目录：
{1}–第一单元机器学习概论
{1}–机器学习简介
(1.1.1)–机器学习简介.pdf
[1.1.1]–机器学习的初步认识.mp4
{2}–机器学习过程
[1.2.1]–机器学习过程.mp4
{3}–机器学习常用算法（1）
(1.3.1)–机器学习算法地图.pdf
[1.3.1]–机器学习常用算法.mp4
{4}–机器学习常用算法（2）
[1.4.1]–机器学习常用算法（2）.mp4
{5}–机器学习常见问题
[1.5.1]–机器学习常见问题（1）.mp4
{6}–从事机器学习的准备
[1.6.1]–从事机器学习的准备.mp4
{7}–机器学习的常用应用领域
[1.7.1]–机器学习常用领域.mp4
{10}–第十单元电子推荐系统
{1}–推荐系统基础
(10.1.1)–推荐技术.pdf
[10.1.1]–推荐系统基础.mp4
{2}–推荐系统结构
[10.2.1]–推荐系统结构.mp4
{3}–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
(10.3.1)–location-awarerecommendersystemf.pdf
[10.3.1]–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4
{4}–基于协同过滤的推荐算法
(10.4.1)–personalizedrecommenderforcosmet.pdf
[10.4.1]–基于协同过滤的推荐算法.mp4
{5}–基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐
[10.5.1]–基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐.mp4
{6}–其他推荐方法
(10.6.1)–人工智能之信息检索与推荐[选读].pdf
[10.6.1]–其他推荐方法.mp4
{7}–推荐结果的评测方法
[10.7.1]–推荐结果的评测方法.mp4
{8}–推荐结果的评测指标
[10.8.1]–推荐结果的评测指标.mp4
{9}–推荐系统常见问题
[10.9.1]–推荐系统常见问题.mp4
{11}–第十一单元深度学习
{1}–卷积基本概念
(11.1.1)–卷积神经网络.pdf
[11.1.1]–卷积基本概念.mp4
{10}–基于LSTM的股票预测
[11.10.1]–基于LSTM的股票预测.mp4
{11}–图像定位与识别1
[11.11.1]–目标检测.mp4
{12}–图像定位于识别2
[11.12.1]–目标检测算法.mp4
{13}–强化学习
[11.13.1]–加强学习简介.mp4
{14}–生成对抗网络
[11.14.1]–生成对抗网络基础.mp4
{15}–迁移学习
[11.15.1]–迁移学习基础.mp4
{16}–对偶学习
[11.16.1]–对偶学习基础.mp4
{17}–深度学习复习
{2}–LeNet框架（1）
[11.2.1]–LeNet框架（1）.mp4
{3}–LeNet框架（2）
[11.3.1]–LeNet框架（2）.mp4
{4}–卷积基本单元
[11.4.1]–卷积基本单元.mp4
{5}–卷积神经网络训练
(11.5.1)–卷积笔记.pdf
[11.5.1]–卷积神经网络训练.mp4
{6}–基于卷积的股票预测
(11.6.1)–股票预测.pdf
[11.6.1]–基于卷积的股票预测.mp4
{7}–循环神经网络RNN基础
(11.7.1)–循环神经网络.pdf
[11.7.1]–循环神经网络基础.mp4
{8}–循环神经网络的训练和示例
[11.8.1]–循环神经网络的训练和示例.mp4
{9}–长短期记忆网络LSTM
(11.9.1)–ConvolutionalLSTMNetwork（选读）.pdf
[11.9.1]–长短期记忆网络.mp4
{12}–第十二单元面向实践的机器学习课程研讨
{1}–课程教学方法研讨
(12.1.1)–突破知识型教学走向实践.pdf
(12.1.2)–数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf
(12.1.3)–基于项目实践的机器学习课程改革.pdf
[12.1.1]–实践驱动的机器学习教学.mp4
{2}–第二单元分类算法
{1}–决策树概述
(2.1.1)–分类与决策树.pdf
[2.1.1]–决策树算法.mp4
{10}–贝叶斯网络模型算法
(2.10.1)–贝叶斯网络.pdf
[2.10.1]–贝叶斯网络模型.mp4
{11}–贝叶斯网络的应用
(2.11.1)–贝叶斯网络的应用研究（选读）.pdf
[2.11.1]–贝叶斯网络的应用.mp4
{12}–主分量分析和奇异值分解
(2.12.1)–主分量分析.pdf
[2.12.1]–主分量分析和奇异值分解.mp4
{13}–判别分析
[2.13.1]–判别分析基础.mp4
{2}–ID3算法
[2.2.1]–ID3算法.mp4
{3}–C4.5算法和CART算法
(2.3.1)–决策树应用研究（选读）.pdf
[2.3.1]–C4.5算法和CART算法.mp4
{4}–连续属性离散化、过拟合问题
[2.4.1]–连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4
{5}–集成学习
(2.5.1)–集成学习应用研究（选读）.pdf
(2.5.2)–GBDT等算法的补充.pdf
[2.5.1]–集成学习常用算法.mp4
