课程介绍

课程目标

1. 理解人工智能的基本概念：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
2. 掌握数据挖掘技术：学习如何从大量数据中提取有用的信息，包括数据预处理、模式发现、聚类分析、分类技术等。
3. 应用AI和数据挖掘方法：通过实践项目，学生能够在实际问题中应用所学知识。

主要内容

1. 人工智能基础
   • 人工智能的定义和历史
   • 主要的AI技术和应用领域
2. 机器学习
   • 监督学习和非监督学习
   • 回归分析、分类算法（如SVM、KNN、决策树）
   • 集成学习（如随机森林、提升方法）
3. 深度学习
   • 神经网络基础
   • 卷积神经网络（CNN）
   • 循环神经网络（RNN）
   • 深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）
4. 数据预处理
   • 数据清洗与变换
   • 特征选择与特征提取
   • 处理缺失数据和异常值
5. 数据挖掘技术
   • 关联规则挖掘（如Apriori算法）
   • 聚类分析（如K-means、层次聚类）
   • 频繁模式挖掘
6. 高级主题
   • 大数据技术与工具（如Hadoop、Spark）
   • 自然语言处理（NLP）
   • 强化学习
7. 实践与项目
   • 课程项目：设计并实现一个AI或数据挖掘项目
   • 实验与作业：通过实际操作巩固理论知识

教学方式

• 讲座：理论讲解和案例分析。
• 实验：通过编程练习，应用算法解决实际问题。
• 项目：团队合作或个人项目，提升解决复杂问题的能力。

学习资源

• 教材：常用教材包括《机器学习》by 周志华、《深度学习》by Ian Goodfellow等。
• 在线资源：Coursera、edX等平台上的相关课程和视频讲解。
• 开源代码与工具：GitHub上的项目、Kaggle上的数据集与竞赛。

