人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师（上）

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人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师（上）
人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程的内容非常强悍与丰富，课程开篇优雅的介绍了Jupyter技术，接着进行了Python的快速讲解，但比较粗略，这部分基础不扎实的同学可以在论坛其他Python课程中进行基础充电。接着进行了非常多大数据库的教学，大数据模型和机器学习与深度学习的进阶课程，讲师将课程分为两部分，下部分的课程主要集中在了项目的实战课程，而仅仅上部分的内容就达到了快40G的容量，内容非常丰富，很值得参考学习。

课程目录
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍（一）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras（一）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧（一）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本（一）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本（三）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本（四）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本（五）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本（六）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本（七）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz（一）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑（三）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装（一）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装（二）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作（一）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作（二）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作（三）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑（一）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑（二）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.10、Python基本数据类型（一）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.11、Python基本数据类型（二）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.12、Python基本数据类型（三）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.13、Python基本数据类型（四）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.14、Python基本数据类型（五）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.15、Python基本数据类型（六）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.16、Python基本数据类型（七）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.17、Python基本数据类型（八）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述（一）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述（二）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构（一）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.1、函数（一）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.2、函数（二）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.3、函数（三）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.4、函数（四）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.5、函数（五）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构（一）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构（二）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构（三）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
(2)\PART2；目录中文件数:67个
├─10、课程：逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构（二）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构（三）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.4、lndexing ，Slicing and Iterating（一）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.5、lndexing ，Slicing and Iterating（二）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.6、lndexing ，Slicing and Iterating（三）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --（一）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --（二）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.9、Array processing（一）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.10、Slice Data（二）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.1、Series.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example（一）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example（二）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example（三）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example（四）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.9、Slice Data（一）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib（一）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib（二）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib（三）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib（四）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib（五）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.6、Aggregation（一）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.7、Aggregation（二）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.8、Aggregation（三）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型，如何衡量模型结果？.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题（二）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏？.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型，如何来衡量模型结果？（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型，如何来衡量模型结果？（二）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验，p-value（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验，p-value（二）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC（二）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率，准确率.mp4
├─9、课程：线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提（一）.mp4
├─9、课程：线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提（二）.mp4
├─9、课程：线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval（一）.mp4
├─9、课程：线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval（二）.mp4
├─9、课程：线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval（三）.mp4
├─9、课程：线性回归.15、imbalanced问题.mp4
├─9、课程：线性回归.1、知识回顾.mp4
├─9、课程：线性回归.2、为什么要使用线性回归？.mp4
├─9、课程：线性回归.3、如何计算线性回归？（一）.mp4
├─9、课程：线性回归.4、如何计算线性回归？（二）.mp4
├─9、课程：线性回归.5、问题解答.mp4
├─9、课程：线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用？（一）.mp4
├─9、课程：线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用？（二）.mp4
├─9、课程：线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
├─9、课程：线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
(3)\PART3；目录中文件数:59个
├─10、课程：逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.12、更进一步：从逻辑回归到SoftMax（一）.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.13、更进一步：从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值？.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数（一）.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.10、方差的分解（一）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.11、方差的分解（二）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合（一）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合（二）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合（三）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.5、Python实现（一）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.6、Python实现（二）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.8、Ridge（一）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.9、Ridge（二）.mp4
├─12、课程：决策树模型.10、Decision Tree_example1（六）.mp4
├─12、课程：决策树模型.11、Decision Tree_example1（七）.mp4
├─12、课程：决策树模型.1、什么是决策树？.mp4
├─12、课程：决策树模型.2、游戏中的决策树分析（一）.mp4
├─12、课程：决策树模型.3、游戏中的决策树分析（二）.mp4
├─12、课程：决策树模型.4、哪个问题分的最好？.mp4
├─12、课程：决策树模型.5、Decision Tree_example1（一）.mp4
├─12、课程：决策树模型.6、Decision Tree_example1（二）.mp4
├─12、课程：决策树模型.7、Decision Tree_example1（三）.mp4
├─12、课程：决策树模型.8、Decision Tree_example1（四）.mp4
