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作者: 程序家
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[人工智能] 1200个视频 斯坦福大学 顶级机器学习课程视频教程 人工智能最新科技成果分享

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程序家 [VIP@钻石] 发表于 2017-4-26 22:47:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
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斯坦福大学 机器学习课程视频教程 人工智能最新科技成果分享

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小硬盘 [超级版主] 发表于 2017-4-26 22:49:33 | 显示全部楼层

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# A7 E, T% X, R    │      │  │      02_Neurons_and_the_Brain.mp4
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" t% `' Z4 [$ E: w+ K    │      │  │      04_Kernels_I.srt- Y- L& Y6 W! C7 o" F
    │      │  │      04_Kernels_I.txt
/ j5 y) A% `6 E1 j  u    │      │  │      05_Kernels_II.mp4
7 B2 ~; }6 a3 ]    │      │  │      05_Kernels_II.srt
; @+ ?0 {1 j4 o5 G    │      │  │      05_Kernels_II.txt3 q1 [4 T* b7 `! S1 \( r+ e* J
    │      │  │      06_Using_An_SVM.mp4" V5 `. j0 w! h. f( @% e
    │      │  │      06_Using_An_SVM.srt
5 n' U2 `' H% r+ c+ U% D# ^) Y    │      │  │      06_Using_An_SVM.txt
# K3 B& g% F6 L& P# m+ O    │      │  │      4 |9 Q0 ]5 U0 R9 p% ?
    │      │  ├─13_XIII._Clustering
$ C7 ^: {$ X/ S    │      │  │      01_Unsupervised_Learning-_Introduction.mp45 n. w' w) z- G" \* Y
    │      │  │      01_Unsupervised_Learning-_Introduction.pdf
1 c& E' W6 c( x/ {1 B    │      │  │      01_Unsupervised_Learning-_Introduction.pptx  n& H5 |2 ~: z9 q5 Q
    │      │  │      01_Unsupervised_Learning-_Introduction.srt2 E2 s* c! [" m
    │      │  │      01_Unsupervised_Learning-_Introduction.txt
0 Z; F; z( t! j' m$ j+ i, U+ v    │      │  │      02_K-Means_Algorithm.mp4, V8 h2 d7 T, F1 l4 b1 K, q
    │      │  │      02_K-Means_Algorithm.srt1 J3 y) S$ {1 S. @& y
    │      │  │      02_K-Means_Algorithm.txt: b3 A  f2 e5 O3 e4 ~+ n% J
    │      │  │      03_Optimization_Objective.mp47 g, {& S" D% n2 C4 E. O& K$ f4 b4 b
    │      │  │      03_Optimization_Objective.srt! r1 u1 z8 Y" f9 K
    │      │  │      03_Optimization_Objective.txt2 v9 g" r2 d$ d- j2 D1 M
    │      │  │      04_Random_Initialization.mp49 }' z, j3 ]7 Z/ W; t( u1 i
    │      │  │      04_Random_Initialization.srt
0 |# ^) v/ T: W! k9 `    │      │  │      04_Random_Initialization.txt
* r! B/ W" _: G8 ~    │      │  │      05_Choosing_the_Number_of_Clusters.mp4* g+ J+ K2 m/ l" c. U
    │      │  │      05_Choosing_the_Number_of_Clusters.srt' g+ P5 |6 \3 {5 }, w
    │      │  │      05_Choosing_the_Number_of_Clusters.txt; R: f) C4 x* J' o( Y
    │      │  │      
4 v( }/ H' n, q. v    │      │  ├─14_XIV._Dimensionality_Reduction
8 c1 `) }0 S/ m' ]( ?2 n    │      │  │      02_Motivation_II-_Visualization.mp4
8 a. ]5 f$ Q  p8 v& h. ~7 E/ k    │      │  │      02_Motivation_II-_Visualization.srt
2 X% c9 \9 |: u9 t/ x0 q    │      │  │      02_Motivation_II-_Visualization.txt
9 q% T. F1 }) m: U    │      │  │      07_Advice_for_Applying_PCA.mp4" J& \2 a, ?) M+ |# `* n* S9 X
    │      │  │      07_Advice_for_Applying_PCA.srt2 q# o* [+ U7 M; p1 t
    │      │  │      07_Advice_for_Applying_PCA.txt
2 p6 V) G( X2 n6 ^6 y# I% _" a( M    │      │  │      
  s, l: ]# h- F( t) @  \" {7 A( W    │      │  ├─15_XV._Anomaly_Detection
: W, q6 g7 Y! ]# I7 u: i' Z2 j2 q3 ^    │      │  │      01_Problem_Motivation.mp4; Q- t/ j1 `/ M; b' P! n0 e9 q% p
    │      │  │      01_Problem_Motivation.pdf
2 M4 r# L4 s3 a0 t6 e( l    │      │  │      01_Problem_Motivation.pptx/ b3 B3 h6 W9 ~% x/ [; i' Y6 D# H1 f
    │      │  │      01_Problem_Motivation.srt9 a0 [5 m! C  |- ]9 M$ W3 f  o
    │      │  │      01_Problem_Motivation.txt0 q: Y9 N) V5 `7 X+ _. E! p
    │      │  │      02_Gaussian_Distribution.mp4
. }. Q# y1 |. y# [! e$ j' M    │      │  │      02_Gaussian_Distribution.srt
  b% w* f2 \3 J/ ]( H    │      │  │      02_Gaussian_Distribution.txt9 J" z% M/ f6 R; H  W
    │      │  │      03_Algorithm.mp4
. M6 K4 R4 C) J    │      │  │      03_Algorithm.srt
6 x: J* [( y6 ^& b1 C4 |    │      │  │      03_Algorithm.txt5 b1 N+ [$ p. p5 S+ N7 G
    │      │  │      06_Choosing_What_Features_to_Use.mp4
, o) H9 E9 A* ~" f    │      │  │      06_Choosing_What_Features_to_Use.srt, _' W- l; o5 l1 w+ z. u
    │      │  │      06_Choosing_What_Features_to_Use.txt
; H  `( g6 P9 P/ U) o    │      │  │      
7 W1 k- l, ]" u) @- P    │      │  ├─16_XVI._Recommender_Systems7 z8 s) Q" i7 j& q
    │      │  │      01_Problem_Formulation.mp4
9 h( k( R' N! I, L+ A    │      │  │      01_Problem_Formulation.pdf3 t" M% p1 z2 ~
    │      │  │      01_Problem_Formulation.pptx9 }6 U  m, T5 Y2 V  o* K
    │      │  │      01_Problem_Formulation.srt  O$ A. M/ @/ y+ o/ k9 ?