评估方式

• 作业与实验：占总成绩的30%-40%
• 期中考试：占总成绩的20%-30%
• 期末考试或项目：占总成绩的40%-50%

适合对象

该课程适合计算机科学、信息技术、数据科学等相关专业的学生，以及对人工智能和数据挖掘感兴趣的从业人员。

通过这门课程的学习，学生不仅可以掌握理论知识，还能够通过实践操作，提升实际问题解决能力，为未来在AI和数据挖掘领域的进一步学习和工作打下坚实的基础。

课程目录

/14-015-黑马-人工智能与数据挖掘/
│├─01 阶段一 人工智能
│├─02 阶段二 数据挖掘
01 阶段一 人工智能/
│├─01 第一章 机器学习概述V2.1
│├─02 第二章 环境安装和使用V2.1
│├─03 第三章 matplotlibV2.1
│├─04 第四章 numpyV2.1
│├─05 第五章 pandasV2.1
│├─06 第六章 seabornV2.1
│├─07 第七章 K近邻算法V2.1
│├─08 第八章 线性回归V2.1
│├─09 第九章 逻辑回归V2.1
│├─10 第十章 决策树V2.1
│├─11 第十一章 集成学习V2.1
│├─12 第十二章 聚类算法V2.1
│├─13 第十三章 朴素贝叶斯V2.1
│├─14 第十四章 SVM算法V2.1
│├─15 第十五章 EM算法V2.1
│├─16 第十六章 HMM算法V2.1
│├─17 第十七章 集成学习进阶V2.1
│01 第一章 机器学习概述V2.1/
││├─01 机器学习介绍
││01 机器学习介绍/
│││├─01 01-0前置-机器学习科学计算库内容简介.mp4 13.8MB
│││├─02 01-1讲解-机器学习科学计算库内容简介.mp4 6.2MB
│││├─03 02-1讲解-人工智能概述.mp4 55.6MB
│││├─04 02-2点评-人工智能概述.mp4 22.5MB
│││├─05 03-1讲解-人工智能的发展历程.mp4 22.3MB
│││├─06 04-1讲解-人工智能主要分支.mp4 22.5MB
│││├─07 04-2点评-人工智能主要分支.mp4 24.9MB
│││├─08 05-1讲解-机器学习定义工作流程概述.mp4 9.5MB
│││├─09 05-2点评-机器学习定义工作流程概述.mp4 34.5MB
│││├─10 06-1讲解-机器学习工作流程各步骤解释.mp4 43.1MB
│││├─11 06-2点评-机器学习工作流程各步骤解释.mp4 12.8MB
│││├─12 06-3点评-机器学习工作流程各步骤解释.mp4 8MB
│││├─13 07-1讲解-机器学习算法分类介绍.mp4 31.2MB
│││├─14 07-2点评-机器学习算法分类介绍.mp4 6.3MB
│││├─15 08-1讲解-模型评估.mp4 20.1MB
│││├─16 08-2点评-模型评估.mp4 9.2MB
│││├─17 08-3点评-模型评估.mp4 5.9MB
│││├─18 09-1讲解-Azure机器学习平台实验演示1.mp4 55.5MB
│││├─19 10-1讲解-Azure机器学习平台实验演示2.mp4 25MB
│││├─20 11-1讲解-深度学习简介.mp4 18.4MB
│││├─21 11-2点评-深度学习简介.mp4 9.3MB
│02 第二章 环境安装和使用V2.1/
││├─01 环境安装及使用
││01 环境安装及使用/
│││├─01 12-1讲解-基础环境安装.mp4 12MB
│││├─02 13-1讲解-jupyter notebook的基本使用1.mp4 47.4MB
│││├─03 13-2点评-jupyter notebook的基本使用1.mp4 32.2MB
│││├─04 14-1讲解-jupyter notebook的基本使用2.mp4 43.3MB
│││├─05 14-2点评-jupyter notebook的基本使用2.mp4 6MB
│││├─06 15-1讲解-matplotlib的基本使用.mp4 15.2MB
│03 第三章 matplotlibV2.1/
││├─01 matplotlib使用
││01 matplotlib使用/
│││├─01 01-1讲解-实现基础绘图-某城市温度变换图.mp4 12.1MB
│││├─02 01-2点评-实现基础绘图-某城市温度变换图.mp4 26.2MB
│││├─03 02-1讲解-绘图辅助功能完善-某城市温度变换图.mp4 53.2MB
│││├─04 02-2点评-绘图辅助功能完善-某城市温度变换图.mp4 14.4MB
│││├─05 03-1讲解-在一个坐标系下绘制多个图像.mp4 25.9MB
│││├─06 03-2点评-在一个坐标系下绘制多个图像.mp4 6.8MB
│││├─07 04-1讲解-在多个坐标系下绘制多个图像.mp4 54.7MB
│││├─08 04-2点评-在多个坐标系下绘制多个图像.mp4 18.8MB
│││├─09 05-1讲解-常见图形绘制.mp4 30.7MB
│││├─10 05-2点评-常见图形绘制.mp4 21MB
│04 第四章 numpyV2.1/
││├─01 numpy使用
││01 numpy使用/
│││├─01 06-1讲解-numpy介绍.mp4 26.4MB
│││├─02 06-2点评-numpy介绍.mp4 7.7MB
│││├─03 07-1讲解-ndarray介绍.mp4 9MB
│││├─04 07-2点评-ndarray介绍.mp4 16.1MB
│││├─05 08-1讲解-创建0，1数组，固定范围数组.mp4 24.1MB
│││├─06 08-2点评-创建0，1数组，固定范围数组.mp4 16.1MB
│││├─07 09-1讲解-创建随机数组.mp4 38.1MB
│││├─08 09-2点评-创建随机数组.mp4 14.9MB
│││├─09 10-1讲解-数组的基本操作.mp4 37.8MB
│││├─10 10-2点评-数组的基本操作.mp4 13.5MB
│││├─11 10-3点评-前面总结.mp4 14MB
│││├─12 10-4点评-回顾.mp4 39.7MB
│││├─13 11-1讲解-ndarray的运算.mp4 42.8MB
│││├─14 12-1讲解-数组间运算.mp4 24.1MB
│││├─15 11-2点评-ndarray的运算.mp4 11.9MB
│││├─16 12-2点评-数组间运算.mp4 14.2MB
│││├─17 13-1讲解-矩阵复习.mp4 28MB
│││├─18 13-2点评-矩阵复习.mp4 19.2MB
│││├─19 13-3点评-矩阵复习.mp4 10.9MB
│05 第五章 pandasV2.1/
││├─01 pandas数据结构
││├─02 pandas基础使用
││├─03 pandas高级使用
││├─04 电影案例分析
││01 pandas数据结构/
│││├─01 14-1讲解-pandas介绍.mp4 6.4MB
│││├─02 14-2点评-pandas介绍.mp4 4.1MB
│││├─03 15-1讲解-pandas数据结构-series.mp4 19.1MB
│││├─04 15-2点评-pandas数据结构-series.mp4 5.9MB
│││├─05 16-1讲解-pandas数据结构-DataFrame1.mp4 28.5MB
│││├─06 16-2点评-pandas数据结构-DataFrame1.mp4 11.4MB
