WM113 – 机器学习365天集训营 [36.2G]

WM113 – 机器学习365天集训营 [36.2G]

┣━━00.赠送：Python和数据分析 [1.1G]
┃ ┣━━（必修）第二部分：Python语法基础 [338.9M]
┃ ┃ ┣━━第八讲：Python函数设计 [37M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程回放 第八讲：Python函数设计.mp4 [37M]
┃ ┃ ┃ ┗━━Python函数设计.zip [2.4K]
┃ ┃ ┣━━第九讲：Python编程库（包）的导入 [27.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程回放 第九讲：Python编程库（包）的导入.mp4 [27.7M]
┃ ┃ ┃ ┗━━Python编程库（包）的导入.zip [1.9K]
┃ ┃ ┣━━第六讲：Python数据运算 [26.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程回放 第六讲：Python数据运算.mp4 [26.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━Python数据运算.zip [1.5K]
┃ ┃ ┣━━第七讲：Python流程控制（条件语句、循环语句（while 循环语句、for 循环语句）、循环嵌套） [69.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程回放 第七讲：Python流程控制（条件语句、循环语句（while 循环语句、for 循环语句）、循环嵌套）.mp4 [69.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━Python流程控制.zip [3.4K]
┃ ┃ ┣━━第三讲：预备知识与开始前的准备 [12.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习与Python_第二章.pdf [2.9M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程回放 第三讲：预备知识与开始前的准备.mp4 [9.9M]
┃ ┃ ┣━━第十讲：Python文件输入输出 [25.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程回放 第十讲：Python文件输入输出.mp4 [25.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━Python文件输入输出.zip [1.6K]
┃ ┃ ┣━━第四讲：Python基本语法 [35.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程回放 第四讲：Python基本语法.mp4 [35.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━Python基本语法.zip [2.4K]
┃ ┃ ┣━━第五讲：Python数据类型（包括字符串、列表、元组、字典） [73.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程回放 第五讲：Python数据类型（包括字符串、列表、元组、字典）.mp4 [73.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━Python数据类型.zip [6.4K]
┃ ┃ ┣━━第一十一讲：Python基础综合实践 [31.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程回放 第一十一讲：Python基础综合实践.mp4 [29.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━Python基础综合实践.zip [1.5M]
┃ ┃ ┗━━2.png [26.7K]
┃ ┣━━（必修）第三部分：Python数据分析 [610.2M]
┃ ┃ ┗━━（必修）第三部分：Python数据分析 [610.2M]
┃ ┃ ┣━━第一十二讲：Python数据分析工具简介 [177.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习与Python_第三章_1.zip [1.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程回放 第一十二讲：Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4 [175.9M]
┃ ┃ ┣━━第一十六讲：Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法） [11.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习与Python_第三章_2.zip [594.3K]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程回放 第一十六讲：Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法）.mp4 [11.1M]
┃ ┃ ┣━━第一十七讲：MNIST手写体数字图片识别 [263.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━4-mnist.zip [22.2M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程回放 第一十七讲：MNIST手写体数字图片识别.mp4 [241.1M]
┃ ┃ ┣━━第一十三讲：数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样， 数据探索，数据预处理， 挖掘建模，模型评价） [31.5M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程回放 第一十三讲：数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样， 数据探索，数据预处理， 挖掘建模，模型评价）.mp4 [31.5M]
┃ ┃ ┣━━第一十四讲：Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数） [104.9M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程回放 第一十四讲：Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数）.mp4 [104.9M]
┃ ┃ ┣━━第一十五讲：Python主要数据预处理函数 [21.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程回放 第一十五讲：Python主要数据预处理函数.mp4 [21.4M]
┃ ┃ ┗━━3.png [22.5K]
┃ ┗━━（必修）第一部分：Python简介 [158.9M]
┃ ┣━━第二讲：Python环境配置（Anaconda） [123M]
┃ ┃ ┣━━机器学习与Python-第一章.zip [666.8K]
┃ ┃ ┗━━课程回放 第二讲：Python环境配置（Anaconda）.mp4 [122.3M]
┃ ┣━━第一讲：为什么使用Python [35.9M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 第一讲：为什么使用Python .mp4 [12.1M]
┃ ┃ ┗━━课程回放 第一讲：为什么使用Python.mp4 [23.8M]
┃ ┗━━1.png [8.6K]
┣━━01.录播基础 [27.3G]
┃ ┣━━（必修）第五部分：机器学习 [22.8G]
┃ ┃ ┣━━01.第一讲：引言、基本术语、假设空间 [902.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一讲：引言、基本术语、假设空间.mov [896.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━机器学习1.1.pptx [5.8M]