    │      │  │      01_Problem_Formulation.txt
% |' ^; E( @( M& w    │      │  │      02_Content_Based_Recommendations.mp4
& U+ e/ O2 P# E. e+ x1 z    │      │  │      02_Content_Based_Recommendations.srt
6 h! B0 C4 @: n( U1 E; ?0 O" i% s    │      │  │      02_Content_Based_Recommendations.txt
+ U9 F. i5 W: K, u+ s3 f' y    │      │  │      03_Collaborative_Filtering.mp4
9 ?- U: U6 j0 d! b" r; m- o    │      │  │      03_Collaborative_Filtering.srt
/ u" w, G5 Y$ j( w    │      │  │      03_Collaborative_Filtering.txt
! l8 @! O/ d* `  W! o; }' s9 z' b% e    │      │  │      04_Collaborative_Filtering_Algorithm.mp4# W1 b: N5 `: z: L
    │      │  │      04_Collaborative_Filtering_Algorithm.srt
" @, T5 P) q7 f% |1 P    │      │  │      04_Collaborative_Filtering_Algorithm.txt  ?" x0 ^1 O( @: }. X$ Q
    │      │  │      
+ A1 d" O/ g& B6 n. Q: U    │      │  ├─17_XVII._Large_Scale_Machine_Learning# c$ u) F; {# P' b7 X7 t
    │      │  │      05_Online_Learning.mp4
: I/ ~( o, c  f7 E* s    │      │  │      05_Online_Learning.srt% r, h" ^; O% `3 Y
    │      │  │      05_Online_Learning.txt
4 c" w6 x0 M: h% u    │      │  │      " ~2 g+ |, C0 o7 ]; Y+ J
    │      │  ├─18_XVIII._Application_Example-_Photo_OCR9 E5 C" ~6 `% w- M4 J9 x
    │      │  │      02_Sliding_Windows.mp40 _. T' F; [, z/ S* X* P2 g8 b
    │      │  │      02_Sliding_Windows.srt
- Y# e/ Q" u! F$ z5 q" g8 G    │      │  │      02_Sliding_Windows.txt0 ?; [# N. s7 ~6 l
    │      │  │      ' q) Z; {  T/ s4 b$ [" s' x# H
    │      │  └─19_XIX._Conclusion
: I# x. i' o( J- i: `1 x& O    │      │          01_Summary_and_Thank_You.mp4% h  [9 J: M5 ~; a* {/ P9 T6 P2 p
    │      │          01_Summary_and_Thank_You.srt/ z7 a; A5 P8 L  h: e: c
    │      │          01_Summary_and_Thank_You.txt
! N: k& _. p! [# d' j) v( A    │      │         
3 f/ d! m* a; A0 X% ^    │      └─机器学习-斯坦福-Andrew NG-20122 P8 ?6 t) y# A) o
    │          │  下载说明.txt% G2 X1 p# a5 J. R9 e8 S  q2 o
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2 K" b$ E, S$ W    │          │  解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt6 g0 Z2 D' z6 b, e* \% ~
    │          │  
5 l. c! {" a) _, u9 q( f4 a. ]    │          ├─week 14 ?9 t4 l/ w" G7 N0 w6 r) P
    │          │      1 - 1 - Welcome (7 min).mp4, G/ t6 O0 G( @6 }! d9 q
    │          │      1 - 1 - Welcome (7 min).srt2 i9 V# `0 A1 t  ]6 r4 E7 E
    │          │      1 - 2 - What is Machine Learning (7 min).mp4
! O; d6 W1 L! f    │          │      1 - 2 - What is Machine Learning- (7 min).srt( J% E* {: H5 A) }) e# y
    │          │      1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mp4* s# s( {6 U: V- g* x" F/ Q
    │          │      1 - 3 - Supervised Learning (12 min).srt
% I- n3 U& ]1 Y& ~' ?, W    │          │      1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mp4; M2 b, `$ A, z4 v
    │          │      1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).srt" O; G& Z5 B8 J
    │          │      2 - 1 - Model Representation (8 min).mp4
. d& c$ y! V2 d) B! b    │          │      2 - 1 - Model Representation (8 min).srt  ]5 J+ q+ d- u$ M) v( R0 J, V
    │          │      2 - 2 - Cost Function (8 min).mp4
) a% \# M& t0 E$ v# t4 n, b    │          │      2 - 2 - Cost Function (8 min).srt
- T, M0 E( b+ X/ n9 L2 p8 c' f    │          │      2 - 5 - Gradient Descent (11 min).mp46 B1 V, z6 q4 J
    │          │      2 - 5 - Gradient Descent (11 min).srt6 n" i6 p# u  d
    │          │      2 - 8 - What's Next (6 min).srt0 ~9 ]( T. ?' h8 r
    │          │      2 - 8 - Whats Next (6 min).mp4
4 y# r. L( t: g' _/ q& u' b* D    │          │      3 - 1 - Matrices and Vectors (9 min).mp4; o- N) v. q  s7 Z
    │          │      3 - 1 - Matrices and Vectors (9 min).srt
  \' F# S/ [1 E( C: r- y    │          │      
6 G9 s0 a, y- R- I1 d5 a    │          ├─week 102 e0 m! q8 [/ D3 \
    │          │      17 - 5 - Online Learning (13 min).mp4
" [$ e$ b* c7 d' g! J    │          │      17 - 5 - Online Learning (13 min).srt; o  [7 ]5 T- a% L) r- l1 Z. Z. x
    │          │      Lecture17.pdf
$ v8 z( R% S/ C: O    │          │      ) @% Z; {( C9 _0 s  W2 D
    │          ├─week 2
, O0 F% u, c' e: Q- b    │          │      4 - 1 - Multiple Features (8 min).mp4" _, E  {+ q& X, j. h8 B
    │          │      4 - 1 - Multiple Features (8 min).srt; b% w& m4 S% Q; n# g# k0 ]
    │          │      4 - 6 - Normal Equation (16 min).mp4& F$ J# y, R1 {/ l' T
    │          │      4 - 6 - Normal Equation (16 min).srt
* l/ j' m! @9 W    │          │      5 - 1 - Basic Operations (14 min).mp4
1 K( G' I) k2 i) L- N: f, {    │          │      5 - 1 - Basic Operations (14 min).srt! t; h9 g4 c( f* W0 `
    │          │      5 - 2 - Moving Data Around (16 min).mp4; D  B  G' o8 J+ R! B6 U5 X8 D0 g
    │          │      5 - 2 - Moving Data Around (16 min).srt
  O5 A# K8 B, o) b    │          │      5 - 3 - Computing on Data (13 min).mp4
# @6 {# b. k& |: s) N% c& H    │          │      5 - 3 - Computing on Data (13 min).srt& R4 N$ P) n, A3 \
    │          │      5 - 4 - Plotting Data (10 min).mp4
6 G4 h% A. N7 T$ b9 I    │          │      5 - 4 - Plotting Data (10 min).srt
  ?. C9 a1 _0 U+ j. [) T    │          │      5 - 6 - Vectorization (14 min).mp4
* W% r( \* n9 H& e- ?3 `    │          │      5 - 6 - Vectorization (14 min).srt
2 Q( Z! Y/ m6 }" ]+ H+ I$ `    │          │      Lecture4.pdf
" @# a; M/ u2 `- P' R    │          │      Lecture5_octave tutorial.pdf( V/ j; m  D% I3 }  ~3 p9 {% H
    │          │      
( H$ M0 b1 z- D* m    │          ├─week 3" D, n3 J! ?: E4 K, c
    │          │      6 - 1 - Classification (8 min).mp4
2 j6 F7 J. S4 i4 d. @+ A+ b    │          │      6 - 1 - Classification (8 min).srt: O2 o4 D1 f0 D# n! i  G4 U$ e# N3 y
    │          │      6 - 2 - Hypothesis Representation (7 min).mp4  I0 i1 a' Y# `5 V% C1 O4 W
    │          │      6 - 2 - Hypothesis Representation (7 min).srt
2 X' _8 L( D- Y. O    │          │      6 - 3 - Decision Boundary (15 min).mp48 `+ i2 x8 [% w/ u  u7 i% l
    │          │      6 - 3 - Decision Boundary (15 min).srt
/ X' b0 l( f" e7 o$ r$ |    │          │      6 - 4 - Cost Function (11 min).mp4- M8 K+ _+ Z+ M6 E( F
    │          │      6 - 4 - Cost Function (11 min).srt
0 Y# i) I* e$ L, r/ K    │          │      6 - 6 - Advanced Optimization (14 min).mp42 Z; O, g9 }9 J& }8 N5 K; `
    │          │      6 - 6 - Advanced Optimization (14 min).srt
! B; o4 Z; w$ S; {* H* e    │          │      7 - 2 - Cost Function (10 min).mp46 K  Q4 @" j+ p# Z9 ~
    │          │      7 - 2 - Cost Function (10 min).srt3 G4 K( k1 o2 }- R7 D. m# p. e
    │          │      docs_slides_Lecture6.pdf
$ [0 C, @8 ^" k6 Z8 V0 b5 D! O3 b0 \    │          │      docs_slides_Lecture7.pdf
2 F! k# M' z$ J7 ]; u" p    │          │      
8 U. C6 n& F1 [) X/ Q    │          ├─week 4; q3 k5 C6 d- |* [+ n; \6 M
    │          │      8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mp4
" }* _' Y( K# A- D! z' U" h; I    │          │      8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).srt/ @8 ]4 C9 w, d8 t# J
    │          │      8 - 2 - Neurons and the Brain (8 min).mp4. |% K& r( p* Z' H( P
    │          │      8 - 2 - Neurons and the Brain (8 min).srt: p1 z- R" ~( N5 H( u- H( Z8 s$ q
    │          │      8 - 3 - Model Representation I (12 min).mp4% a# F3 {* i0 i4 j0 x7 U) ?
    │          │      8 - 3 - Model Representation I (12 min).srt7 ]+ C9 z9 Y& c
    │          │      8 - 4 - Model Representation II (12 min).mp4) d! B( p/ u! b; w* |
    │          │      8 - 4 - Model Representation II (12 min).srt
, B4 j9 h+ H+ a8 Y7 m% H9 x9 w, |    │          │      8 - 5 - Examples and Intuitions I (7 min).mp4! B, V  l& a* q. O0 e# S& L
    │          │      8 - 5 - Examples and Intuitions I (7 min).srt
# m# H2 r  Y  J    │          │      8 - 7 - Multiclass Classification (4 min).mp4& M6 |/ M' F: Q0 Z' W- _
    │          │      8 - 7 - Multiclass Classification (4 min).srt3 w; B$ X2 _6 Y  l: W1 m' E
    │          │      docs_slides_Lecture8.pdf
/ K2 H( f% @0 ~# _    │          │      / {  [# K( U0 e, U5 B+ l
    │          ├─week 5
; \4 U7 y) r2 |/ S0 b! {9 {" C    │          │      9 - 1 - Cost Function (7 min).mp41 \  s% _4 j! O9 G
    │          │      9 - 1 - Cost Function (7 min).srt4 F  R3 |: N5 g4 C0 s& `1 a
    │          │      9 - 5 - Gradient Checking (12 min).mp45 c/ L" s6 t! p' c4 V1 ?
