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教程目录：
├─(基础1)Python程序入门视频
│ ├─视频
│ │ 1.1_课程Python介绍_压缩.mp4
│ │ 1.2环境配置1.mp4
│ │ 1.3配置Python环境2.mp4
│ │ 2.1Package以及数据类型.mp4
│ │ 2.2_Part2字符串String和变量Variable.mp4
│ │ 2.2_数据类型2整型_字符串.mp4
│ │ 3.1数据结构列表List.mp4
│ │ 3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4
│ │ 3.2元组Tuple.mp4
│ │ 3.3词典Dictionary.mp4
│ │ 3.4函数function1.mp4
│ │ 3.4函数Function2.mp4
│ │ 4.1控制流1IfFor.mp4
│ │ 4.2控制流2WhileRangePart1.mp4
│ │ 4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
│ │ 4.3控制流2BreakContinuePass.mp4
│ │ 5.1输入输出格式IoConsole.mp4
│ │ 5.2文件输入输出FileIo.mp4
│ │ 6.1错误与异常ErrorsExceptions.mp4
│ │ 7.1面向对象以及装饰器OoDecorators.mp4
│ │ 8.1图形界面介绍GuiTkinter.mp4
│ │ 8.2猜数字游戏.mp4
│ │ 9创建网页.mp4
│ │ 去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
│ │ 重录3.4Function1.mp4
│ │
│ └─课件
│ 1.2： 安装Python和配置环境.html
│ 1.2： 安装Python和配置环境_index.html
│ 1.3 配置PyDev.html
│ 1.3 配置PyDev_index.html
│ 2.1 Package以及数据类型1.html
│ 2.1 Package以及数据类型1_index.html
│ 2.2 数据类型2 Numeric & String.html
│ 2.2 数据类型2 Numeric & String_index.html
│ 2.2_Part2 字符串(String), & 变量 (Variable).html
│ 3.1 数据结构：列表（List）.html
│ 3.2 数据结构：元组（tuple）.html
│ 3.2_Part2 列表(List)与元组(tuple)的对比：.html
│ 3.3 字典 (Dictionary).html
│ 3.4 函数 (Function) Part 1.html
│ 3.4 函数 (Function) Part 2.html
│ 4.1 控制流1： if & for 语句.html
│ 4.2 控制流2：while & range语句.html
│ 4.3 控制流3：break, continue & pass.html
│ 5.1 输入输出方式介绍(Output Format).html
│ 5.2 读写文件(File IO).html
│ 6.1 错误与异常处理(Error & Exceptions).html
│ 7.1 面向对象编程(Object-Oriented)和装饰器(decorator).html
│ 8.1 图形界面（GUI）和猜数字游戏.html
│ 8.2 猜数字游戏.html
│ 9 创建一个简单的网站.html
│ Python语言编程基础 (Introduction to Programming in Python).html
│ 去重3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4
│ 重新编码3.4function1.mp4
│
├─(基础2)机器学习深度学习基础
│ │ 代码与素材.rar
│ │
│ ├─视频
│ │ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
│ │ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
│ │ 1.2深度学习介绍.mp4
│ │ 2基本概念.mp4
│ │ 3.1决策树算法.mp4
│ │ 3.2决策树应用.mp4
│ │ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
│ │ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
│ │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html
│ │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
│ │ 5.1支持向量机SVM上.mp4
│ │ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4
│ │ 6.2神经网络算法应用上.mp4
│ │ 6.3神经网络算法应用下.mp4
│ │ 7.1简单线性回归上.mp4
│ │ 7.2简单线性回归下.mp4
│ │ 7.3多元线性回归.mp4
│ │ 7.4多元线性回归应用.mp4
│ │ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
│ │ 7.6非线性回归应用.mp4
│ │ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
│ │ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
│ │ 8.1Kmeans算法.mp4
│ │ 8.2Kmeans应用.mp4
│ │ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
│ │ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
│ │ 总结.mp4
│ │ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
│ │ 支持向量机(SVM)算法下.mp4
│ │ 神经网络NN算法.mp4
│ │
│ └─课件
│ │ 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html
│ │ 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html
│ │ 2 基本概念 (Basic Concepts).html
│ │ 3.1 决策树(decision tree)算法.html
│ │ 3.2 决策树(decision tree)应用.html
│ │ 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html
│ │ 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html
│ │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html
│ │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
│ │ 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html
│ │ 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html