┃ ┃ ┣━━02.第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状 [1.3G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mov [1.3G]
┃ ┃ ┃ ┗━━机器学习1.2.pptx [3.1M]
┃ ┃ ┣━━03.第三讲：经验误差与过拟合 [433.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第三讲：经验误差与过拟合.mp4 [432.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━机器学习1.3.pptx [1.7M]
┃ ┃ ┣━━04.第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型） [377.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型）.mp4 [374.9M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型）.zip [2.2M]
┃ ┃ ┣━━05.第五讲：评估法代码分析 [483.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第五讲：评估法代码分析.mp4 [481M]
┃ ┃ ┃ ┗━━机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx [2.3M]
┃ ┃ ┣━━06.第六讲：性能度量（混淆矩阵 ，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1 score） [445.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第六讲：性能度量（混淆矩阵 ，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1 score）.mp4 [444.5M]
┃ ┃ ┃ ┗━━mcxy_ml2_20181016_1.zip [1.1M]
┃ ┃ ┣━━07.第七讲：线性回归（一） [403.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第七讲：线性回归（一）.mp4 [399.7M]
┃ ┃ ┃ ┗━━线性回归（一）.pptx [3.6M]
┃ ┃ ┣━━08.第八讲：线性回归（二） [401M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第八讲：线性回归（二）.mp4 [399M]
┃ ┃ ┃ ┗━━线性回归（二）.zip [2M]
┃ ┃ ┣━━09.第九讲：线性回归（三） [378.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九讲：线性回归（三）.mp4 [377.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip [861.7K]
┃ ┃ ┣━━10.第十讲：线性回归（四） [397.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第十讲：线性回归（四）.mp4 [395.7M]
┃ ┃ ┃ ┗━━mcxy_ml2_20181030_1.zip [1.8M]
┃ ┃ ┣━━11.第一十一讲：逻辑回归（一） [355.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十一讲：逻辑回归（一）.mp4 [355.4M]
┃ ┃ ┣━━12.第一十二讲：逻辑回归（二） [402M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一十二讲：逻辑回归（二）.mp4 [397.9M]
┃ ┃ ┃ ┗━━机器学习1.11-逻辑回归1.zip [4M]
┃ ┃ ┣━━13.第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一） [518.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一）.mp4 [518.1M]
┃ ┃ ┣━━14.第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二） [435.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）.mp4 [434.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━决策树.zip [1.3M]
┃ ┃ ┣━━15.第一十五讲：代码分析与KNN [687.5M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十五讲：代码分析与KNN.mp4 [687.5M]
┃ ┃ ┣━━16.第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述 [646M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述.mp4 [644.7M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述.zip [1.3M]
┃ ┃ ┣━━17.第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据 [730.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据 .mp4 [730.8M]
┃ ┃ ┣━━18.第一十八讲：数据标准化与归一化 [830.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一十八讲：数据标准化与归一化 .mp4 [828.7M]
┃ ┃ ┃ ┗━━机器学习5.1 数据预处理.zip [1.9M]
┃ ┃ ┣━━19.第一十九讲：特征选择 [622.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━19.第一十九讲：特征选择.mp4 [622.6M]
┃ ┃ ┣━━20.第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解 [683M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解 .mp4 [680.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━机器学习5.2 plot_decision_regions.zip [2.6M]
┃ ┃ ┣━━21.第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔 [559.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔.mp4 [559.1M]
┃ ┃ ┣━━22.第二十二讲：SVM非线性分类 [817.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十二讲：SVM非线性分类.mp4 [817.6M]
┃ ┃ ┣━━23.第二十三讲：神经网络基础知识 [833M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十三讲：神经网络基础知识 .mp4 [833M]
┃ ┃ ┣━━24.第二十四讲：神经网络（一） [376.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4 [376.4M]
┃ ┃ ┣━━25.第二十五讲：神经网络（二） [680.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4 [680.6M]