    │          │      9 - 5 - Gradient Checking (12 min).srt2 v' @5 @- b$ a; n9 ^  c' F# y8 c' N
    │          │      9 - 6 - Random Initialization (7 min).mp4# G9 g# H* m9 b2 d2 K6 I0 ~' u
    │          │      9 - 6 - Random Initialization (7 min).srt! i6 F6 g! }& a9 f8 |! A; l
    │          │      9 - 7 - Putting It Together (14 min).mp4
- S( T1 o) }- p! m0 A& F    │          │      9 - 7 - Putting It Together (14 min).srt
* W! U! t) u& w' G    │          │      9 - 8 - Autonomous Driving (7 min).mp4
) Y( b' c. O7 _$ ^    │          │      9 - 8 - Autonomous Driving (7 min).srt( _7 ~2 D  k5 t8 L6 B% s0 \+ Q0 s( X
    │          │      docs_slides_Lecture9.pdf
* h8 b& b9 }: v) t" a1 f    │          │      
# c( J* w- p- u- _2 J    │          ├─week 6
. G$ S+ J, X3 K4 z    │          │      10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mp4
) S6 q  S* d' m! `# {( K1 _    │          │      10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).srt" y$ a8 N( L; V/ R1 z
    │          │      10 - 6 - Learning Curves (12 min).mp4
( S6 j5 @& P/ }: z! e9 q  H    │          │      10 - 6 - Learning Curves (12 min).srt
7 @1 w0 j5 t, y9 O' D    │          │      11 - 2 - Error Analysis (13 min).mp4+ Z8 _/ _. a; \& q
    │          │      11 - 2 - Error Analysis (13 min).srt
1 i  p. `3 u4 K# G. o& _    │          │      docs_slides_Lecture10.pdf
7 d. P$ \4 z* ^# d2 V, H    │          │      
' T/ Y! v# q) `3 @0 y    │          ├─week 7
9 H& ^# e- L6 `% y    │          │      12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mp4$ y, _9 t7 i8 k$ N( a8 w0 i! \
    │          │      12 - 1 - Optimization Objective (15 min).srt
2 a/ e1 o' ?" E' s/ Z- _3 {    │          │      12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).mp4& c# T( r- I9 K; a. h7 Z% z4 W
    │          │      12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).srt. j9 N# j, w1 q- Z. @
    │          │      12 - 4 - Kernels I (16 min).mp4
$ C: J# ~# i5 O0 a5 Q) i    │          │      12 - 4 - Kernels I (16 min).srt7 K( z- x- S. o9 e) E  b+ f
    │          │      12 - 5 - Kernels II (16 min).mp4' l* F1 J! W( t, O$ l& R4 t
    │          │      12 - 5 - Kernels II (16 min).srt
% Y# B: D8 v& o1 Z    │          │      12 - 6 - Using An SVM (21 min).mp4
' }" u5 u" K$ X0 i* {' N    │          │      12 - 6 - Using An SVM (21 min).srt# R' r1 G$ O0 S0 Q
    │          │      docs_slides_Lecture12.pdf* t0 G9 \, E2 X' s7 L
    │          │      ) I4 j( c2 j5 z2 K, A
    │          ├─week 8
  S$ w- B/ p3 i1 G    │          │      13 - 2 - K-Means Algorithm (13 min).mp4+ s1 U$ ^  ~7 B* f. L& a5 m8 j
    │          │      13 - 2 - K-Means Algorithm (13 min).srt
, k' c! f! X# M  ]& {6 H    │          │      13 - 3 - Optimization Objective (7 min).mp4
! ~: B( f- z. y4 z. P3 N+ F! C    │          │      13 - 3 - Optimization Objective (7 min).srt
) g, D8 @- B3 Y' _, \" [    │          │      13 - 4 - Random Initialization (8 min).mp4
8 E5 _8 o, g" ~6 C& v& y, T2 ]6 b    │          │      13 - 4 - Random Initialization (8 min).srt+ v! {  G* }/ ^3 y, d* [
    │          │      14 - 7 - Advice for Applying PCA (13 min).mp4" V8 r2 R* n) g/ j
    │          │      14 - 7 - Advice for Applying PCA (13 min).srt+ [* ]4 A; z. ~2 \5 o/ s0 A6 n8 _
    │          │      docs_slides_Lecture13.pdf
: f4 c4 F6 T) ]8 e    │          │      docs_slides_Lecture14.pdf
, H$ |$ T, d0 ~+ t+ |; x$ w( V    │          │      8 E) _% I) C" c7 i* K. v8 C  [4 x
    │          ├─week 9* I0 j  k. A8 u) w' R: H( Z
    │          │      15 - 1 - Problem Motivation (8 min).mp4
8 q1 B+ y+ P7 z7 o+ `/ o    │          │      15 - 1 - Problem Motivation (8 min).srt
  T* C( Z1 y1 a0 J5 T0 k5 R    │          │      15 - 2 - Gaussian Distribution (10 min).mp4% D% w3 N% G% k, k$ n
    │          │      15 - 2 - Gaussian Distribution (10 min).srt$ |" B* v0 a) Z6 }  K( `7 \
    │          │      15 - 3 - Algorithm (12 min).mp4( q% k8 l2 E* g; ^
    │          │      15 - 3 - Algorithm (12 min).srt
4 D; M+ Q/ B& W0 o' }" G) w. h    │          │      16 - 1 - Problem Formulation (8 min).mp44 z; J' M* @; M% W7 l% Z! {. b
    │          │      16 - 1 - Problem Formulation (8 min).srt, X' N' U% W# e: |
    │          │      16 - 3 - Collaborative Filtering (10 min).mp4
" H4 w9 c  M2 Y1 a3 D# r+ v" P* e    │          │      16 - 3 - Collaborative Filtering (10 min).srt' ^) @7 h0 L5 j5 A8 ?' \( {
    │          │      docs_slides_Lecture15.pdf
; n) C/ |4 H+ ~$ g! @3 M0 D( q  V    │          │      docs_slides_Lecture16.pdf
8 ^! [& ^% l4 N6 G3 O    │          │      6 Y& ~7 z8 O: t$ S, n& f
    │          └─作业
# v4 l( }  _5 T. B+ p7 f% {1 b    │              │  ex1.zip
* R4 }" i9 d, }; H    │              │  ex3.zip+ j8 a/ |6 P- m9 b! F3 n1 e
    │              │  ex4.zip
% [( M2 O  w% W. A4 T9 H+ c9 o    │              │  ex5.zip/ ~# N9 G, M' ]$ p) o' f9 R& h$ `6 k
    │              │  ex6.zip
2 J, g1 o1 C- |7 K, f! c# R' B- p    │              │  ex7.zip
# ]! ]5 N5 \( M1 W    │              │  ex8.zip0 X1 g5 ^% y: g0 U* v. ^
    │              │  Octave-3.2.4_i686-pc-mingw32_gcc-4.4.0_setup.exe: F% Z% G$ R6 @* O3 S
    │              │  7 e' f" N# u  ]) s2 [, i
    │              └─答案; A' F) W% Y* l
    │                  ├─ex1
! S/ j# y; H# h    │                  │      computeCost.m
  e/ S7 l* U# s! U    │                  │      computeCostMulti.m
$ |2 ?5 E. M' B+ S    │                  │      ex1.m& A5 D  ~! z7 C3 x7 i9 x; n5 H+ |4 z
    │                  │      ex1data1.txt
$ V( ^. M+ T7 {    │                  │      ex1data2.txt- Z& V. q/ ~+ |6 R: ^' O
    │                  │      ex1_multi.m# ?/ U& ?+ ?  b. C5 {: U! L. q+ R
    │                  │      featureNormalize.m
" O( q# I1 X% g0 \    │                  │      gradientDescent.m! s+ Q8 m3 g% I9 m8 U
    │                  │      gradientDescentMulti.m
: |) |5 b0 S! ~( \( m    │                  │      ml_login_data.mat* r+ C2 |) a' t- h' d
    │                  │      normalEqn.m
! f, ?/ t& l# k" `, }- g6 [    │                  │      plotData.m0 q: s* g3 J; e1 l3 g, e" g" M0 D
    │                  │      submit.m& n4 j0 c# ]2 s2 Y9 N& Z
    │                  │      submitWeb.m
* Y3 F5 _$ E. o- z    │                  │      warmUpExercise.m
; s$ |8 ^  ~' t- N' W7 X    │                  │      + A6 g# d# I4 c/ g0 H( R' g
    │                  ├─ex2
, j" ]' W" Y  C; \    │                  │      costFunction.m6 K$ |# R6 e0 M  u1 S
    │                  │      costFunctionReg.m  i6 R+ f; s. q/ A/ ~0 k# M& b( O( V
    │                  │      ex2.m% i% n1 h, n3 A) d2 `6 ?