│││├─07 16-3点评-回顾总结.mp4 22.4MB
│││├─08 17-1讲解-pandas数据结构-DataFrame2.mp4 19.4MB
│││├─09 18-1讲解-pandas数据结构-multiindex和panel.mp4 28.1MB
│││├─10 18-2点评-pandas数据结构-multiindex和panel.mp4 4.2MB
││02 pandas基础使用/
│││├─01 01-1讲解-pandas中的索引.mp4 38.4MB
│││├─02 01-2点评-pandas中的索引.mp4 11.3MB
│││├─03 02-1讲解-赋值和排序.mp4 24.8MB
│││├─04 02-2点评-赋值和排序.mp4 7.1MB
│││├─05 03-1讲解-pandas中的算术运算和逻辑运算.mp4 24.2MB
│││├─06 03-2点评-pandas中的算术运算和逻辑运算.mp4 9.9MB
│││├─07 04-1讲解-pandas中的统计函数.mp4 22.5MB
│││├─08 04-2点评-pandas中的统计函数.mp4 7.9MB
│││├─09 05-1讲解-pandas中的累计统计函数和自定义函数.mp4 25.4MB
│││├─10 05-2点评-pandas中的累计统计函数和自定义函数.mp4 44.9MB
│││├─11 06-1讲解-pandas中绘图方式介绍.mp4 26.5MB
│││├─12 07-1讲解-pandas中文件的读取和写入.mp4 71.5MB
│││├─13 07-2点评-pandas中文件的读取和写入.mp4 16MB
│││├─14 07-3点评-pandas中文件的读取和写入.mp4 71.8MB
│││├─15 07-4点评-内容总结.mp4 94.2MB
││03 pandas高级使用/
│││├─01 08-1讲解-缺失值的处理.mp4 61.3MB
│││├─02 08-2点评-缺失值的处理.mp4 16.2MB
│││├─03 09-1讲解-数据离散化.mp4 33.6MB
│││├─04 09-2点评-数据离散化.mp4 13.1MB
│││├─05 10-1讲解-数据表的合并.mp4 21.7MB
│││├─06 10-2点评-数据表的合并.mp4 10.7MB
│││├─07 11-1讲解-交叉表和透视表介绍.mp4 38.2MB
│││├─08 11-2点评-交叉表和透视表介绍.mp4 12.5MB
│││├─09 11-3点评-内容回顾.mp4 11.8MB
│││├─10 12-1讲解-分组聚合介绍.mp4 18.3MB
│││├─11 12-2点评-分组聚合介绍.mp4 9.8MB
│││├─12 13-1讲解-星巴克案例实现.mp4 19.6MB
│││├─13 13-2点评-星巴克案例实现.mp4 3.4MB
││04 电影案例分析/
│││├─01 14-0前置-电影案例分析1.mp4 4.8MB
│││├─02 14-1讲解-电影案例分析1.mp4 32.8MB
│││├─03 14-2点评-电影案例分析1.mp4 12.8MB
│││├─04 15-1讲解-电影案例分析.mp4 48.8MB
│││├─05 15-2点评-电影案例分析.mp4 20.6MB
│││├─06 15-3点评-电影案例分析.mp4 10.2MB
│06 第六章 seabornV2.1/
││├─01 绘制统计图
││├─02 分类数据绘图
││├─03 NBA案例
││├─04 北京租房数据统计分析
││01 绘制统计图/
│││├─01 01-1讲解-绘制单变量分布.mp4 21.6MB
│││├─02 01-2点评-绘制单变量分布.mp4 7.3MB
│││├─03 02-1讲解-绘制双变量分布图形.mp4 41.6MB
│││├─04 02-2点评-绘制双变量分布图形.mp4 9.4MB
││02 分类数据绘图/
│││├─01 03-1讲解-类别散点图的绘制.mp4 17.5MB
│││├─02 03-2点评-类别散点图的绘制.mp4 31.5MB
│││├─03 03-3点评-内容回顾.mp4 65.1MB
│││├─04 04-1讲解-类别内的数据分布和统计估计.mp4 39.4MB
│││├─05 04-2点评-类别内的数据分布和统计估计.mp4 19.9MB
││03 NBA案例/
│││├─01 05-1讲解-NBA数据获取和相关性基本分析.mp4 4.8MB
│││├─02 05-2点评-NBA数据获取和相关性基本分析.mp4 14.3MB
│││├─03 06-1讲解-对数据进行分析-seaborn.mp4 55.3MB
│││├─04 06-2点评-对数据进行分析-seaborn.mp4 16.3MB
│││├─05 07-1讲解-衍生变量的可视化实践.mp4 45.3MB
│││├─06 07-2点评-衍生变量的可视化实践.mp4 9.1MB
│││├─07 08-1讲解-球队数据分析.mp4 87.2MB
│││├─08 08-2点评-球队数据分析.mp4 10.2MB
││04 北京租房数据统计分析/
│││├─01 09-0前置-北京市租房数据获取和重复值与空值处理.mp4 31.1MB
│││├─02 09-1讲解-北京市租房数据获取和重复值与空值处理.mp4 29.1MB
│││├─03 09-2点评-北京市租房数据获取和重复值与空值处理.mp4 12.9MB
│││├─04 10-1讲解-数据类型转换（面积，户型）.mp4 30.6MB
│││├─05 10-2点评-数据类型转换（面积，户型）.mp4 6.9MB
│││├─06 11-1讲解-房源数量和位置分布分析.mp4 20.1MB
│││├─07 11-2点评-房源数量和位置分布分析.mp4 4.4MB
│││├─08 12-1讲解-户型数量基本分析.mp4 38.5MB
│││├─09 12-2点评-户型数量基本分析.mp4 19.4MB
│││├─10 12-3点评-户型数量基本分析.mp4 7.9MB
│││├─11 13-1讲解-平均租金基本分析.mp4 53.6MB
│││├─12 13-2点评-平均租金基本分析.mp4 25.2MB
│││├─13 14-1讲解-面积区间分析.mp4 8.6MB
│││├─14 14-2点评-面积区间分析.mp4 6.2MB
│││├─15 14-3点评-内容总结.mp4 63.7MB
│07 第七章 K近邻算法V2.1/
││├─01 k近邻算法介绍
││├─02 kd树
││├─03 数据集处理
││├─04 特征工程
││├─05 KNN总结
││├─06 交叉验证, 网格搜索
││├─07 案例 Facebook位置预测
││01 k近邻算法介绍/
│││├─01 01-0前置-K-近邻算法简介.mp4 8.5MB
│││├─02 01-1讲解-K-近邻算法简介.mp4 31.5MB
│││├─03 01-2点评-K-近邻算法简介.mp4 8.2MB
│││├─04 02-1讲解-K近邻算法api初步使用.mp4 21.2MB
│││├─05 02-2点评-K近邻算法api初步使用.mp4 19.1MB
│││├─06 03-1讲解-机器学习中距离度量介绍.mp4 35.2MB
│││├─07 03-2点评-机器学习中距离度量介绍.mp4 16.4MB
│││├─08 04-1讲解-K值的选择介绍.mp4 14MB