[2.5.2]–GBDT梯度提升树算法.mp4
{6}–支持向量机基本概念
(2.6.1)–支持向量机.pdf
[2.6.1]–支持向量机简介.mp4
{7}–支持向量机原理
[2.7.1]–支持向量机原理.mp4
{8}–支持向量机的应用
(2.8.1)–支持向量机应用研究（选读）.pdf
[2.8.1]–支持向量机的应用.mp4
{9}–朴素贝叶斯模型
(2.9.1)–贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf
[2.9.1]–贝叶斯网络简介.mp4
{3}–第三单元神经网络基础
{1}–神经网络简介
(3.1.1)–神经网络基础.pdf
[3.1.1]–神经网络简介.mp4
{2}–神经网络相关概念
[3.2.1]–神经网络相关概念.mp4
{3}–BP神经网络算法（1）
[3.3.1]–BP神经网络算法（1）.mp4
{4}–BP神经网络算法（2）
[3.4.1]–BP神经网络算法（2）.mp4
{5}–神经网络的应用
(3.5.1)–imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
[3.5.1]–神经网络的应用.mp4
{4}–第四单元聚类分析
{1}–聚类分析的概念
(4.1.1)–聚类分析.pdf
[4.1.1]–聚类分析的概念.mp4
{2}–聚类分析的度量
[4.2.1]–聚类分析的度量.mp4
{3}–基于划分的方法（1）
(4.3.1)–聚类的个性化学习应用（选读）.pdf
[4.3.1]–基于划分的方法（1）.mp4
{4}–基于划分的方法（2）
[4.4.1]–基于划分的方法（2）.mp4
{5}–基于密度聚类和基于层次聚类
(4.5.1)–聚类的社交网络应用（选读）.pdf
(4.5.2)–Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf
[4.5.1]–基于密度聚类和基于层次聚类.mp4
{6}–基于模型的聚类
[4.6.1]–基于模型的聚类.mp4
{7}–EM算法
[4.7.1]–EM聚类算法.mp4
{5}–第五单元可视化分析
{1}–可视化分析基础
(5.1.1)–可视化基础.pdf
[5.1.1]–可视化分析基础.mp4
{2}–可视化分析方法
(5.2.1)–可视化的应用（选读）.pdf
[5.2.1]–可视化分析方法.mp4
{3}–在线教学的数据分析案例
[5.3.1]–在线教学的数据分析.mp4
{6}–第六单元关联分析
{1}–关联分析基本概念
(6.1.1)–关联分析.pdf
[6.1.1]–关联分析基本概念.mp4
{2}–Apriori算法
(6.2.1)–关联分析在服装缺陷检测中的应用（选读）.pdf
[6.2.1]–Apriori算法.mp4
{3}–关联规则应用
(6.3.1)–关联算法在化妆品推荐中的应用（选读）.pdf
[6.3.1]–关联规则应用.mp4
{7}–第七单元回归分析
{1}–回归分析基础
(7.1.1)–回归分析.pdf
[7.1.1]–回归分析基础.mp4
{2}–线性回归分析
(7.2.1)–ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf
[7.2.1]–线性回归分析.mp4
{3}–非线性回归分析
ts_downloads.txt
{8}–第八单元文本分析
{1}–文本分析简介
(8.1.1)–文本分析基础.pdf
[8.1.1]–文本分析简介.mp4
{2}–文本分析基本概念
(8.2.1)–Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf
[8.2.1]–文本分析基本概念.mp4
{3}–语言模型、向量空间模型
[8.3.1]–语言模型、向量空间模型.mp4
{4}–词法、分词、句法分析
[8.4.1]–词法、分词、句法分析.mp4
{5}–语义分析
[8.5.1]–语义分析.mp4
{6}–文本分析应用
(8.6.1)–文本分析应用案例（选读）.pdf
(8.6.2)–Usingtextminingandsentimentanaly.pdf
[8.6.1]–文本分析应用.mp4
{7}–知识图谱简介
(8.7.1)–知识图谱.pdf
[8.7.1]–知识图谱概念.mp4
{8}–知识图谱技术
[8.8.1]–知识图谱技术.mp4
{9}–知识图谱构建和应用
[8.9.1]–知识图谱构建和应用.mp4
{9}–第九单元分布式机器学习、遗传算法
{1}–分布式机器学习基础
(9.1.1)–分布式机器学习.pdf
[9.1.1]–分布式机器学习基础.mp4
{2}–分布式机器学习框架
[9.2.1]–分布式机器学习框架.mp4
{3}–并行决策树
[9.3.1]–并行决策树.mp4
{4}–并行k-均值算法
[9.4.1]–并行k-均值算法.mp4
{5}–并行多元线性回归模型
[9.5.1]–并行多元线性回归模型.mp4
{6}–遗传算法基础
(9.6.1)–遗传算法.pdf
[9.6.1]–遗传算法基础.mp4
{7}–遗传算法的过程
[9.7.1]–遗传算法的过程.mp4
{8}–遗传算法的应用
(9.8.1)–Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf
[9.8.1]–遗传算法的应用.mp4
{9}–蜂群算法
[9.9.1]–蜂群算法.mp4
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