┃ ┃ ┣━━26.第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理 [564.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━8.1 卷积神经网络.pptx [3.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理.mp4 [560.8M]
┃ ┃ ┣━━27.第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型 [595.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━8.2 深度学习框架与网络模型.ppt [13.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4 [581.8M]
┃ ┃ ┣━━28.第二十八讲：基本分类（一） [522.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二十八讲：基本分类（一）.mp4 [507.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━classifiction.rar [14.6M]
┃ ┃ ┣━━29.第二十九讲：基本分类（二） [1.2G]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十九讲：基本分类（二）.mp4 [1.2G]
┃ ┃ ┣━━30.第三十讲：文本分类 [1.2G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第三十讲：文本分类.mp4 [1.2G]
┃ ┃ ┃ ┗━━basic_text_classification.rar [7K]
┃ ┃ ┣━━31.第三十一讲：回归 [1.1G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第三十一讲：回归.mp4 [1.1G]
┃ ┃ ┃ ┗━━basic_regression.rar [6.5K]
┃ ┃ ┣━━32.第三十二讲：过拟合与欠拟合 [1G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第三十二讲：过拟合与欠拟合.mp4 [1G]
┃ ┃ ┃ ┗━━过拟合.rar [2.5M]
┃ ┃ ┣━━33.第三十三讲：模型的保存与恢复 [810.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第三十三讲：模型的保存与恢复 .mp4 [808.5M]
┃ ┃ ┃ ┗━━模型.rar [1.9M]
┃ ┃ ┣━━34.第三十四讲： 使用CNN图像识别 [775.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━9_CNN.rar [31.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第三十四讲： 使用CNN图像识别.mp4 [743.7M]
┃ ┃ ┗━━35.第三十五讲：使用CNN识别图像2 [794.5M]
┃ ┃ ┗━━第三十五讲：使用CNN识别图像2.mp4 [794.5M]
┃ ┣━━（选修）第二部分：线性代数基础 [1.2G]
┃ ┃ ┣━━第二讲：线性代数（一） [83.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.1 线性代数1.pptx [1.2M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程视频 _ 第二讲：线性代数（一）.mp4 [82.7M]
┃ ┃ ┣━━第六讲：线性代数（五） [490.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课程视频 第六讲：线性代数（五）.mp4 [489.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━mcxy_ml2_20180911_1.zip [374.5K]
┃ ┃ ┣━━第三讲：线性代数（二） [98.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.2 线性代数2.pptx [676.5K]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程视频 _ 第三讲：线性代数（二）.mp4 [98.2M]
┃ ┃ ┣━━第四讲：线性代数（三） [117.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.3 线性代数3.pptx [1.5M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程视频 _ 第四讲：线性代数（三）.mp4 [116.4M]
┃ ┃ ┗━━第五讲：线性代数（四） [443.3M]
┃ ┃ ┣━━课程视频 第五讲：线性代数（四）.mp4 [441.7M]
┃ ┃ ┗━━mcxy_ml2_20180911_0.zip [1.6M]
┃ ┣━━（选修）第三部分：概率论基础 [2.1G]
┃ ┃ ┣━━第八讲：概率论（二） [273.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.7 概率论2.pptx [2.7M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程视频 第八讲：概率论（二）.mp4 [270.9M]
┃ ┃ ┣━━第九讲：概率论（三） [822.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.8 概率论3.pptx [1.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第九讲：概率论（三）.mov [821M]
┃ ┃ ┣━━第七讲：概率论（一） [414.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.6 概率论1.pptx [6.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课程视频 第七讲：概率论（一）.mp4 [407.9M]
┃ ┃ ┗━━第十讲：概率论（四） [684.9M]
┃ ┃ ┣━━概率论4 [380.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.9 概率论4.pptx [379.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━bino.py [449B]
┃ ┃ ┃ ┗━━norm.py [928B]
┃ ┃ ┗━━第十讲：概率论（四）.mov [684.5M]
┃ ┣━━（选修）第四部分：Visual Studio Code使用 [1.1G]
┃ ┃ ┗━━第一十一讲：Visual Studio Code使用（一）.mp4 [1.1G]
┃ ┗━━（选修）第一部分：开始之前 [127.3M]
┃ ┣━━0.课程简介与机器学习发展史.pptx [1.3M]
┃ ┗━━课程视频 _ 第一讲：课程简介与机器学习发展史.mp4 [126M]
┗━━02.直播答疑 [7.8G]
┣━━1：一小时答疑.mp4 [485M]
┣━━2：一小时答疑.mp4 [891.9M]
┣━━3：一小时答疑.mp4 [622.6M]
┣━━4：一小时答疑.mp4 [434.6M]
┣━━5：一小时答疑.mp4 [614.2M]
┣━━6：一小时答疑.mp4 [549M]
┣━━7：一小时答疑.mp4 [1002.8M]
┣━━8：一小时答疑.mp4 [773M]
┣━━9：一小时答疑.mp4 [705M]
┣━━10：一小时答疑.mp4 [761.4M]
┣━━11：一小时答疑.mp4 [561.7M]
┗━━12：一小时答疑.mp4 [589.2M]

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