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├──1-9  
|   ├──第1课 回归问题与应用.mp4  255.33M
|   ├──第2课 决策树与树集成模型.mp4  267.64M
|   ├──第3课 SVM.mp4  179.61M
|   ├──第4课 最大熵与EM算法(上).mp4  162.49M
|   ├──第4课 最大熵与EM算法(下).mp4  161.65M
|   ├──第5课 机器学习中的特征工程处理.mp4  230.02M
|   ├──第6课 多算法组合与模型最优化.mp4  189.11M
|   ├──第7课 sklearn与机器学习实战.mp4  335.71M
|   ├──第8课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4  283.69M
|   └──第9课 电商推荐系统.mp4  221.85M
├──10-18  
|   ├──第10课 聚类.mp4  201.60M
|   ├──第11课 聚类与推荐系统实战.mp4  276.65M
|   ├──第12课 贝叶斯网络.mp4  140.87M
|   ├──第13课 隐马尔科夫模型HMM.mp4  179.47M
|   ├──第14课 主题模型.mp4  148.60M
|   ├──第15课 神经网络初步.mp4  191.31M
|   ├──第16课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4  190.79M
|   ├──第17课 循环神经网络与自然语言处理.mp4  235.19M
|   └──第18课 深度学习实践.mp4  242.70M
├──其他  
|   ├──概率论.mp4  190.81M
|   ├──凸优化.mp4  115.32M
|   ├──微积分.mp4  161.79M
|   └──线性代数.mp4  287.15M
└──资料  
|   ├──4次数学预习课讲义  
|   |   └──4次数学预习课讲义  
|   ├──GPU使用方法  
|   |   └──GPU使用方法  
|   ├──第10课  
|   |   ├──第十课 聚类.pdf  1.26M
|   |   └──数据&代码.zip  91.01kb
|   ├──第11课  
|   |   └──kaggle_recommendation_competitions.zip  727.54kb
|   ├──第12课  
|   |   └──第12课 贝叶斯网络.pdf  884.16kb
|   ├──第13课  
|   |   ├──HMM_POS_TAG.html  282.67kb
|   |   └──第13课 HMM.pdf  3.26M
|   ├──第14课  
|   |   ├──第14课 主题模型.pdf  1.46M
|   |   └──资料与代码(1).zip  5.82M
|   ├──第15课  
|   |   ├──neural_networks.zip  3.20M
|   |   └──深度学习初步.downloading  
|   ├──第16课  
|   |   ├──CNN.downloading  
|   |   └──mnist_cnn.py  2.22kb
|   ├──第17课  
|   |   └──循环神经网络与应用.downloading  
|   ├──第18课  
|   |   ├──tensorflow_pytorch.downloading  
|   |   └──深度学习框架介绍与应用.downloading  
|   ├──第1课  
|   |   ├──homework.zip  1.97M
|   |   ├──regression_based_algorithms.zip  170.13kb
|   |   └──回归类问题机器学习.downloading  
|   ├──第2课  
|   |   ├──DecisionTrees.zip  704.93kb
|   |   ├──homework.zip  1.97M
|   |   └──决策树与随机森林.downloading  
|   ├──第3课  
|   |   └──SVM.pdf  1.29M
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|   |   └──gmm-em-clustering-master.downloading  
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|   |   ├──Kaggle-Bike-sharing-competition.downloading  
|   |   └──第5课:机器学习中的特征工程.downloading  
|   ├──第6课  
|   |   └──Model_ensemble-example.downloading  
|   ├──第7课  
|   |   ├──housing.downloading  
|   |   └──sklearn_learning.downloading  
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|   |   ├──Recommender System Examples.downloading  
|   |   └──第9课-推荐系统原理与应用.downloading  
|   ├──天池电力AI大赛数据及代码  
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|   └──学员课程笔记  
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感谢分享实战学习资料 棒棒哒
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非常感谢!非常感谢!非常感谢!
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