├─12、课程：决策树模型.9、Decision Tree_example1（五）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting（一）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting（二）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series（一）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series（二）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge（一）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge（二）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration（一）.mp4
(4)\PART4；目录中文件数:56个
├─14、课程：Airbnb 数据分析.10、Modeling（一）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.11、Modeling（二）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration（二）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration（三）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering（一）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering（二）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering（三）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering（四）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.10、支持向量机算法总结.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.11、代码实战（一）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.12、代码实战（二）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.13、代码实战（三）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.1、支持向量机简介与历史（一）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.2、支持向量机简介与历史（二）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.3、支持向量机分类与回归（一）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.4、支持向量机分类与回归（二）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.5、支持向量机分类与回归（三）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.6、对偶问题.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.7、支持向量.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.8、核函数.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.9、正则化与软间隔.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习（二）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战（一）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战（二）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战（三）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战（四）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型（一）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型（二）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型（三）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型（四）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型（五）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习（一）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库（一）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库（二）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII，unicode解码与编码，utf-8（一）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII，unicode解码与编码，utf-8（二）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签（一）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签（二）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签（三）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
(5)\PART5；目录中文件数:64个
├─18、课程：网络基础概述.10、什么是API（一）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.11、什么是API（二）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.12、如何找到API.mp4
├─18、课程：网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
├─18、课程：网络基础概述.14、答疑.mp4
├─18、课程：网络基础概述.2、数据和数据库（一）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.3、数据和数据库（二）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.4、计算机网络知识普及（一）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.5、计算机网络知识普及（二）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.6、什么是网站.mp4
├─18、课程：网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
├─18、课程：网络基础概述.8、简单的网站服务程序（一）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.9、简单的网站服务程序（二）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.10、弹幕爬虫（二）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.11、弹幕爬虫（三）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.12、弹幕爬虫（四）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.13、弹幕爬虫（五）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.14、弹幕爬虫（六）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.2、复习HTML.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup（一）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup（二）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.6、Charity Watch（一）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.7、Charity Watch（二）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.8、Charity Watch（三）.mp4
├─19、课程：网络爬虫入门.9、弹幕爬虫（一）.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.1、Write Binary File.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.2、Read Binary File.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.3、静态文件获取（一）.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.4、静态文件获取（二）.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.5、认证授权（一）.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.6、认证授权（二）.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.7、认证授权（三）.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展（一）.mp4
├─20、课程：爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展（二）.mp4
├─21、课程： 正则表达式.1、常见代码.mp4
├─21、课程： 正则表达式.2、基本语句（一）.mp4
├─21、课程： 正则表达式.3、基本语句（二）.mp4
├─21、课程： 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp4
├─21、课程： 正则表达式.5、分组.mp4
├─21、课程： 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4
├─21、课程： 正则表达式.7、案例分析（一）.mp4
├─21、课程： 正则表达式.8、案例分析（二）.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序（一）.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序（二）.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序（三）.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.13、脑筋急转弯：三门问题（一）.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.1、联合概率.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.2、边缘概率.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.3、条件概率.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.5、贝叶斯公式（一）.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.6、贝叶斯公式（二）.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.7、流感案例.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.8、图形化理解.mp4
├─22、课程：贝叶斯统计.9、案例分析.mp4
(6)\PART6；目录中文件数:69个
├─22、课程：贝叶斯统计.14、脑筋急转弯：三门问题（二）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息（二）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息（三）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息（四）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样（一）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样（二）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.1、搜集用户发帖Comment Id（一）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id（二）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码（一）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码（二）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码（三）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码（四）.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
├─23、课程：搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息（一）.mp4
├─24、课程：贝叶斯思维.10、证明正态分布的后验分布依然是正态分布（二）.mp4
├─24、课程：贝叶斯思维.11、证明正态分布的后验分布依然是正态分布（三）.mp4
├─24、课程：贝叶斯思维.12、证明正态分布的后验分布依然是正态分布（四）.mp4
├─24、课程：贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4
├─24、课程：贝叶斯思维.1、贝叶斯统计（一）.mp4
├─24、课程：贝叶斯思维.2、贝叶斯统计（二）.mp4
├─24、课程：贝叶斯思维.3、贝叶斯统计（三）.mp4
├─24、课程：贝叶斯思维.4、贝叶斯统计（四）.mp4
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