    │                  │      ex2data1.txt
  k0 A2 @0 h( s9 ?, t% R# i$ s# v    │                  │      ex2data2.txt& U( s' t# t9 `
    │                  │      ex2_reg.m
3 T. y8 [/ b) ^; o4 h9 c, N% j% k2 M    │                  │      mapFeature.m8 R% g* N/ T; t
    │                  │      ml_login_data.mat
  B0 H7 v) y3 D* J) [9 v# U    │                  │      plotData.m
& ?$ e* C; z& Y+ c/ |' y. x    │                  │      plotDecisionBoundary.m
: u, }; _5 Q# i' A- X" i    │                  │      predict(1).m.baiduyun.downloading
5 W9 K: B5 ~+ \7 T4 D% U. u& Y! m    │                  │      predict.m* z( a( R& |3 I' {5 J- o
    │                  │      sigmoid.m
3 h$ O; j0 }* a7 y" F' g$ ^9 _    │                  │      submit(1).m.baiduyun.downloading. J' e5 ~  r, _, @8 A
    │                  │      submit.m
2 K" ^  I) r! L6 b  K9 H( j    │                  │      submitWeb(1).m.baiduyun.downloading
( \. @! m( H2 _4 n2 O3 I9 M7 s" ^    │                  │      submitWeb.m
5 r$ W8 u$ ]- g; {0 {1 P    │                  │      
& h& ], `% q, B- a2 `    │                  ├─ex35 ~8 K) G# B  S7 a7 R* x
    │                  │      displayData.m
6 e0 x. k2 K& ^7 `9 L% C    │                  │      ex3(437).m.baiduyun.downloading5 T, J% m/ r1 }  d0 U
    │                  │      ex3.m8 n% h( [6 {+ G0 O+ i9 }
    │                  │      ex3data1.mat: S- o3 Z: h1 u/ Y; I3 _6 v- z
    │                  │      ex3weights.mat3 e$ G/ ~  s/ \. J! N
    │                  │      ex3_nn.m
8 C/ D7 L2 y+ j/ ^1 s    │                  │      fmincg.m
: {4 {8 c* J2 `; R8 r2 h' h' e    │                  │      lrCostFunction.m
: }+ U( Q9 Y; Z, Q9 J    │                  │      ml_login_data.mat
% r# z: |% m' v# g' D( y    │                  │      oneVsAll.m
! V- t3 S1 ?, o    │                  │      predict.m
0 `5 E2 P2 V7 y, p( }    │                  │      predictOneVsAll.m" r! _# N9 E# x" j
    │                  │      sigmoid.m8 a/ s; C8 t2 |6 z; _4 a$ `
    │                  │      submit.m& g  l2 R* P& U
    │                  │      submitWeb.m
4 E1 S4 q' V6 _$ j" z    │                  │      
9 ~+ L, P& n/ k8 h' l    │                  ├─ex4- ^3 @9 e5 z$ o7 [
    │                  │      checkNNGradients.m$ D  B* l/ K6 v9 d+ ?; x
    │                  │      computeNumericalGradient.m! g/ \5 P% j* _
    │                  │      debugInitializeWeights.m
& h; T1 R1 }  `1 j: c    │                  │      displayData.m+ r6 m$ b5 t( j0 U' f9 }% O% Q
    │                  │      ex4.m+ y. h$ j( u+ I5 T
    │                  │      ex4data1.mat! d4 ~" h8 o; g- ~5 w- R
    │                  │      ex4weights.mat2 k' ^& r3 ^( U; ?# o
    │                  │      fmincg.m
3 C# C8 ^4 g$ f+ X! U5 G5 Y+ o    │                  │      ml_login_data.mat
9 \, C4 \9 d) Q0 _$ L0 \9 W" U    │                  │      nnCostFunction.m' m# t1 O, e" }$ w7 d3 K
    │                  │      predict.m- R- E- @6 G: F# e( X9 _1 a
    │                  │      randInitializeWeights.m
: }) Q1 F7 G" {# r% n: \7 D+ W    │                  │      sigmoid.m8 C+ T7 ^" K- s+ J* a8 G+ `
    │                  │      sigmoidGradient.m0 Y* w# o' K7 Y0 P
    │                  │      submit.m
1 i& m2 s) G! }5 P7 J    │                  │      submitWeb.m" w2 b7 C6 Y6 v
    │                  │      3 @. H. i* N5 B) L/ C0 h' M
    │                  ├─ex5
8 k! k* j4 O* T' E- E5 k    │                  │      ex5.m3 U+ ]6 w6 ^! ?& A
    │                  │      ex5data1.mat
, F. k" t* Y: a' }, t; N    │                  │      featureNormalize.m' U% T1 p) k8 f( k: j
    │                  │      fmincg.m
7 A  |; c$ T9 U, C& w" q0 j7 V    │                  │      learningCurve.m
6 G3 q  T0 a! D: m* x    │                  │      linearRegCostFunction.m# ~  z, w+ p, R, |& i0 P
    │                  │      ml_login_data.mat! d3 K5 F: Y# Y2 D
    │                  │      plotFit.m
' ^6 d  ^% B6 L8 _    │                  │      polyFeatures.m
' J( Q  J: j* x. B2 r3 U  X4 U    │                  │      submit.m
, u- d8 p( V3 ^6 P' A    │                  │      submitWeb.m1 X$ b% F6 M. Q/ m  ^/ L5 g. O
    │                  │      trainLinearReg.m; e- x. R2 v1 Y) `9 W
    │                  │      validationCurve.m% P: S" Z5 i$ x9 {
    │                  │      
! q; v! P5 K1 o& }+ @9 _) }    │                  ├─ex66 Y" O7 Z3 }. M+ F- X
    │                  │      dataset3Params.m
6 l/ v3 F0 s% t# e0 l2 h. ^4 _2 H    │                  │      emailFeatures.m
! Z: G# ~8 M  W$ r    │                  │      emailSample1.txt
% V* X% h: B  K( L* t; z$ M6 |! A* n    │                  │      emailSample2.txt
" m+ n/ w1 U7 _) K/ {; `    │                  │      ex6.m+ z9 E! b  d3 I6 ~& C: I# v! @
    │                  │      ex6data1.mat4 J' n  F$ T4 j! m, J+ F
    │                  │      ex6data2.mat
" R3 `4 M% R2 k: E1 n    │                  │      ex6data3.mat. V5 j; U' g* J+ @, g" U- V/ p
    │                  │      ex6_spam.m3 S+ y8 S# J9 `* E2 r" r  L
    │                  │      gaussianKernel.m
' k' _3 j/ b) _; T    │                  │      getVocabList.m0 d) G, }2 V3 ~9 ^
    │                  │      linearKernel.m0 B7 P2 q/ X& E" S- Q
    │                  │      ml_login_data.mat
( P! n9 B5 i: x  t; o    │                  │      octave-core$ M# x' c9 E: M; Q- A
    │                  │      plotData.m
8 R3 p& O6 o# Y- [    │                  │      porterStemmer.m
( v, T! i, g/ w0 }4 m+ q1 V    │                  │      processEmail.m" m) ]+ E) u8 g. d8 c
    │                  │      readFile.m4 p" I" c0 e% }  `; x$ [
    │                  │      spamSample1.txt3 H8 @/ l5 \& _3 U, f1 H
    │                  │      spamSample2.txt. a" Y; N2 j; s. w2 t' z
    │                  │      spamTest.mat
$ U' o  l, n  C$ X1 x! O4 Z# e0 Z2 I    │                  │      spamTrain.mat
" |  _+ Q: y3 j: }- ]$ q+ s    │                  │      submit.m; v7 x2 b! ?0 T
    │                  │      submitWeb.m3 b0 b3 k0 f; T" N
    │                  │      svmPredict.m! U3 U* u8 S6 w# s- B. G% c. ?