│ │ 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html
│ │ 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html
│ │ 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html
│ │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html
│ │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html
│ │ 7.3 多元回归分析(multiple regression).html
│ │ 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html
│ │ 7.5 非线性回归 logistic regression.html
│ │ 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html
│ │ 7.7 回归中的相关度和R平方值.html
│ │ 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html
│ │ 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html
│ │ 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html
│ │ 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html
│ │ 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html
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│ ├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
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│ ├─3.1 决策树(decision tree)算法_files
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│ │
│ ├─3.2 决策树(decision tree)应用_files
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│ │
│ ├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
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│ ├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
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│ │
│ ├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files
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│ ├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files
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│ ├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files
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│ │
│ ├─6.2神经网络算法应用上
│ │ 6.2神经网络算法应用上.mp4
│ │
│ ├─6.3神经网络算法应用下
│ │ 6.3神经网络算法应用下.mp4
│ │
│ ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
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│ ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
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│ │
│ ├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files
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│ ├─7.5 非线性回归 logistic regression_files
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│ ├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files
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│ ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
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│ │
│ └─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
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│
├─(基础3)机器学习深度学习基础
│ ├─视频
│ │ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4
│ │ 第11章 Backpropagation算法上.mp4
│ │ 第12章 Backpropagation算法下.mp4
│ │ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4
│ │ 第14章 cross-entropy函数.mp4
│ │ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4
│ │ 第16章 Regulization.mp4
│ │ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4
│ │ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
│ │ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
│ │ 第1章 基本概念清晰版.mp4
│ │ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
│ │ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4
│ │ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
│ │ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
│ │ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
│ │ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
