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
请先 ！