    │                  │      svmTrain.m* `2 t/ O+ M3 M7 a6 J; q
    │                  │      visualizeBoundary.m
" C# t. j0 r, Y    │                  │      visualizeBoundaryLinear.m. t$ k  ?% F1 y- f. A9 s
    │                  │      vocab.txt/ l% w/ V# A1 l7 ~
    │                  │      
& x0 w, g5 ~% k  Z9 U, y    │                  ├─ex79 Q  S) T: l# b
    │                  │      bird_small.mat" T9 `2 `  i# K" O/ J& Q
    │                  │      bird_small.png
7 o! l: Z) `  u# x! F( A" n# `0 \    │                  │      computeCentroids.m
' |! A5 \3 O; p9 }9 U% @) I    │                  │      displayData.m
3 I" R+ R/ X! d& n    │                  │      drawLine.m8 W: E: t! O7 V, n3 y7 b
    │                  │      ex7.m  u. V) l( l9 m* R9 V- t
    │                  │      ex7data1.mat
1 V5 O, W. N' S8 b( v0 d+ x    │                  │      ex7data2.mat
! S$ d; _$ `; K) [    │                  │      ex7faces.mat" p) _3 a+ N( q/ b, M+ l
    │                  │      ex7_pca.m
* @0 {. [0 I  G$ j3 J- _4 o    │                  │      featureNormalize.m
  }! e  E& ]1 i6 B/ a    │                  │      findClosestCentroids.m
; @/ D6 B& i7 }+ a$ Y    │                  │      kMeansInitCentroids.m& g& D0 Y; q7 V9 ]5 z; f% {
    │                  │      ml_login_data.mat
+ C8 ?& ^; p6 }0 m    │                  │      octave-core
+ u3 o, i8 z1 n# j    │                  │      pca.m: d; F7 b& B, j! z# A
    │                  │      plotDataPoints.m2 r+ I* w3 i3 d1 ~. X% k1 l6 Y$ a6 W
    │                  │      plotProgresskMeans.m
4 v! f4 P% i1 d1 A! c& }+ d5 G+ L, f    │                  │      projectData.m- P  \. L7 M. G5 V4 `
    │                  │      recoverData.m
. A8 m9 [. N, d  s+ A# n    │                  │      runkMeans.m
# Y3 q0 m% A- i1 P: o1 a2 K    │                  │      submit.m
$ ^9 u. V# g2 J! u) X2 @0 {    │                  │      submitWeb.m8 |$ l6 [0 q; v6 F( ^/ O% _; |
    │                  │      4 a; s4 f% D$ a3 @; d5 e
    │                  └─ex8
8 P: ]6 Z$ q0 V; ^( Z. K. s    │                          checkCostFunction.m8 ^! J8 ^3 o+ {7 A) C9 P/ G
    │                          cofiCostFunc.m
, r. u* P( G( Y  V; [  \    │                          computeNumericalGradient.m
. }: h  k2 y7 D    │                          estimateGaussian.m+ }: z2 P$ p3 p6 ~: U
    │                          ex8.m
: U5 a1 u, H. L/ j    │                          ex8data1.mat- r7 k7 G7 d' j% x+ q
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    │      │      1 - 1 - Course Introduction (10-58).mp4
' N5 E% h9 M9 p% Y    │      │      1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4
4 e' z+ X, i/ @8 v; B) a2 }+ ^    │      │      1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56).mp4  d$ w% ]) V; S% o& d6 I3 d4 r1 J9 g- |
    │      │      1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45).mp4
9 c5 U6 ^5 C3 K7 F7 i; D    │      │      1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21).mp45 ~+ G4 d! j0 e* w: [. ?% A1 E
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    │      │      10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp4
6 @, p" m" v& \! G: ~  H    │      │      10 - 4 - Gradient Descent (19-18).mp4
$ X- S  d! a3 `& R% e! j! H    │      │      10_handout.pdf
" N5 v* r9 _, t8 f3 i+ ]% y& R    │      │      11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4" g* i, c+ e! x! T' Y
    │      │      11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
8 r5 Y5 i, k& _3 I  T    │      │      11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp4
$ e: M0 n# O8 V% A4 |" D    │      │      11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4, Z& Y6 y  \, Q  S  l
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/ z+ u! K! l; U7 F; c: t    │      │      12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp4" r, V' X  i$ i
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& L# g1 r6 b  d6 M7 o# l+ D    │      │      12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4
7 v9 p7 e) O  Y, g    │      │      12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4% h. |# R/ ~- c4 E! U
    │      │      12_handout.pdf
: K  m" Q# Q$ P* Y' u    │      │      13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp4
' S1 R7 S$ P1 `! p) U    │      │      13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4/ m3 Q4 k6 N5 J7 G2 x7 q/ j
    │      │      13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp46 ?( Z" F4 `' A+ h
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% T5 H0 P8 Z( r    │      │      13_handout.pdf
3 y) |9 u* U4 Q# F& X: ^/ Y    │      │      14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp41 l& J) D& J% z% M' V
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4 H3 [7 s. u. K; t2 r! ~+ U7 B    │      │      14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp4" I* ^4 C' X3 e8 h  U* N/ A1 i- L2 F4 T
    │      │      14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp4" X. l2 {& z+ o  @6 p
    │      │      14_handout.pdf
% S$ y& X) t3 J    │      │      15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp40 [7 w$ F$ P% b
    │      │      15 - 2 - Validation (13-24).mp4( E1 T7 K/ |& M% k+ ~
    │      │      15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp42 Q& o% n# Q4 a
    │      │      15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp4
3 G) i# G! P) R9 K3 v) s4 D2 B- Q    │      │      15_handout.pdf. x1 H; a9 s" U. [: \2 N1 F! B* s( x
    │      │      16 - 1 - Occam-'s Razor (10-08).mp4
9 Q9 u- G5 F" q. V- ~+ B: w" B    │      │      16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp4
0 _, C2 E& i! J    │      │      16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp48 D- L4 g0 a( f7 H" _
    │      │      16 - 4 - Power of Three (08-49).mp4
9 C1 h5 H  D  Y$ T' D- S    │      │      16_handout.pdf% {+ b$ [) k, L: f  I( C
    │      │      2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4! Y: H6 H0 Y, t. K' T6 \
    │      │      2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp44 [" I% L& x- ?8 x3 k; H8 a
    │      │      2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp4+ `- P; m+ t3 @6 @! R
    │      │      2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp4
' _$ e$ x2 G! d( n: d    │      │      3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp4/ e$ n6 l  s* }9 e* I" F) R  P5 O8 }
    │      │      3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp4
' s8 r. w4 U; t/ _/ D* F    │      │      3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp4; ]; ], s3 i- ?& g  I' c: ?, ^' Y
    │      │      3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp4
1 I# }+ Y. E7 p; E: D& H* g1 r( b    │      │      4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp4: u8 b1 O: R( r" C! j9 c
    │      │      4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp4
: H" p1 R1 i5 f. p9 O    │      │      4 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp4
; l* ]8 P' B  Q% J' P    │      │      4 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp4
' x3 q9 Y, z7 _' N" p- S4 @' @" _    │      │      5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp4
' C9 |2 C7 a# |2 L$ x    │      │      5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp4/ }0 K9 P! o3 B1 b2 @
    │      │      5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp46 K3 L$ P' t: P. K/ Z
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    │      │      6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp4
) W  S! z" o$ t9 M    │      │      6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4
" b4 A# d% r7 u% _( a- g4 f    │      │      6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4
) e' N8 o6 m& @# f3 c6 {7 s    │      │      6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp4' G9 Q+ Y5 s+ S) B: |9 i
    │      │      7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp4
8 o& `% e# b5 ~) b: B5 k6 T    │      │      7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4
$ ?* w' e9 c. j5 \  u9 _    │      │      7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4
5 \( E8 f: _: s* O    │      │      7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp4
% V6 ~# j. l! s) e" A, c    │      │      8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4
) o5 A1 V: G& h    │      │      8 - 2 - Error Measure (15-10).mp4* X% q$ H2 p8 o4 j( t9 S" x
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    │      ├─机器学习的基石