│ │ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
│ │ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
│ │ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
│ │ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
│ │ 第3章 环境配置分部详解.mp4
│ │ 第4章 环境配置分部详解下.mp4
│ │ 第5章 手写数字识别.mp4
│ │ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
│ │ 第7章 随机梯度下降算法.mp4
│ │ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4
│ │ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4
│ │
│ └─课件
│ 深度学习进阶课件.rar
│
├─Matlab与机器学习
│ ├─01 MATLAB入门基础
│ │ Class_1.mp4
│ │ Class_1.pdf
│ │ Class_1_Code.rar
│ │ MATLAB揭秘.pdf
│ │
│ ├─02MATLAB进阶与提高
│ │ Class_02.flv.avi
│ │ Class_02.flv.avi.baiduyun.downloading
│ │ Class_2.pdf
│ │ Class_2_Code.rar
│ │
│ ├─03BP神经网络
│ │ Class_03.flv.avi
│ │ Class_3.pdf
│ │ Class_3_Code.rar
│ │ Homework_Dataset.rar
│ │
│ ├─04RBF、GRNN和PNN神经网络
│ │ Class_04.flv.avi
│ │ Class_4.pdf
│ │ Class_4_Code.rar
│ │ Homework_Dataset.rar
│ │
│ ├─05 竞争神经网络与SOM神经网络
│ │ Class_05.flv.avi
│ │ Class_5.pdf
│ │ Class_5_Code.rar
│ │
│ ├─06 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
│ │ Class_06.flv.avi
│ │ Class_6.pdf
│ │ Class_6_Code.rar
│ │
│ ├─07 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）
│ │ Class_7.flv.avi
│ │ Class_7.pdf
│ │ Class_7_Code.rar
│ │
│ ├─08 决策树与随机森林
│ │ Class_8.flv.avi
│ │ Class_8.pdf
│ │ Class_8_Code.rar
│ │ MacOS_precompiled-WITHOUT_SOURCE-v0.02.tar
│ │ Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02-.zip
│ │
│ ├─09 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）
│ │ Class_9.flv.avi
│ │ Class_9.pdf
│ │ Class_9_Code.rar
│ │
│ ├─10 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法
│ │ Class_10.flv.avi
│ │ Class_10.pdf
│ │ Class_10_Code.rar
│ │
│ ├─11蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）
│ │ Class_11.flv.avi
│ │ Class_11.pdf
│ │ Class_11_Code.rar
│ │ 作业.txt
│ │
│ ├─12模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）
│ │ Class_12.flv.avi
│ │ Class_12.pdf
│ │ Class_12_Code.rar
│ │ 作业.txt
│ │
│ └─13降维与特征选择
│ Class_13.flv.avi
│ Class_13.pdf
│ Class_13_Code.rar
│ References.rar
│ 作业.txt
│
├─机器学习深入研究
│ ├─(01)机器学习与相关数学初步
│ │ (1)机器学习与相关数学初步.avi
│ │ (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
│ │
│ ├─(02)数理统计与参数估计
│ │ (2)数理统计与参数估计.avi
│ │ (2)数理统计与参数估计.pdf
│ │
│ ├─(03)矩阵分析与应用
│ │ (3)矩阵分析与应用.avi
│ │ (3)矩阵分析与应用.pdf
│ │
│ ├─(04)凸优化初步
│ │ (4)凸优化初步.avi
│ │ (4)凸优化初步.pdf
│ │
│ ├─(05)回归分析与工程应用
│ │ │ (5)回归分析与工程应用.avi
│ │ │
│ │ └─课件和数据及代码
│ │ │ 4月班第5课课件：回归及工程应用经验.pdf
│ │ │ data1.txt
│ │ │ data2.txt
│ │ │ logistic_regression_example.ipynb
│ │ │ Untitled.ipynb
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ logistic_regression_example-checkpoint.ipynb
│ │ Untitled-checkpoint.ipynb
│ │
│ ├─(06)特征工程
│ │ │ (6)特征工程.avi
│ │ │
│ │ └─课件与数据及代码
│ │ 4月班第6课课件：特征工程.pdf
│ │ feature_engineering_example.ipynb
│ │ kaggle_bike_competition_train.csv
│ │
│ ├─(07)工作流程与模型调优
│ │ (7)工作流程与模型调优.avi
│ │ (7)工作流程与模型调优.zip
│ │
│ ├─(08)最大熵模型与EM算法
│ │ (8)最大熵模型与EM算法.avi
│ │ (8)最大熵模型与EM算法.pdf
│ │
│ ├─(09)推荐系统与应用
│ │ │ (9)推荐系统与应用.avi
│ │ │
│ │ └─(9)推荐系统与应用
│ │ 4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf
│ │ CF&&MF recommendation system.zip
│ │ Reccomendation System Examples.ipynb
│ │
│ ├─(10)聚类算法与应用
│ │ (10)聚类算法与应用.avi
│ │ (10)聚类算法与应用.pdf
│ │
│ ├─(11)决策树随机森林和adaboost
│ │ │ (11)决策树随机森林adaboost.avi
│ │ │ (11)决策树随机森林adaboost.pdf
│ │ │
│ │ └─代码
│ │ │ randomforests.py
│ │ │ randomforests.pyc
│ │ │ samtrain.csv
│ │ │ samval.csv
│ │ │ 随机森林.ipynb
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ 随机森林-checkpoint.ipynb