│││├─09 04-2点评-K值的选择介绍.mp4 12.5MB
││02 kd树/
│││├─01 05-1讲解-kd树和kd树的构造过程.mp4 27.7MB
│││├─02 05-2点评-kd树和kd树的构造过程.mp4 15.2MB
│││├─03 06-1讲解-kd树案例实现.mp4 41.8MB
│││├─04 06-2点评-kd树案例实现.mp4 18.4MB
│││├─05 06-3点评-内容回顾.mp4 11.9MB
│││├─06 06-4点评-kd树案例实现.mp4 19.8MB
││03 数据集处理/
│││├─01 07-1讲解-数据集获取和属性介绍.mp4 50.7MB
│││├─02 07-2点评-数据集获取和属性介绍.mp4 21.2MB
│││├─03 08-1讲解-数据可视化介绍.mp4 18.6MB
│││├─04 08-2讲解-数据可视化介绍.mp4 7.3MB
│││├─05 09-1讲解-数据集的划分.mp4 26MB
│││├─06 09-2点评-数据集的划分.mp4 9MB
││04 特征工程/
│││├─01 10-1讲解-特征预处理简介.mp4 10.8MB
│││├─02 10-2点评-特征预处理简介.mp4 3.4MB
│││├─03 11-1讲解-归一化和标准化介绍.mp4 43.4MB
│││├─04 11-2点评-归一化和标准化介绍.mp4 27.6MB
│││├─05 11-3点评-归一化和标准化介绍.mp4 3.7MB
││05 KNN总结/
│││├─01 12-1讲解-鸢尾花种类预测.mp4 40.1MB
│││├─02 12-2点评-鸢尾花种类预测.mp4 9.4MB
│││├─03 12-3点评-内容总结.mp4 13.2MB
│││├─04 12-4点评-内容回顾.mp4 57.4MB
│││├─05 13-1讲解-KNN算法总结.mp4 9.5MB
│││├─06 13-2点评-KNN算法总结.mp4 4.8MB
││06 交叉验证, 网格搜索/
│││├─01 14-1讲解-交叉验证、网格搜索概念介绍.mp4 18.3MB
│││├─02 14-2点评-交叉验证、网格搜索概念介绍.mp4 12MB
│││├─03 15-1讲解-交叉验证、网格搜索案例实现.mp4 24.2MB
│││├─04 15-2点评-交叉验证、网格搜索案例实现.mp4 8.6MB
││07 案例 Facebook位置预测/
│││├─01 01-1讲解-案例-Facebook位置预测流程分析.mp4 21.9MB
│││├─02 01-2点评-案例-Facebook位置预测流程分析.mp4 13.1MB
│││├─03 02-1讲解-案例-Facebook位置预测代码实现1.mp4 56.5MB
│││├─04 02-2点评-案例-Facebook位置预测代码实现1.mp4 33.3MB
│││├─05 03-1讲解-案例-Facebook位置预测代码实现2.mp4 42MB
│││├─06 03-3点评-案例-Facebook位置预测代码实现2.mp4 8.5MB
│││├─07 04-1讲解-补充-数据分割和留出法.mp4 26.5MB
│││├─08 04-2点评-补充-数据分割和留出法.mp4 14MB
│││├─09 05-1讲解-补充-交叉验证法和自助法.mp4 43.4MB
│││├─10 05-2点评-补充-交叉验证法和自助法.mp4 17.9MB
│08 第八章 线性回归V2.1/
││├─01 回归介绍
││├─02 损失优化
││├─03 回归相关知识
││01 回归介绍/
│││├─01 06-1讲解-线性回归简介.mp4 23.8MB
│││├─02 06-2点评-线性回归简介.mp4 4.6MB
│││├─03 07-1讲解-初始线性回归api.mp4 13.8MB
│││├─04 08-1讲解-数学：求导.mp4 12MB
│││├─05 08-2点评-数学：求导.mp4 5.5MB
││02 损失优化/
│││├─01 09-1讲解-线性回归中损失函数的介绍.mp4 11.4MB
│││├─02 09-2点评-线性回归中损失函数的介绍.mp4 9.3MB
│││├─03 10-1讲解-使用正规方程对损失函数进行优化.mp4 23.4MB
│││├─04 10-2点评-使用正规方程对损失函数进行优化.mp4 20.7MB
│││├─05 11-1讲解-使用梯度下降法对损失函数进行优化.mp4 31.3MB
│││├─06 11-2点评-使用梯度下降法对损失函数进行优化.mp4 15.8MB
││03 回归相关知识/
│││├─01 12-1讲解-梯度下降法方法介绍.mp4 52.1MB
│││├─02 12-2点评-梯度下降法方法介绍.mp4 22.9MB
│││├─03 12-3点评-内容回顾.mp4 47.6MB
│││├─04 13-0前置-线性回归api再介绍.mp4 4.9MB
│││├─05 13-1讲解-线性回归api再介绍.mp4 6.7MB
│││├─06 13-2点评-线性回归api再介绍.mp4 8.8MB
│││├─07 14-1讲解-波士顿房价预测案例.mp4 55.1MB
│││├─08 14-2点评-波士顿房价预测案例.mp4 7.8MB
│││├─09 15-1讲解-欠拟合和过拟合的介绍.mp4 24MB
│││├─10 15-2点评-欠拟合和过拟合的介绍.mp4 16.5MB
│││├─11 16-1讲解-正则化线性模型.mp4 13.5MB
│││├─12 16-2点评-正则化线性模型.mp4 12MB
│││├─13 17-1讲解-岭回归介绍.mp4 25MB
│││├─14 17-2点评-岭回归介绍.mp4 6.5MB
│││├─15 18-1讲解-模型保存和加载.mp4 21.7MB
│││├─16 18-2点评-模型保存和加载.mp4 3.5MB
│09 第九章 逻辑回归V2.1/
││├─01 逻辑回归
││01 逻辑回归/
│││├─01 01-1讲解-逻辑回归介绍.mp4 31.3MB
│││├─02 01-2点评-逻辑回归介绍.mp4 19.9MB
│││├─03 02-1讲解-逻辑回归api介绍.mp4 4.6MB
│││├─04 02-2点评-内容回顾.mp4 19MB
│││├─05 03-1讲解-肿瘤预测案例.mp4 43.1MB
│││├─06 03-2点评-肿瘤预测案例.mp4 16.5MB
│││├─07 04-1讲解-分类评估方法介绍.mp4 52.1MB
│││├─08 04-2点评-分类评估方法介绍.mp4 17.7MB
│││├─09 05-1讲解-roc曲线绘制过程.mp4 26.5MB
│││├─10 05-2点评-roc曲线绘制过程.mp4 16.2MB
│││├─11 05-3点评-roc曲线绘制过程.mp4 4.4MB
│││├─12 06-1讲解-补充-类别不平衡数据介绍.mp4 23.9MB
│││├─13 06-2点评-补充-类别不平衡数据介绍.mp4 6.4MB
│││├─14 07-1讲解-补充-过采样和欠采样介绍.mp4 32.3MB
│││├─15 07-2点评-补充-过采样和欠采样介绍.mp4 14.3MB
│10 第十章 决策树V2.1/
││├─01 信息增益
││├─02 特征提取
││├─03 案例泰坦生存预测
││├─04 回归决策树
││01 信息增益/
│││├─01 08-1讲解-决策树算法简介.mp4 5.8MB
│││├─02 09-1讲解-熵的介绍.mp4 19.7MB
