量

2-针对 Chris 的度量.mp4

3-针对 Chris 的度量 答案.mp4

4-Sarah 的身高 + 体重

4-Sarah 的身高 + 体重 答案.mp4

4-Sarah 的身高 + 体重.mp4

5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸

5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸 答案.mp4

5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸.mp4

6-利用不同的尺度来比较特征.mp4

7-3错误.txt

7-特征缩放公式练习 1

7-特征缩放公式练习 1 答案.mp4

7-特征缩放公式练习 1.mp4

7-特征缩放公式练习 2

7-特征缩放公式练习 2 答案.mp4

7-特征缩放公式练习 2.mp4

7-特征缩放公式练习 3

7-特征缩放公式练习 3 答案.mp4

7-特征缩放公式练习 3.mp4

8-练习 最小值最大值重缩放器编码练习.txt

8-练习.py

8-最小值&最大值重缩放器编码练习.mp4

9-sklearn 中的最小值、最大值缩放器.mp4

10-需要重缩放的算法练习

10-需要重缩放的算法练习 答案.mp4

10-需要重缩放的算法练习.mp4

6-特征选择

1-简介.mp4

2-特征选择.mp4

3-算法

3-算法 答案.mp4

3-算法.mp4

4-过滤和封装.mp4

5-速度.mp4

6-速度.mp4

7-搜索.mp4

8-所需的最小特征

8-所需的最小特征.mp4

9-相关性.mp4

9-相关性与有用性.mp4

10-我们学到了什么.mp4

7-PCA

1-数据维度.mp4

2-较棘手的数据维度

2-较棘手的数据维度 答案.mp4

2-较棘手的数据维度.mp4

3-一维或二维？

3-一维或二维？ 答案.mp4

3-一维或二维？.mp4

4-略微不完美的数据

4-略微不完美的数据 答案.mp4

4-略微不完美的数据.mp4

5-最棘手的数据维度

5-最棘手的数据维度 答案.mp4

5-最棘手的数据维度.mp4

6-用于数据转换的 PCA.mp4

7-新坐标系的中心

7-新坐标系的中心 答案.mp4

7-新坐标系的中心.mp4

8-新坐标系的主轴

8-新坐标系的主轴 答案.mp4

8-新坐标系的主轴.mp4

9-新系统的第二主成分

9-新系统的第二主成分 答案.mp4

9-新系统的第二主成分.mp4

10-练习查找中心

10-练习查找中心 答案.mp4

10-练习查找中心.mp4

11-练习查找新轴

11-练习查找新轴 答案.mp4

11-练习查找新轴.mp4

12-哪些数据可用于 PCA

12-哪些数据可用于 PCA 答案.mp4

12-哪些数据可用于 PCA.mp4

13-轴何时占主导地位

13-轴何时占主导地位 答案.mp4

13-轴何时占主导地位.mp4

14-可测量的特征与潜在的特征练习

14-可测量的特征与潜在的特征练习 答案.mp4

14-可测量的特征与潜在的特征练习.mp4

15-从四个特征到两个

15-从四个特征到两个 答案.mp4

15-从四个特征到两个.mp4

16-在保留信息的同时压缩

16-在保留信息的同时压缩 答案.mp4

16-在保留信息的同时压缩.mp4

17-复合特征

17-复合特征 答案.mp4

17-复合特征.mp4

18-最大方差

18-最大方差 答案.mp4

18-最大方差.mp4

19-最大方差的优点

19-最大方差的优点 答案.mp4

19-最大方差的优点.mp4

20-最大方差与信息损失

20-最大方差与信息损失 答案.mp4

20-最大方差与信息损失.mp4

21-信息损失和主成分.mp4

22-相邻复合特征

22-相邻复合特征 答案.mp4

22-相邻复合特征.mp4

23-用于特征转换的 PCA.mp4

24-最大主成分数量

24-最大主成分数量 答案.mp4

24-最大主成分数量.mp4

25-PCA 的回顾、定义.mp4

26-安然财务数据的 PCA

26-安然财务数据的 PCA 答案.mp4

26-安然财务数据的 PCA.mp4

26-将PCA应用到实际数据.txt

27-sklearn 中的 PCA.mp4

27-sklearn中的PCA.docx

28-何时使用 PCA.mp4

29-用于人脸识别的 PCA

29-用于人脸识别的 PCA 答案.mp4

29-用于人脸识别的 PCA.mp4

29-用于人脸识别的PCA.txt

30-特征脸方法代码.mp4

8-PCA迷你项目

1-PCA 迷你项目简介.mp4

2-PCA 迷你项目.txt

3-每个主成分的可释方差

3-每个主成分的可释方差.txt

4-要使用多少个主成分

4-要使用多少个主成分？.txt

5-F1 分数与使用的主成分数

5-F1 分数与使用的主成分数.txt

6-维度降低与过拟合

6-维度降低与过拟合.txt

7-选择主成分.mp4

9-特征转换

1-特征转换简介.mp4

2-特征转换.mp4

3-我们的特征是什么.mp4

4-Tesla 等单词.mp4

5-独立成分分析.mp4

6-独立成分分析 2.mp4

7-鸡尾酒会问题.mp4