6 h. J5 h7 v. ?1 X1 m; k    │      │      1 - 1 - Course Introduction (10-58).mp4
6 Q7 z& A* @+ W' x% m5 T    │      │      1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4
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: J8 g  D  }8 [    │      │      10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp4, L) C) s) m+ X/ n# i' k$ W
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) V3 M3 l/ l( e    │      │      lecture_slides-14_handout.pdf
- h, y1 }. A$ j$ l( z! H    │      │      lecture_slides-15_handout.pdf. `8 ~# S7 o/ {3 H7 f/ P: \$ P& t
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* s  @9 H- k- I% D8 `% W9 M& E% p    │      └─機器學習基石4 O. ?, |+ M8 Y: e
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3 O" \/ B( |% H/ k( l$ q) ~    │          │      03_Applications_of_Machine_Learning_18-56.mp49 X" g% e. i7 B& J
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    │          │      " m  S! }$ [* ^# t8 H
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; F- z9 K' m+ O$ J- |6 k0 H& }    │          │      02_Perceptron_Learning_Algorithm_PLA_19-46.mp4% S9 G, G: }, A7 D
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    │          │      
$ i: N: s/ x# E. M! {/ B( v, M    │          ├─03_-_Types_of_Learning
& e6 i7 [: n( ]" K) u4 p0 ?    │          │      01_Learning_with_Different_Output_Space_17-26.mp4
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9 Z$ r& x% p4 W& `& h    │          │      02_Learning_with_Different_Data_Label_18-12.mp4- v* P% g6 s3 U2 u
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  H9 \* ]9 {% U$ B% A    │          │      
+ X6 g' G5 d$ ?( O/ P: @* _: {    │          ├─04_-_Feasibility_of_Learning3 u; ^8 E! i( {% q8 x* c, @. u
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/ J; n' R7 N7 P& W( D; j) i  c6 a    │          │      01_Recap_and_Preview_13-44.mp41 E; T) j$ i3 e: N" Q
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- @1 P5 }) F1 N# N$ ~  L    │          │      
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) J! j1 C7 W3 D) Y    │          │      03_Bounding_Function-_Inductive_Cases_14-47.mp4# i% R! v- X8 F2 c
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5 u- x. [2 ]0 P+ S9 E  F2 ?1 g' m    │          │      0 Q& h# b) P* V7 [; i8 l7 S9 O
    │          ├─07_-_The_VC_Dimension
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: Y4 w' {' Z) ]: c    │          │      04_Interpreting_VC_Dimension_17-13.mp4
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( |0 ~4 Y% s% L6 D    │          │      
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/ O, v9 o% i- |# S) L    │          │      - @% e2 r! {1 ?4 ?& I8 l. s% J- ^
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    │          ├─15_-_Validation6 P0 ?5 `0 a+ f" G. z
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" R; |. N% K# O4 u3 w8 H, n    │          │      03_Leave-One-Out_Cross_Validation_16-06.mp4
/ K  r, i  p4 _* d; P! v    │          │      04_V-Fold_Cross_Validation_10-41.mp4. F5 _$ @, I  R; W; n
    │          │      
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    │                  01_Occams_Razor_10-08.mp48 B, j5 }1 ~7 c# a/ h
    │                  01_Occams_Razor_10-08.pdf( V+ s/ K/ G- H; z3 W
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    ├─004_机器学习技法. {7 T$ M0 o/ K) u/ S% R) V/ X* V
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; p/ v7 l6 |( d8 u    │          │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.mp4
" Z6 A# m7 x1 c    │          │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.pdf
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- ]) _) t6 \; |5 [% _2 v: j% h    │          │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.mp4
- `" x8 D' F% `6 Q6 Z; ^    │          │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.pdf
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' X1 s: H2 z' Z+ o0 R% }$ B    │          │      
1 V/ {( |3 `9 [    │          ├─15_Matrix_Factorization
3 B! u* P1 ]: {* y  @8 c9 m/ j3 k    │          │      01_Linear_Network_Hypothesis_20-16.mp4
# X) }* \6 L& Z+ E/ _$ k$ ?0 i    │          │      01_Linear_Network_Hypothesis_20-16.pdf3 n4 f3 r8 F7 Q% V# B
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    │          │      - h. e+ Q& ]3 E4 z' Y
    │          └─16_Finale  y& s1 r" }. e  Z! E# J
    │                  01_Feature_Exploitation_Techniques_16-11.mp4
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5 }: E$ U. A; a& y    │                  
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2 U) j% ~4 e: g7 m; {  A$ Z: D    │      │      10.What perceptrons can't do [15 min].mp4* F! O" R3 s9 C/ y* Z, M
    │      │      10.What perceptrons can't do [15 min].srt# ?4 D0 O. ]/ f7 E! [1 k
    │      │      11.Learning the weights of a linear neuron [12 min].mp4+ p$ j( y5 }. h9 V4 @' b
    │      │      11.Learning the weights of a linear neuron [12 min].srt. b+ Q  p+ @4 [1 a3 I- P9 s
    │      │      12.The error surface for a linear neuron [5 min].mp4
+ ?; L7 {  N: k1 G, `    │      │      12.The error surface for a linear neuron [5 min].srt
1 K' C3 ]' e6 J7 @3 Q* u; z4 j    │      │      13.Learning the weights of a logistic output neuron [4 min].mp4+ }7 e3 A/ G# u& p9 _0 \* E! V
    │      │      13.Learning the weights of a logistic output neuron [4 min].srt. D2 {$ f: n1 s: J5 A
    │      │      14.The backpropagation algorithm [12 min].mp4
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" f/ p# g& C7 B* S" x    │      │      16.Learning to predict the next word [13 min].mp49 s* h% T) ^, r
    │      │      16.Learning to predict the next word [13 min].srt
6 e9 f, v' W; @& i' L7 n$ w    │      │      17.A brief diversion into cognitive science [4 min].mp4
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    │      │      19.Neuro-probabilistic language models [8 min].mp4
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0 J4 i5 v9 }0 {; R    │      │      2.What are neural networks
& S+ x/ I0 X) g. G7 Q! |* |3 l; x0 F    │      │      2.What are neural networks.mp4
, @4 w9 Y1 U/ G0 F& }  D8 z& ^/ j    │      │      20.Ways to deal with the large number of possible outputs [15 min].mp4
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    │      │      21.Why object recognition is difficult [5 min].mp4
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    │      │      23.Convolutional nets for digit recognition [16 min].srt
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    │      │      25.Overview of mini-batch gradient descent.mp4
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    │      │      26.A bag of tricks for mini-batch gradient descent.mp4* Z  H! V; m  Z* q
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    │      │      27.The momentum method.mp4! E! l$ U9 e* u8 p2 c
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/ g" x# i6 }2 z' x; u    │      │      28.Adaptive learning rates for each connection.mp4
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    │      │      3.Some simple models of neurons [8 min].mp44 U$ O$ F# X- w) b3 E9 _; R# F
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: ]1 \' v7 o* j6 L    │      │      31.Training RNNs with back propagation.mp4
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$ M7 Q6 Z: }3 P# Y( B$ t    │      │      32.A toy example of training an RNN.mp4: X( e& J# n+ D- {) z; H4 X
    │      │      32.A toy example of training an RNN.srt
: w7 S. k$ ?1 e5 |5 \) R+ Z    │      │      33.Why it is difficult to train an RNN.mp4, v0 P6 o4 K: Z! I5 G9 q0 [$ z( v3 e0 X
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    │      │      34.Long-term Short-term-memory.srt
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    │      │      38.Echo State Networks [9 min].mp4' c1 N; M0 g( o6 T, _6 L
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    │      │      4.A simple example of learning [6 min].mp4
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    │      │      42.Introduction to the full Bayesian approach [12 min].mp4
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    │      │      44.MacKay's quick and dirty method of setting weight costs [4 min].mp4
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    │      │      5.Three types of learning [8 min].mp4
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+ I" S$ h: _5 Z. G0 A    │      │      64.Learning layers of features by stacking RBMs [17 min].srt
& b. C2 g3 b, {: ^    │      │      65.Discriminative learning for DBNs [9 mins].mp49 @6 z! i; {& M0 o8 y6 W