│││├─03 09-2点评-熵的介绍.mp4 87.2MB
│││├─04 09-3点评-内容回顾.mp4 51.7MB
│││├─05 09-3点评-熵的介绍.mp4 10.1MB
│││├─06 10-0前置-信息增益的介绍.mp4 8.9MB
│││├─07 10-1讲解-信息增益的介绍.mp4 30.3MB
│││├─08 10-2点评-信息增益的介绍.mp4 31.4MB
│││├─09 11-1讲解-信息增益率的介绍.mp4 32.2MB
│││├─10 11-2点评-信息增益率的介绍.mp4 25.8MB
│││├─11 12-1讲解-基尼指数的介绍.mp4 27.1MB
│││├─12 12-2点评-基尼指数的介绍.mp4 19.4MB
│││├─13 13-1讲解-决策树划分原理小结.mp4 16.1MB
│││├─14 13-2点评-决策树划分原理小结.mp4 7.1MB
│││├─15 14-1讲解-cart剪枝介绍.mp4 44.3MB
│││├─16 14-2点评-cart剪枝介绍.mp4 31.5MB
││02 特征提取/
│││├─01 15-1讲解-字典特征提取.mp4 34.3MB
│││├─02 15-2点评-字典特征提取.mp4 11.8MB
│││├─03 16-1讲解-英文文本特征提取.mp4 25MB
│││├─04 16-2点评-英文文本特征提取.mp4 9.3MB
│││├─05 17-1讲解-中文文本特征提取.mp4 54.6MB
│││├─06 17-2点评-中文文本特征提取.mp4 43.1MB
│││├─07 18-1讲解-tfidf内容讲解.mp4 24.3MB
│││├─08 18-2点评-tfidf内容讲解.mp4 10.4MB
│││├─09 18-3点评-tfidf内容讲解.mp4 13.7MB
││03 案例泰坦生存预测/
│││├─01 01-1讲解-决策树算法api介绍.mp4 4.9MB
│││├─02 01-2点评-决策树算法api介绍.mp4 16.5MB
│││├─03 02-1讲解-泰坦尼克号乘客生存预测.mp4 66.1MB
│││├─04 02-2点评-泰坦尼克号乘客生存预测.mp4 13.6MB
│││├─05 03-1讲解-树木可视化操作.mp4 31.3MB
│││├─06 03-2点评-树木可视化操作.mp4 13MB
││04 回归决策树/
│││├─01 04-1讲解-回归决策树介绍.mp4 71.5MB
│││├─02 04-2点评-回归决策树介绍.mp4 28.6MB
│││├─03 05-1讲解-回归决策树和线性回归对比.mp4 30.8MB
│││├─04 05-2点评-回归决策树和线性回归对比.mp4 3.2MB
│11 第十一章 集成学习V2.1/
││├─01 集成介绍
││├─02 随机森林案例
││├─03 集成学习
││01 集成介绍/
│││├─01 06-1讲解-集成学习基本介绍.mp4 8.5MB
│││├─02 07-1讲解-bagging和随机森林.mp4 62.3MB
│││├─03 07-2点评-bagging和随机森林.mp4 13.1MB
│││├─04 07-3点评-bagging和随机森林.mp4 8.2MB
│││├─05 07-4点评-内容回顾.mp4 30.4MB
││02 随机森林案例/
│││├─01 08-1讲解-otto案例介绍以及数据获取.mp4 31MB
│││├─02 08-2点评-otto案例介绍以及数据获取.mp4 10.8MB
│││├─03 09-1讲解-otto数据基本处理.mp4 29.7MB
│││├─04 09-2点评-otto数据基本处理.mp4 19.5MB
│││├─05 10-1讲解-otto数据模型基本训练.mp4 35.5MB
│││├─06 10-2点评-otto数据模型基本训练.mp4 6.5MB
│││├─07 11-1讲解-模型调优和确定最优模型.mp4 82.7MB
│││├─08 11-2点评-模型调优和确定最优模型.mp4 9.5MB
│││├─09 11-3点评-模型调优和确定最优模型.mp4 13MB
│││├─10 12-1讲解-生成提交数据.mp4 40.6MB
│││├─11 12-2点评-生成提交数据.mp4 17.2MB
││03 集成学习/
│││├─01 13-1讲解-boosting介绍.mp4 36.8MB
│││├─02 13-2点评-boosting介绍.mp4 73.8MB
│││├─03 14-1讲解-GBDT的介绍.mp4 18.5MB
│││├─04 14-2点评-GBDT的介绍.mp4 44.4MB
│12 第十二章 聚类算法V2.1/
││├─01 聚类算法
││01 聚类算法/
│││├─01 01-1讲解-聚类算法介绍.mp4 7.1MB
│││├─02 02-1讲解-聚类算法api初步实现.mp4 23.8MB
│││├─03 02-2点评-聚类算法api初步实现.mp4 20.7MB
│││├─04 03-1讲解-聚类算法实现流程.mp4 15.7MB
│││├─05 03-2点评-聚类算法实现流程.mp4 11.5MB
│││├─06 04-1讲解-模型评估.mp4 31.6MB
│││├─07 04-2点评-模型评估.mp4 20.6MB
│││├─08 05-1讲解-算法优化介绍.mp4 34.4MB
│││├─09 05-2点评-算法优化介绍.mp4 26.2MB
│││├─10 06-1讲解-特征降维内容介绍.mp4 62.2MB
│││├─11 06-2点评-特征降维内容介绍.mp4 7.6MB
│││├─12 07-1讲解-pca降维介绍.mp4 4.6MB
│││├─13 08-1讲解-用户对物品类别的喜好细分案例.mp4 41.1MB
│││├─14 08-2点评-用户对物品类别的喜好细分案例.mp4 10.3MB
│13 第十三章 朴素贝叶斯V2.1/
││├─01 朴素贝叶斯
││01 朴素贝叶斯/
│││├─01 09-1讲解-初始朴素贝叶斯.mp4 4.4MB
│││├─02 09-2点评-初始朴素贝叶斯.mp4 4.9MB
│││├─03 10-1讲解-概率内容复习.mp4 44.9MB
│││├─04 10-2点评-概率内容复习.mp4 8.5MB
│││├─05 11-1讲解-朴素贝叶斯计算案例.mp4 25.8MB
│││├─06 11-2点评-朴素贝叶斯计算案例.mp4 12.1MB
│││├─07 12-1讲解-朴素贝叶斯案例实现1.mp4 24.5MB
│││├─08 13-1讲解-朴素贝叶斯案例实现2.mp4 81.7MB
│││├─09 13-2点评-朴素贝叶斯案例实现2.mp4 8MB
│││├─10 13-3点评-内容回顾.mp4 13MB
│││├─11 13-4点评-内容回顾.mp4 46.8MB
│││├─12 14-1讲解-朴素贝叶斯内容总结.mp4 13.3MB
│││├─13 14-2点评-朴素贝叶斯内容总结.mp4 24MB
│14 第十四章 SVM算法V2.1/
││├─01 SVM算法
││01 SVM算法/
│││├─01 01-1讲解-SVM基本介绍.mp4 28.6MB
│││├─02 01-2点评-SVM基本介绍.mp4 18.2MB
│││├─03 02-1讲解-SVM算法api初步使用.mp4 5.7MB
│││├─04 03-1讲解-SVM算法推导的目标函数.mp4 28MB