8-矩阵.mp4

9-PCA 与 ICA

9-PCA 与 ICA 答案.mp4

9-PCA 与 ICA.mp4

10-PCA 与 ICA（续）.mp4

11-替代选择.mp4

12-替代选择 2.mp4

12-替代选择 测验

12-替代选择 测验 答案.mp4

12-替代选择 测验.mp4

13-小结.mp4

10-结尾

1-结尾 – 第 1 部分.mp4

11-项目

项目-.docx

5-强化学习-训练智能出租车学会驾驶

1-强化学习简介

1-强化学习.mp4

2-您将看到和学到什么.mp4

3-强化学习 – 您将做什么.mp4

2-MARKOV决策过程

1-简介.mp4

2-决策与强化学习.mp4

3-世界 – 1.mp4

3-世界 – 2.mp4

4-Markov 决策过程 – 1.mp4

4-Markov 决策过程 – 2.mp4

4-Markov 决策过程 – 3.mp4

4-Markov 决策过程 – 4.mp4

5-奖励详情 – 1.mp4

5-奖励详情 – 2.mp4

5-奖励详情 – 3 答案.mp4

5-奖励详情 – 3.mp4

6-奖励的序列 – 1.mp4

6-奖励的序列 – 2.mp4

6-奖励的序列 – 3

6-奖励的序列 – 3 答案.mp4

6-奖励的序列 – 3.mp4

6-奖励的序列 – 4.mp4

7-假设.mp4

8-策略 – 1.mp4

8-策略 – 2.mp4

9-查找策略 – 1.mp4

9-查找策略 – 2.mp4

9-查找策略 – 3

9-查找策略 – 3 答案.mp4

9-查找策略 – 3.mp4

9-查找策略 – 4.mp4

10-小结.mp4

3-强化学习

1-强化学习.mp4

2-Rat Dinosaur.mp4

3-API.mp4

4-API 测试题

4-API 测试题 答案.mp4

4-API测试题.mp4

5-强化学习的三种方法.mp4

6-价值函数测试题

6-价值函数测试题 答案.mp4

6-价值函数测试题.mp4

6-一种新的价值函数.mp4

7-Q 学习

7-Q 学习 答案.mp4

7-Q 学习.mp4

8-在转换后估算 Q.mp4

9-递增地学习.mp4

10-在转换后估算 Q（二） 答案.mp4

11-Q 学习收敛性.mp4

11-告密者 – 1.mp4

11-中央博弈.mp4

12-选择动作 (二).mp4

12-选择动作.mp4

13-贪婪的探索.mp4

14-我们学到了什么.mp4

4-博弈论

1-博弈论.mp4

2-博弈论是什么.mp4

3-简单博弈 – 1.mp4

3-简单博弈 – 2

3-简单博弈 – 2 答案.mp4

3-简单博弈 – 2.mp4

3-简单博弈 – 3

3-简单博弈 – 3 答案.mp4

3-简单博弈 – 3.mp4

4-极小极大.mp4

5-基本结果.mp4

6-博弈树 – 1.mp4

6-博弈树 – 2

6-博弈树 – 2 答案.mp4

7-Von Neumann.mp4

8-迷你扑克.mp4

9-迷你扑克树

9-迷你扑克树 答案.mp4

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10-混合策略

10-混合策略 答案.mp4

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11-行

11-行 答案.mp4

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12-告密者 – 1.mp4

12-告密者 – 2.mp4

12-告密者 – 3.mp4

13-美妙的均衡 – 1.mp4

13-美妙的均衡 – 2

13-美妙的均衡 – 2 答案.mp4

13-美妙的均衡 – 2.mp4

13-美妙的均衡 – 3.mp4

14-两步.mp4

15-2Step2Furious.mp4

16-我们学到了什么？.mp4

5-更多信息 博弈论

1-随机博弈与多主体 RL.mp4

2-随机博弈.mp4

3-模型与随机博弈

3-模型与随机博弈 答案.mp4

3-模型与随机博弈.mp4

4-零和随机博弈 – 1.mp4

4-零和随机博弈 – 2.mp4

5-一般和博弈.mp4

6-各种想法.mp4

7-项目准备.docx

材料- Train a Smartcab to Drive Videos.zip

6-项目

6-kaggle

kaggle挑战

1-简介.mp4

1-展示你积极性的示例.mp4

2-挑战.mp4

2-在工作场所，你以什么作为自己的动力？ Search 课程资源.mp4

3-与业界的关系.mp4

4-成为 Kaggler.mp4

5-社区的力量.mp4

6-开始起步.mp4

7-技术和语言.mp4

8-贴士.mp4

9-技巧.mp4

10-职业发展.mp4

11-教训.mp4

12-教训.mp4

kaggle.docx

7-机器学习工程师模拟面试

工作中的问题以及你是如何解决的.mp4

获得面试.docx

机器学习面试排练.docx

面试中的期望.docx

你了解公司的哪些信息？.mp4

如何应对失败？.mp4

在工作场所，你以什么作为自己的动力.mp4

机器学习模块作业以及练习数据链接.txt