    │      │      65.Discriminative learning for DBNs [9 mins].srt
* R+ P! e3 o( L) r8 @% P( P    │      │      66(1).What happens during discriminative fine-tuning0 b9 r* k% j- |0 I' w
    │      │      66.What happens during discriminative fine-tuning( X' Q7 |  Z6 Q1 P/ H
    │      │      67.Modeling real-valued data with an RBM [10 mins].mp45 v7 E; x* ?+ M6 S0 n
    │      │      67.Modeling real-valued data with an RBM [10 mins].srt
+ H, _' Z7 w( z) r    │      │      69.From PCA to autoencoders [5 mins].mp4
- s, ^$ ?) f# R  y0 P% y    │      │      69.From PCA to autoencoders [5 mins].srt# |9 }3 e. i% C; _+ a* C* s# u1 L
    │      │      70.Deep auto encoders [4 mins].mp4. G* P2 R8 O  p! `" l3 f* j
    │      │      70.Deep auto encoders [4 mins].srt
7 a7 ^' \0 \9 e9 x) x0 m* D3 a    │      │      71.Deep auto encoders for document retrieval [8 mins].mp42 t. X6 C+ _% Y$ s$ T
    │      │      71.Deep auto encoders for document retrieval [8 mins].srt
8 e* R3 i& ~. z- n7 J! w$ I    │      │      72.Semantic Hashing [9 mins].mp4$ s8 y" T3 Y; ^& b
    │      │      72.Semantic Hashing [9 mins].srt1 [3 ~+ c; [. ?/ ?' S5 X
    │      │      73.Learning binary codes for image retrieval [9 mins].mp4
, b0 D  R* z1 T! R    │      │      73.Learning binary codes for image retrieval [9 mins].srt
: f# D; ^% X3 X2 ?0 S$ k: u) p    │      │      74.Shallow autoencoders for pre-training [7 mins].mp4
: z7 B( Y% e# h3 ?    │      │      74.Shallow autoencoders for pre-training [7 mins].srt8 e# {/ f4 O! H' b1 d, }: \
    │      │      8.A geometrical view of perceptrons [6 min].mp4$ I- J) }/ B, u2 M5 w
    │      │      8.A geometrical view of perceptrons [6 min].srt
' J' P9 v7 K. p# Q1 L% @    │      │      9.Why the learning works [5 min].mp4
* i# Z: U& |' L6 u    │      │      9.Why the learning works [5 min].srt& d' X) {! E) x
    │      │      # I" J4 d& z7 F8 F  A
    │      └─neuralnets-2012-001" b# D8 s5 A1 I- B
    │          ├─01_Lecture15 B4 C3 T& t' W! G/ c1 X0 ^
    │          │      01_Why_do_we_need_machine_learning_13_min.mp4
  f  g& M! h$ l7 U. m. C; ~( K5 u    │          │      01_Why_do_we_need_machine_learning_13_min.pdf
; i: T1 B. ^! W# T7 d$ i3 S# ?1 `    │          │      01_Why_do_we_need_machine_learning_13_min.pptx+ s" j  K( X  t+ a# y4 p# e3 [
    │          │      01_Why_do_we_need_machine_learning_13_min.srt
- |3 O) e7 q) y9 o3 g- ?6 D    │          │      01_Why_do_we_need_machine_learning_13_min.txt2 p3 \. B/ t, G
    │          │      02_What_are_neural_networks_8_min.mp4/ D: M! G- u1 `% r; n1 Q
    │          │      02_What_are_neural_networks_8_min.srt( O  S& K  b, ]% H% Z7 E
    │          │      02_What_are_neural_networks_8_min.txt  Q9 k4 @9 s  u0 b8 Q  G
    │          │      03_Some_simple_models_of_neurons_8_min.mp40 L8 y1 t& T8 }" T. ]2 M1 P
    │          │      03_Some_simple_models_of_neurons_8_min.srt! x& r7 Z6 i8 A  L
    │          │      03_Some_simple_models_of_neurons_8_min.txt
: b. j; ]! N7 r8 {9 S    │          │      04_A_simple_example_of_learning_6_min.mp4, i: b5 F; R4 o7 A. _' g" C
    │          │      04_A_simple_example_of_learning_6_min.srt7 O+ T0 j8 d/ p% d8 m  k  b
    │          │      04_A_simple_example_of_learning_6_min.txt) C( {0 q& x5 I5 e
    │          │      05_Three_types_of_learning_8_min.mp48 N9 W! H7 U: t9 e* R% L+ W
    │          │      05_Three_types_of_learning_8_min.srt8 N) I0 u1 G% V. v' g* g4 D
    │          │      05_Three_types_of_learning_8_min.txt0 w, t  ~' G5 Y" Q
    │          │      
. X# p" b# `+ v. I/ |. ~6 H    │          ├─02_Lecture2
" L+ T/ q1 K0 q* A- M7 e    │          │      03_A_geometrical_view_of_perceptrons_6_min.mp4+ Q# }/ I* S% W8 \9 Q
    │          │      03_A_geometrical_view_of_perceptrons_6_min.srt
" ?9 ~1 i# {- y+ S) ?) y: J    │          │      03_A_geometrical_view_of_perceptrons_6_min.txt
6 L: _- H! x( ]+ V    │          │      04_Why_the_learning_works_5_min.mp4/ N: v1 W# `/ q; g
    │          │      04_Why_the_learning_works_5_min.srt
4 l: C( f% u6 }  N& v    │          │      04_Why_the_learning_works_5_min.txt
7 c3 W0 f0 G9 p& E* i  s% d    │          │      05_What_perceptrons_cant_do_15_min.mp4
: ]+ m0 A. @  z, h2 h    │          │      05_What_perceptrons_cant_do_15_min.srt
5 D  W4 @7 N" A7 Y! f6 A7 Z    │          │      05_What_perceptrons_cant_do_15_min.txt
9 g5 w+ \0 |) j# Q. x    │          │      
0 c% f  w) p* h# _9 k    │          ├─03_Lecture3
  @4 @1 S8 H- |; G7 @4 ~2 X    │          │      04_The_backpropagation_algorithm_12_min.mp4% |5 q9 ~, {9 n
    │          │      04_The_backpropagation_algorithm_12_min.pdf
4 x: ^% k0 C1 n; |; ]    │          │      04_The_backpropagation_algorithm_12_min.srt
* [5 O3 p/ G5 F0 }& \9 y. D* q& ]# H    │          │      04_The_backpropagation_algorithm_12_min.txt
% P) u7 R+ d5 P1 G0 I# t    │          │      0 u1 D9 f# E0 r- \4 A7 M% D+ I
    │          ├─04_Lecture4
. ]0 x- r9 k" `; h    │          │      01_Learning_to_predict_the_next_word_13_min.mp4+ |1 H3 V/ X6 `2 f" T0 L# m; P
    │          │      01_Learning_to_predict_the_next_word_13_min.pdf! _" @- e6 _# N8 J; f# H9 X4 ]( D# f
    │          │      01_Learning_to_predict_the_next_word_13_min.pptx
- |: d! M0 k! x3 z+ i' J    │          │      01_Learning_to_predict_the_next_word_13_min.srt
; M0 w! z  R  j" d  o# X$ d    │          │      01_Learning_to_predict_the_next_word_13_min.txt
) T+ i- u( h! H    │          │      04_Neuro-probabilistic_language_models_8_min.mp49 K6 \8 I: T( U" ?2 j) z1 ^% o3 @
    │          │      04_Neuro-probabilistic_language_models_8_min.pdf( T. k) G3 b4 I% U1 g+ i9 O
    │          │      04_Neuro-probabilistic_language_models_8_min.srt
1 Y( H/ i2 C% u1 S5 \4 P    │          │      04_Neuro-probabilistic_language_models_8_min.txt& O( C& e' V7 R4 q. Z8 ?* `2 @+ E
    │          │      
+ x# M7 I! [8 `# C    │          ├─05_Lecture52 ?, d9 a) }; j6 w. A4 P
    │          │      01_Why_object_recognition_is_difficult_5_min.mp4) n0 Q; S" ~4 n, G
    │          │      01_Why_object_recognition_is_difficult_5_min.pdf
0 |, f$ J. ?$ s' C0 r6 j    │          │      01_Why_object_recognition_is_difficult_5_min.srt
( m  k0 T6 z( s1 k' u' @4 x- x+ A    │          │      01_Why_object_recognition_is_difficult_5_min.txt6 J. S1 @' L! s( r
    │          │      02_Achieving_viewpoint_invariance_6_min.mp4- N) h2 T' B( z! }
    │          │      02_Achieving_viewpoint_invariance_6_min.srt
" s7 l. Q: n% W+ b1 Y+ F; `    │          │      02_Achieving_viewpoint_invariance_6_min.txt
1 h2 O% I  g9 q6 H0 y    │          │      2 O$ v3 m3 j' D/ L3 j8 k
    │          ├─06_Lecture6+ P" F+ l/ Z9 z, n. E0 a1 Y
    │          │      01_Overview_of_mini-batch_gradient_descent.mp4
& G; K8 B- |0 L: f6 L0 W    │          │      01_Overview_of_mini-batch_gradient_descent.pdf& O( n) }3 d& A! |* [
    │          │      01_Overview_of_mini-batch_gradient_descent.pptx0 D0 J' T# P3 f" ]
    │          │      01_Overview_of_mini-batch_gradient_descent.srt% x9 D$ E- O1 R2 \4 H* E
    │          │      01_Overview_of_mini-batch_gradient_descent.txt) \9 H; X, z$ k9 T: R5 e5 ?( F3 p
    │          │      03_The_momentum_method.mp47 a) m( U, T3 q4 Q, i; K: p) t
    │          │      03_The_momentum_method.srt+ c; p$ p  I! q; u* Q: P7 w
    │          │      03_The_momentum_method.txt
/ f# _* {  g& s2 G# W$ f    │          │      
# n6 B4 [: b( u: T    │          ├─07_Lecture7
7 K% |# |% U8 X4 R1 {7 T+ I  P    │          │      01_Modeling_sequences-_A_brief_overview.mp4
  Y+ F8 N5 `' z- z    │          │      01_Modeling_sequences-_A_brief_overview.pdf+ H% D! S6 c. S! _: H+ d* Y
    │          │      01_Modeling_sequences-_A_brief_overview.pptx
, V0 l9 A7 C$ P9 l* k5 o1 M8 p    │          │      01_Modeling_sequences-_A_brief_overview.srt
4 G) X* M+ j" Q    │          │      01_Modeling_sequences-_A_brief_overview.txt
6 ~* J, a& z" T; D8 R1 X- x" B    │          │      02_Training_RNNs_with_back_propagation.mp4
' E* L6 O3 E) w9 Q    │          │      02_Training_RNNs_with_back_propagation.srt
% ^( r1 H0 f+ `/ {    │          │      02_Training_RNNs_with_back_propagation.txt; S8 Y, t3 h) i# i& J1 n, A
    │          │      03_A_toy_example_of_training_an_RNN.mp4
8 u1 @' g0 c* I8 P" t7 t1 S: k    │          │      03_A_toy_example_of_training_an_RNN.srt
# b6 a# c! i3 M    │          │      03_A_toy_example_of_training_an_RNN.txt
6 O) z2 y5 I5 G' N+ s6 y    │          │      04_Why_it_is_difficult_to_train_an_RNN.mp45 h4 P/ V5 u& v5 a4 e2 j- O! h) N