│││├─05 03-2点评-SVM算法推导的目标函数.mp4 19.1MB
│││├─06 04-1讲解-SVM目标函数推导过程及举例.mp4 42.3MB
│││├─07 04-2点评-SVM目标函数推导过程及举例.mp4 47.8MB
│││├─08 04-3点评-内容回顾.mp4 42.4MB
│││├─09 05-1讲解-SVM损失函数.mp4 14.7MB
│││├─10 05-2点评-SVM损失函数.mp4 9.1MB
│││├─11 06-1讲解-SVM的核方法介绍.mp4 34.2MB
│││├─12 06-2点评-SVM的核方法介绍.mp4 8.8MB
│││├─13 07-1讲解-SVM回归介绍.mp4 2.3MB
│││├─14 07-2点评-SVM回归介绍.mp4 6.3MB
│││├─15 08-1讲解-SVM算法api再介绍.mp4 17.3MB
│││├─16 08-2点评-SVM算法api再介绍.mp4 10.6MB
│││├─17 09-1讲解-数字识别器案例初步介绍.mp4 17.9MB
│││├─18 09-2点评-数字识别器案例初步介绍.mp4 8.3MB
│││├─19 10-1讲解-数字识别器-获取数据.mp4 27.3MB
│││├─20 10-2点评-数字识别器-获取数据.mp4 6MB
│││├─21 11-1讲解-数字识别器-数据基本处理和模型训练.mp4 60.6MB
│││├─22 11-2点评-数字识别器-数据基本处理和模型训练.mp4 10.1MB
│││├─23 12-1讲解-SVM总结.mp4 4.1MB
│││├─24 12-2点评-SVM总结.mp4 6.1MB
│││├─25 12-3点评-内容总结.mp4 8MB
│15 第十五章 EM算法V2.1/
││├─01 EM算法
││01 EM算法/
│││├─01 01-1讲解-初识EM算法.mp4 5.7MB
│││├─02 01-2点评-初识EM算法.mp4 5.9MB
│││├─03 02-1讲解-EM算法介绍.mp4 22.6MB
│││├─04 02-2点评-EM算法介绍.mp4 7.4MB
│││├─05 02-3点评-内容回顾.mp4 44.8MB
│││├─06 03-0前置-EM算法实例.mp4 9.5MB
│││├─07 03-1讲解-EM算法实例.mp4 42MB
│││├─08 03-2点评-EM算法实例.mp4 19.5MB
│16 第十六章 HMM算法V2.1/
││├─01 HMM算法
││01 HMM算法/
│││├─01 04-1讲解-马尔科夫链的介绍.mp4 12.1MB
│││├─02 04-2点评-马尔科夫链的介绍.mp4 8.2MB
│││├─03 05-1讲解-HMM模型的简单案例.mp4 37.4MB
│││├─04 05-2点评-HMM模型的简单案例.mp4 16.8MB
│││├─05 06-1讲解-HMM模型三种经典问题举例求解.mp4 54.7MB
│││├─06 06-2点评-HMM模型三种经典问题举例求解.mp4 21MB
│││├─07 07-1讲解-HMM模型基础.mp4 45.9MB
│││├─08 07-2点评-HMM模型基础.mp4 17MB
│││├─09 08-1讲解-前向后向算法评估观察序列概率.mp4 10.1MB
│││├─10 08-2点评-前向后向算法评估观察序列概率.mp4 6.9MB
│││├─11 08-3点评-内容回顾.mp4 23.4MB
│││├─12 08-4点评-前向后向算法评估观察序列概率.mp4 33.6MB
│││├─13 09-1讲解-维特比算法解码隐藏状态序列.mp4 43.5MB
│││├─14 09-2点评-维特比算法解码隐藏状态序列.mp4 19.6MB
│││├─15 10-1讲解-鲍姆-韦尔奇算法简介.mp4 4.8MB
│││├─16 11-1讲解-HMM模型api介绍及案例代码实现.mp4 47.8MB
│││├─17 11-2点评-HMM模型api介绍及案例代码实现.mp4 17.4MB
│17 第十七章 集成学习进阶V2.1/
││├─01 XGBoost算法
││├─02 otto案例
││├─03 lightGBM算法
││├─04 绝地求生案例
││01 XGBoost算法/
│││├─01 01-1讲解-xgboost最优模型构建方法.mp4 10.3MB
│││├─02 01-2点评-xgboost最优模型构建方法.mp4 7.5MB
│││├─03 02-1讲解-目标函数确定和树的复杂度介绍.mp4 24.4MB
│││├─04 02-2点评-目标函数确定和树的复杂度介绍.mp4 18.2MB
│││├─05 03-1讲解-XGBoost目标函数的推导.mp4 32.2MB
│││├─06 03-2点评-回顾.mp4 68.6MB
│││├─07 03-2点评-XGBoost目标函数的推导.mp4 35.3MB
│││├─08 04-1讲解-XGBoost的回归树构建方法.mp4 17.1MB
│││├─09 04-2点评-XGBoost的回归树构建方法.mp4 10.4MB
│││├─10 05-1讲解-XGBoost和GBDT的区别.mp4 31.6MB
│││├─11 05-2点评-XGBoost和GBDT的区别.mp4 6.5MB
│││├─12 06-1讲解-xgboost算法api与参数介绍.mp4 28.1MB
│││├─13 06-2点评-xgboost算法api与参数介绍.mp4 30.8MB
│││├─14 07-1讲解-xgboost简单案例介绍.mp4 26MB
││02 otto案例/
│││├─01 08-1讲解-otto案例xgboost实现-数据基本处理.mp4 69.5MB
│││├─02 08-2点评-otto案例xgboost实现-数据基本处理.mp4 13.8MB
│││├─03 08-3点评-otto案例xgboost实现-数据基本处理.mp4 3.3MB
│││├─04 09-1讲解-otto案例xgboost实现-模型基本训练.mp4 17.5MB
│││├─05 10-1讲解-otto案例xgboost实现-模型调优.mp4 16.5MB
│││├─06 10-2点评-otto案例xgboost实现-模型调优.mp4 5.9MB
│││├─07 10-3点评-内容回顾.mp4 7.5MB
│││├─08 11-1讲解-otto案例xgboost实现-最优模型运行.mp4 27.8MB
││03 lightGBM算法/
│││├─01 01-1讲解-lightGBM简单介绍.mp4 27.6MB
│││├─02 01-2点评-lightGBM简单介绍.mp4 9.6MB
│││├─03 02-1讲解-lightGBM算法原理介绍.mp4 32.2MB
│││├─04 02-2点评-lightGBM算法原理介绍.mp4 34.9MB
│││├─05 03-1讲解-lightGBM算法api参数介绍.mp4 19.2MB
│││├─06 03-2点评-lightGBM算法api参数介绍.mp4 27.6MB
│││├─07 04-1讲解-lightGBM算法简单案例介绍.mp4 48.2MB
│││├─08 04-2点评-lightGBM算法简单案例介绍.mp4 8.1MB
│││├─09 05-1讲解-pubg案例简介.mp4 22.9MB
│││├─10 05-2点评-pubg案例简介.mp4 5.8MB
││04 绝地求生案例/