│ │
│ ├─(12)SVM
│ │ │ (12)SVM.avi
│ │ │ (12)SVM.pdf
│ │ │ (12)支持向量机.ipynb
│ │ │
│ │ ├─(补充材料1)SVM补充视频
│ │ │ 补充SVM视频下载地址.txt
│ │ │
│ │ └─(补充材料2)SVM的Python程序代码
│ │ sklearnExample.py
│ │
│ ├─(13)贝叶斯方法
│ │ (13)贝叶斯方法.avi
│ │ (13)贝叶斯方法.pdf
│ │ naive_bayes-master.zip
│ │
│ ├─(14)主题模型
│ │ (14)主题模型.avi
│ │ (14)主题模型.pdf
│ │ (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
│ │ (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
│ │ LDAClassify.zip
│ │
│ ├─(15)贝叶斯推理采样与变分
│ │ (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf
│ │ (15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
│ │ gibbsGauss.py
│ │
│ ├─(16)人工神经网络
│ │ (16)人工神经网络.avi
│ │ (16)人工神经网络.pdf
│ │ Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
│ │
│ ├─(17)卷积神经网络
│ │ (17)卷积神经网络.avi
│ │ (17)卷积神经网络.pdf
│ │
│ ├─(18)循环神经网络与LSTM
│ │ (18)循环神经网络与LSTM.pdf
│ │ (18)循环神经网络和LSTM.avi
│ │
│ ├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
│ │ (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi
│ │ (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
│ │
│ ├─(20)贝叶斯网络和HMM
│ │ (20)贝叶斯网络和HMM.avi
│ │ (20)贝叶斯网络和HMM.pdf
│ │
│ └─(额外补充)词嵌入word embedding
│ (额外补充)词嵌入word embedding.avi
│ (额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf
│
├─深度学习深入与强化(1)
│ ├─第10课 更多框架
│ │ 5月班第10课_framework.pdf
│ │ 第10课 更多框架.avi
│ │
│ ├─第1课 机器学习中数学基础
│ │ 五月班第一次课件：机器学习中数学基础 (1).pdf
│ │ 第1课 机器学习中数学基础.avi
│ │
│ ├─第2课 高效计算基础与图像线性分类器
│ │ 5月班第2课课件：高效计算基础与图像线性分类器.pdf
│ │ image linear classification.zip
│ │ numpy_operations.ipynb
│ │ 第2课 高效计算基础与图像线性分类器.avi
│ │
│ ├─第3课 梯度下降法与反向传播
│ │ 5月班第3课课件：梯度下降法与反向传播 (1).pdf
│ │ 第3课 梯度下降法与反向传播.avi
│ │
│ ├─第4课 CNN与常用框架
│ │ 5月深度学习班第4课--CNN，典型网络结构与常用框架.pdf
│ │ 第4课 CNN与常用框架.avi
│ │
│ ├─第5课 CNN训练注意事项与框架使用
│ │ 5月班第5次课 - caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项.pdf
│ │ 第5课 CNN训练注意事项与框架使用.avi
│ │
│ ├─第6课 CNN推展案例
│ │ 5月班第6次课 - CNN扩展 图像识别与定位 物体检测 NeuralStyle.pdf
│ │ 第6课 CNN推展案例.avi
│ │
│ ├─第7课 RNN介绍
│ │ 5月班第7课课件_rnn_intrduction.pdf
│ │ 第7课 RNN介绍.avi
│ │
│ ├─第8课 RNN应用
│ │ 5月班第8课_rnn_appliacation.pdf
│ │ 第8课 RNN应用.avi
│ │
│ └─第9课 更多的网络类型
│ 5月班第9次课课件_more_about_nn.pdf
│ 第9课 更多的网络类型.avi
│
└─深度学习深入与强化(2)
│ 提示.txt
│
├─第01课 跌宕起伏70年：神经网络发展概述
│ DL01.pdf
│ DL01.rar
│ MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf
│ Rosenblatt58Perceptron.pdf
│ 人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf
│ 神经网络与机器学习（原书第3版）.pdf
│ 神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版.pdf
│
├─第02课 线性神经网络
│ chapter9.rar
│ DL02.pdf
│ DL02.rar
│ Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf
│ 基于BP网络的个人信贷信用评估.rar
│
├─第03课 BP神经网络应用
│ BP神经网络实现图像压缩.rar
│ DL03.pdf
│ DL03.rar
│ sparseae_exercise.part1.rar
│ sparseae_exercise.part2.rar
│ sparseae_exercise.pdf
│ sparseAutoencoder.pdf
│
├─第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络
│ chapter9.rar
│ DL04.pdf
│ DL04.rar
│ Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities.pdf
│
├─第05课 模拟退火算法与Boltzmann机：随机版的Hopfield神经网络
│ DL05.pdf
│ DL05.rar
│ LDA数学八卦.pdf
│ MATLAB神经网络原理与实例精解.zip
│ pdp7.pdf
│ TSP问题中国31城市数据.txt
│
└─第06课 受限Boltzmann机RBM，应用RBM进行协同过滤
An Introduction to Restricted Boltzmann Machines.pdf
Classi-cation using Discriminative Restricted Boltzmann Machines.pdf
DL06.pdf
DL06.rar
Hinton.SOM.pdf
Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine.pdf
Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.pdf
Semantic Hashing.pdf
Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence.pdf
受限波尔兹曼机简介.pdf
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