│││├─01 06-1讲解-获取pubg数据.mp4 31.5MB
│││├─02 06-2点评-获取pubg数据.mp4 4.1MB
│││├─03 07-1讲解-数据缺失值处理和查看每场比赛人数.mp4 44.9MB
│││├─04 07-2点评-数据缺失值处理和查看每场比赛人数.mp4 5.5MB
│││├─05 07-3点评-内容回顾.mp4 59.1MB
│││├─06 08-1讲解-规范化输出部分数据和部分变量合成.mp4 34.5MB
│││├─07 09-1讲解-异常值处理1.mp4 63.2MB
│││├─08 09-2点评-异常值处理1.mp4 12.9MB
│││├─09 10-1讲解-异常值值处理2.mp4 49.8MB
│││├─10 10-2点评-异常值值处理2.mp4 7.7MB
│││├─11 11-1讲解-类别型数据处理.mp4 41.8MB
│││├─12 11-2点评-类别型数据处理.mp4 9.7MB
│││├─13 12-1讲解-数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集.mp4 17.7MB
│││├─14 13-1讲解-使用RF进行模型训练.mp4 57.6MB
│││├─15 13-2点评-使用RF进行模型训练.mp4 10.6MB
│││├─16 14-1讲解-lightGBM对模型调优1.mp4 45.8MB
│││├─17 14-2点评-lightGBM对模型调优1.mp4 7.2MB
│││├─18 15-1讲解-lightGBM对模型调优2.mp4 51.1MB
│││├─19 15-2点评-lightGBM对模型调优2.mp4 6.6MB
02 阶段二 数据挖掘/
│├─01 第一章 SparkMllib数据挖掘+SparkGraphX
│01 第一章 SparkMllib数据挖掘+SparkGraphX/
││├─01 1-SparkMllib机器学习理论基础详解
││├─02 2-SparkMllib库特征工程基础与实战(一)
││├─03 3-SparkMllib库特征工程基础与实战(二)
││├─04 4-SparkMllib决策树算法基础与实战
││├─05 5-SparkMllib高级模块与线性回归基础及实战
││├─06 6-SparkMllib聚类算法基础与实战
││├─07 7-SparkGraphX理论基础与实战
││├─08 8-SparkGraphX与SparkMllib综合实战
││01 1-SparkMllib机器学习理论基础详解/
│││├─01 01-机器学习和大数据的区别(一).mp4 27.5MB
│││├─02 02-机器学习和大数据的区别和联系(二).mp4 34.8MB
│││├─03 03-机器学习和大数据的区别和联系(三).mp4 26.2MB
│││├─04 04-人工智能和机器学习的区别.mp4 36.5MB
│││├─05 05-数据分析和数据挖掘联系.mp4 15.3MB
│││├─06 06-什么是机器学习问题.mp4 29.8MB
│││├─07 07-基于规则的学习和基于模型的学习方式.mp4 24.4MB
│││├─08 08-机器学习数据集概述1.mp4 19.7MB
│││├─09 09-机器学习数据集概述2.mp4 25.7MB
│││├─10 10-机器学习数据集概述3.mp4 27.3MB
│││├─11 11-机器学习问题分类.mp4 57.6MB
│││├─12 12-机器学习三要素强化.mp4 19.1MB
│││├─13 13-构建机器学习模型的流程.mp4 14.9MB
│││├─14 14-模型选择.mp4 26.9MB
│││├─15 15-交叉验证及经验和结构风险.mp4 39.4MB
││02 2-SparkMllib库特征工程基础与实战(一)/
│││├─01 01-SparkMllib的功能.mp4 33.1MB
│││├─02 2-SparkMllib的版本.mp4 17.6MB
│││├─03 3-SparkMllib架构.mp4 20.9MB
│││├─04 4-环境搭建及RDD、DF、DS的转换实践.mp4 62.1MB
│││├─05 5-如何利用SparkMllib构建机器学习推荐架构.mp4 31.6MB
│││├─06 6.SparkMllib算法分类及应用场景.mp4 18.4MB
│││├─07 7-SparkMllib基础数据类型-localvector.mp4 45.6MB
│││├─08 8-SparkMllib基础数据类型-labelpoint.mp4 20.6MB
│││├─09 9.SparkMllib基础数据类型-libsvm数据读取.mp4 34.8MB
│││├─10 10.SparkMllib基础数据类型-localmatrix.mp4 22.3MB
│││├─11 11.SparkMllib基础数据类型-分布式行矩阵和行索引矩阵.mp4 49.1MB
│││├─12 12.SparkMllib基础数据类型-分块矩阵.mp4 56.2MB
│││├─13 13.SparkMllib均值和方差.mp4 49.9MB
│││├─14 14-SparkMllib相关系数.mp4 46MB
│││├─15 15-SparkMllib假设检验的卡方验证.mp4 53.8MB
│││├─16 16-SparkMllib假设检验和随机数的产生.mp4 65.5MB
│││├─17 17-特征提取tf-ifd.mp4 61.1MB
│││├─18 18-特征提取-word2vec实践.mp4 25.7MB
│││├─19 19-特征提取CountVector.mp4 25.2MB
││03 3-SparkMllib库特征工程基础与实战(二)/
│││├─01 20-特征转化的二值化操作.mp4 4.3MB
│││├─02 21-特征转换-PCA操作.mp4 56.9MB
│││├─03 22-特征转换-类别型数据和数值型数据转换.mp4 19.1MB
│││├─04 23-特征转换-OneHot编码方式.mp4 17.4MB
│││├─05 24-特征转换-VectorIndexer转换操作.mp4 5.9MB
│││├─06 25-正则项.mp4 39.6MB
│││├─07 26-数值型数据处理的方法.mp4 35.2MB
│││├─08 27-Bucketizer分箱.mp4 21.7MB
│││├─09 28-ElementWise与SQLTransform实践.mp4 33.2MB
│││├─10 29-特征转换VectorAssemble.mp4 51.1MB
│││├─11 30-特征转换-QuantileDiscretizer.mp4 18.5MB
│││├─12 31-特征选择VectorSlicer.mp4 25.1MB
│││├─13 32-RFormula和卡方验证选择特征方法.mp4 43.4MB
│││├─14 33-卡方验证案例补充.mp4 45.6MB
│││├─15 36-案例实践2-Iris统计初步实践.mp4 29.2MB
│││├─16 37-案例实践2-Iris的rdd相关系数实践.mp4 15.6MB
│││├─17 38-案例实践2-iris的Dataframe数据统计.mp4 40.7MB
│││├─18 39-案例实践2-iris的SParkMllib特征工程实践.mp4 50.9MB
││04 4-SparkMllib决策树算法基础与实战/
│││├─01 1-了解什么是决策树.mp4 23.4MB
│││├─02 2.基于规则建树.mp4 42.8MB
│││├─03 3-信息熵的理解.mp4 11.9MB
│││├─04 4-ID3算法步骤详解.mp4 19.1MB
│││├─05 5-ID3算法举例和C4.5算法改进.mp4 37MB
│││├─06 6-决策树的剪枝方式.mp4 31.7MB
│││├─07 7-电商购买数据集ID3算法对比实践.mp4 18.8MB
│││├─08 8-Cart树的回归树原理理解.mp4 40.6MB
│││├─09 9-Cart树算法案例讲解.mp4 9.5MB
│││├─10 10-Cart分类树原理及Gini系数.mp4 29.3MB
│││├─11 11-Cart分类树的案例.mp4 15.7MB
│││├─12 12-SparkMllib实战libsvm数据建模.mp4 94.7MB
│││├─13 13-SparkMl实战libsvm数据全流程讲解实战.mp4 75.6MB
│││├─14 14-SparkMllib相亲数据建模分析.mp4 53.5MB
│││├─15 15-SparkMllib实战iris鸢尾花实战.mp4 69.2MB
│││├─16 16-SparkMl实战Iris特征工程及建模实战1.mp4 69.9MB
││05 5-SparkMllib高级模块与线性回归基础及实战/
│││├─01 1-SparkMllib的pipeline简介.mp4 16.9MB
│││├─02 2-Dataframe组件.mp4 40.7MB
│││├─03 3-Pipeline原理.mp4 28.1MB
│││├─04 4-通过set方法和ParamMap方法赋值超参数的选项.mp4 43.8MB
│││├─05 5-通过pipeline完成案例的代码编写.mp4 42.3MB
│││├─06 6-如何对模型选择与优化.mp4 12.1MB
│││├─07 7-超参数的网格搜索.mp4 61.9MB
│││├─08 8-简单交叉验证及模型选择.mp4 43.5MB
│││├─09 9-简单线性回归.mp4 30.6MB
│││├─10 10-最小二乘法解决简单线性回归原理.mp4 19.7MB
│││├─11 11-多元线性回归简介.mp4 10.6MB
│││├─12 12-最小二乘推导补充(补充).mp4 33.6MB
│││├─13 13-线性回归的变体及各适用场景.mp4 35.2MB
│││├─14 14-SparkMl实战脂肪数据集的案例.mp4 71.8MB
│││├─15 15-SparkMl实战运输时间的预测分析.mp4 34MB
│││├─16 16-SparkMllib基于RDD结构实战线性回归实例.mp4 36.2MB
│││├─17 16-SparkMl实战libsvm数据的形式.mp4 22.4MB
│││├─18 17-Sparkml完成房价预测分析实战.mp4 86.9MB
││06 6-SparkMllib聚类算法基础与实战/
│││├─01 1-什么是聚类.mp4 15.6MB
│││├─02 2-关于多种距离的度量简介.mp4 24.4MB
│││├─03 3-聚类算法核心思想.mp4 25.5MB
│││├─04 4-KMeans的举例.mp4 27.9MB
│││├─05 5-Kmens算法性能指标分析.mp4 20.9MB
│││├─06 6-KMeans特点及注意事项.mp4 21.5MB
│││├─07 7-SparkMLIB实战KMEans算法.mp4 43.3MB
│││├─08 8-SparkMLLIB实现药品数据得简单聚类.mp4 29.8MB
│││├─09 9-SparkMl实现基本数据的聚类分析实战.mp4 27.1MB
│││├─10 10-SparkMl和parkSql实现经纬度数据聚类分析实战.mp4 76.3MB
│││├─11 11-k-medoids了解.mp4 22.7MB
│││├─12 12-其他聚类思路-层次聚类方法.mp4 27.1MB
│││├─13 13-基于密度的聚类DBSCAN.mp4 32.4MB
│││├─14 14-GMM模型原理.mp4 36.9MB
│││├─15 15-聚类算法的总结：.mp4 9.1MB
│││├─16 16-SparkMllib实现对于层次聚类的分析.mp4 29.8MB
│││├─17 17-SparkMllib完成对于GMM高斯混合模型实践分析.mp4 26.5MB
│││├─18 18-SparkLDA实现了主题的提取实战.mp4 70.6MB
│││├─19 19-SparkML实现IRis鸢尾花的聚类算法实战.mp4 35.5MB
││07 7-SparkGraphX理论基础与实战/
│││├─01 1-图基本概念以及图计算应用.mp4 18.4MB
│││├─02 2-SparkGraphX简介.mp4 17.3MB
│││├─03 3-SparkGraphX图算法.mp4 14.5MB
│││├─04 4-SparkGraphX抽象是RDPG—弹性分布式属性图.mp4 9.8MB
│││├─05 5-SparkGraphX架构层面及存储方式简介.mp4 19.8MB
│││├─06 6-SparkGraphX定义顶点操作.mp4 51.1MB
│││├─07 7-SparkGraphX构件图及查询的操作.mp4 50.7MB
│││├─08 8-图的基本数据结构.mp4 37MB
│││├─09 9-图的类型和图的存储方式简介.mp4 42.4MB
│││├─10 10-构建图的方法原理及源码了解创建过程.mp4 68.7MB
│││├─11 11-构建图的操作代码.mp4 66.3MB
│││├─12 12-社交网络数据的创建部分代码实战.mp4 57.5MB
│││├─13 13-图的基本信息–顶点、边、入度、出度.mp4 50.7MB
│││├─14 14-图的转换操作：mapVertices、mapEdges、mapTriplet.mp4 4.3MB
│││├─15 15-图的结构操作：reverse、subgraph、mask、groupGraph.mp4 57.6MB
│││├─16 16-图的关联操作.mp4 25.1MB
│││├─17 17-图的聚合以及图的操作API总结.mp4 47.9MB
││08 8-SparkGraphX与SparkMllib综合实战/
│││├─01 1-PageRank算法的基本假设和理解.mp4 14.2MB
│││├─02 2-PageRank算法思想.mp4 39.2MB
│││├─03 3-PageRank算法深入.mp4 22.7MB
│││├─04 4-SparkGraphX通过社交网络数据完成重要节点的选择.mp4 59.3MB
│││├─05 5-通过wiki数据达到网页重要性的pagerank度量.mp4 31.6MB
│││├─06 6-通过PageRank算法得到网页排名的重要性.mp4 33.1MB
│││├─07 7-广度优先遍历.mp4 52.3MB
│││├─08 8-SparkGrphX实现最短路径.mp4 44.8MB
│││├─09 9-连通图和强联通图.mp4 51.1MB
│││├─10 10-SparkGraphx实战三角关系网络发现.mp4 44.9MB
│││├─11 11-SVD++原理.mp4 41.1MB
│││├─12 12-SVD++实战推荐算法预测.mp4 26.5MB