    │          │      04_Why_it_is_difficult_to_train_an_RNN.srt
9 B1 ~! x4 ]; B9 R& s    │          │      04_Why_it_is_difficult_to_train_an_RNN.txt5 _' i$ {0 z1 T
    │          │      05_Long-term_Short-term-memory.mp4
! m8 x6 o5 X+ q    │          │      05_Long-term_Short-term-memory.pdf
  U9 Y5 b% L- y. X8 f6 `% M. j' s    │          │      05_Long-term_Short-term-memory.srt$ d/ s& W7 h5 q; `
    │          │      05_Long-term_Short-term-memory.txt  Y  _$ q: f9 F
    │          │      & L; q* M6 r+ E" ?  K% x9 B
    │          ├─08_Lecture8. l$ U- R3 o, p. W$ T
    │          │      04_Echo_State_Networks_9_min.mp4" Q  {6 b3 @9 g. c6 W0 R8 p4 _
    │          │      04_Echo_State_Networks_9_min.srt
( g0 \5 i+ M- B# J" v. S    │          │      04_Echo_State_Networks_9_min.txt- Z' i3 w. E& }8 ?. L
    │          │      
. L, ?- q. k' k4 z4 P* d. u7 l- M' P    │          ├─09_Lecture92 Z% n, K/ E3 j2 A# }9 K; m
    │          │      02_Limiting_the_size_of_the_weights_6_min.mp4
7 b+ c" f& g, V# r    │          │      02_Limiting_the_size_of_the_weights_6_min.srt5 [$ ]) H2 I1 v' f5 l
    │          │      02_Limiting_the_size_of_the_weights_6_min.txt
5 W1 x9 I! v2 W+ f) v% N2 {; ?    │          │      03_Using_noise_as_a_regularizer_7_min.mp4
: r6 S+ U: H: S5 Y/ r. U* ^    │          │      03_Using_noise_as_a_regularizer_7_min.srt- V7 [# S) w8 b
    │          │      03_Using_noise_as_a_regularizer_7_min.txt
. Q) l4 f& W' U6 u! c) o: O" Z    │          │      " f0 ]5 ]* t: I. I0 N, \
    │          ├─10_Lecture10& d6 S: h) n( T
    │          │      01_Why_it_helps_to_combine_models_13_min.mp4( }; ?- O* `; W- k$ \
    │          │      01_Why_it_helps_to_combine_models_13_min.pdf6 u1 j0 T( _" M2 s" i% I" @
    │          │      01_Why_it_helps_to_combine_models_13_min.pptx
2 {1 l. g+ d2 \7 R    │          │      01_Why_it_helps_to_combine_models_13_min.srt
/ f# y. R9 h7 E' O1 |/ g  A+ M# [; q    │          │      01_Why_it_helps_to_combine_models_13_min.txt
2 y, M3 T$ l0 c  I5 K    │          │      02_Mixtures_of_Experts_13_min.mp4
8 m/ Y) d3 ~2 N8 v  R  Q    │          │      02_Mixtures_of_Experts_13_min.pdf
, f- z, I5 g; L2 N9 W; |    │          │      02_Mixtures_of_Experts_13_min.srt- A1 x# `6 K& D% |
    │          │      02_Mixtures_of_Experts_13_min.txt0 ~3 f$ |0 l8 F1 O$ W
    │          │      03_The_idea_of_full_Bayesian_learning_7_min.mp48 s8 ~; {( L1 q+ T0 k( _
    │          │      03_The_idea_of_full_Bayesian_learning_7_min.srt
4 X% E: ?, N7 {3 k7 Z1 g    │          │      03_The_idea_of_full_Bayesian_learning_7_min.txt
2 [+ V, E1 i3 M# X6 p& N+ f5 q    │          │      05_Dropout_9_min.mp4
7 F: _- E  Z$ P0 ]    │          │      05_Dropout_9_min.pdf  o7 Z" h; n" C5 {/ [
    │          │      05_Dropout_9_min.srt: P$ w6 [/ Z& R+ t9 R5 J
    │          │      05_Dropout_9_min.txt2 E+ A/ D4 F  t/ L
    │          │      ! w4 _3 \0 t4 D+ E
    │          ├─11_Lecture11
1 J! H4 l+ `  A+ ?! K  D    │          │      01_Hopfield_Nets_13_min.mp4$ M+ u$ X* a2 l# O: t- w
    │          │      01_Hopfield_Nets_13_min.pdf2 h* L  |# W# s# a* {8 H- E1 g
    │          │      01_Hopfield_Nets_13_min.pptx5 h: U/ W& l* ^% i3 {
    │          │      01_Hopfield_Nets_13_min.srt8 d+ b, l! W& U) T. y9 r
    │          │      01_Hopfield_Nets_13_min.txt0 |1 @' `4 ~' i& O
    │          │      02_Dealing_with_spurious_minima_11_min.mp4
4 f# t4 p0 ~. F" Z    │          │      02_Dealing_with_spurious_minima_11_min.srt$ F$ n' R# o# }* Z- G% W
    │          │      02_Dealing_with_spurious_minima_11_min.txt
1 n  r; i9 z/ v5 Y' Z, h9 q$ O    │          │      03_Hopfield_nets_with_hidden_units_10_min.mp4
! c- V+ _9 k0 w! K% j; Z% z2 Z( R6 P    │          │      03_Hopfield_nets_with_hidden_units_10_min.srt- [# g/ J% t: ^- E
    │          │      03_Hopfield_nets_with_hidden_units_10_min.txt
+ |& m$ Y6 D! [' _    │          │      0 p2 v% N6 R& K
    │          ├─12_Lecture12
! j1 q: q( @6 C; G& t5 i2 `5 _; g    │          │      01_Boltzmann_machine_learning_12_min.mp4: v8 A7 O6 {* ?! Y% v9 x8 Q2 h! T
    │          │      01_Boltzmann_machine_learning_12_min.pdf' H2 K. m+ N' J+ ?  Q' t' P
    │          │      01_Boltzmann_machine_learning_12_min.pptx! _# \2 Q, f2 }( R
    │          │      01_Boltzmann_machine_learning_12_min.srt8 J3 ~) Q3 g! v( O
    │          │      01_Boltzmann_machine_learning_12_min.txt
  j" ?, ]" a% g: d$ Z    │          │      03_Restricted_Boltzmann_Machines_11_min.mp44 C  O+ P' P# H; Y$ T
    │          │      03_Restricted_Boltzmann_Machines_11_min.srt
1 F5 ^1 @1 _0 C8 r+ q5 r3 \    │          │      03_Restricted_Boltzmann_Machines_11_min.txt
, H2 x7 Z* }$ i  j  g6 o    │          │      04_An_example_of_RBM_learning_7_mins.mp42 x$ Y# t# C; n6 q! c9 Q
    │          │      04_An_example_of_RBM_learning_7_mins.srt$ n1 `7 A3 i& }
    │          │      04_An_example_of_RBM_learning_7_mins.txt; Z3 Q' U1 }, d7 o' Y
    │          │      05_RBMs_for_collaborative_filtering_8_mins.mp4- ~8 R  f# S3 J7 o# z2 d# N
    │          │      05_RBMs_for_collaborative_filtering_8_mins.srt/ j3 ]# |  h+ u; F; q! x
    │          │      05_RBMs_for_collaborative_filtering_8_mins.txt; y" ~6 q9 e0 E* s3 K+ V. l
    │          │      5 E6 X* h! v' {2 i1 _
    │          ├─13_Lecture13
8 g7 P2 B  Y& o( J9 E    │          │      02_Belief_Nets_13_min.mp40 T4 D2 g4 F5 P7 x) G0 N* S3 z
    │          │      02_Belief_Nets_13_min.srt. N  j5 w6 Q+ r8 K( t
    │          │      02_Belief_Nets_13_min.txt2 A6 ~0 J2 m+ X
    │          │      03_Learning_sigmoid_belief_nets_12_min.mp48 K- ?( y( Q9 i& ^
    │          │      03_Learning_sigmoid_belief_nets_12_min.pdf
' q+ \9 X, q+ b- M4 C% W    │          │      03_Learning_sigmoid_belief_nets_12_min.srt
6 E% D, Z1 G8 b8 I4 |, m    │          │      03_Learning_sigmoid_belief_nets_12_min.txt
' G' \! u8 F: b    │          │      04_The_wake-sleep_algorithm_13_min.mp4  E# D: Z/ J( t* N; h; B- U% m  {
    │          │      04_The_wake-sleep_algorithm_13_min.pdf1 v1 W: P, d7 D$ ]9 l, B
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    │          │      04_The_wake-sleep_algorithm_13_min.txt& l' Z: H- Z8 R; g
    │          │      " e# O0 z9 n" [" O3 t& S+ G
    │          ├─14_Lecture14
. d1 v1 {# n3 k4 E# Z& p" ?3 B    │          │      02_Discriminative_learning_for_DBNs_9_mins.mp4! j9 q! G( f& w( e- ~/ A
    │          │      02_Discriminative_learning_for_DBNs_9_mins.srt
0 x0 x( J( l3 t! w* K    │          │      02_Discriminative_learning_for_DBNs_9_mins.txt9 S5 U7 D/ }/ e% V2 d
    │          │      
/ V$ L+ ]/ f" v( F/ Q$ l- E+ h/ {    │          ├─15_Lecture15
  h; o4 W& f, s    │          │      01_From_PCA_to_autoencoders_5_mins.mp48 e. {3 e( V. Q; ^4 m6 x
    │          │      01_From_PCA_to_autoencoders_5_mins.pdf
5 |% {0 z1 Q# l% C1 C2 G    │          │      01_From_PCA_to_autoencoders_5_mins.pptx2 m% G5 S& Y2 V9 `& T0 ~. k
    │          │      01_From_PCA_to_autoencoders_5_mins.srt% x3 l1 F! a6 j* \& L" ^* D. h
    │          │      01_From_PCA_to_autoencoders_5_mins.txt
/ y+ h1 c% n/ k- }3 V/ _" d) k    │          │      02_Deep_auto_encoders_4_mins.mp47 y! E2 K% ^1 o; b# @+ Z
    │          │      02_Deep_auto_encoders_4_mins.srt
6 J; D: h& M0 c2 q. \    │          │      02_Deep_auto_encoders_4_mins.txt
9 j& j$ H8 X8 {    │          │      04_Semantic_Hashing_9_mins.mp4
( ]1 l$ I  t' a2 t# d# j    │          │      04_Semantic_Hashing_9_mins.pdf4 }- }0 C0 ^. r4 E
    │          │      04_Semantic_Hashing_9_mins.srt
% W. s" K( G) a+ d! T    │          │      04_Semantic_Hashing_9_mins.txt
6 }/ ?! [/ [8 J/ W$ s8 G    │          │      & Y+ e: E( c  c9 Y* J- M+ {
    │          └─16_Lecture16
2 R  c- m: n( u+ g$ b    │                  04_OPTIONAL-_The_fog_of_progress_3_min.mp4+ p! T8 w2 x. ?0 L: N5 V
    │                  04_OPTIONAL-_The_fog_of_progress_3_min.pdf) z5 h, c+ C  j- h; k5 @$ n2 F3 K
    │                  04_OPTIONAL-_The_fog_of_progress_3_min.pptx
" a: s$ D6 m' G. @    │                  04_OPTIONAL-_The_fog_of_progress_3_min.srt
; F/ v; X: X0 \& J; h    │                  04_OPTIONAL-_The_fog_of_progress_3_min.txt
9 M% `& c- v- N+ h% i    │                  
% U" n0 X" X; g3 X7 `  k    ├─006_Probabilistic Graphical Models
( \3 v- X& F" w3 K    │  └─006_Probabilistic Graphical Models
: `& S) ~$ V6 s/ F6 Q1 j+ m- C    │      ├─pgm-003
8 ?  i! Q% e: M+ X4 U7 _. g, Q    │      │  ├─01_Introduction_and_Overview$ B) ?. O# p5 ]# R
    │      │  │      01_Welcome.mp4
5 ~- Y: `4 |# K. f; d! t    │      │  │      01_Welcome.srt
2 H  K+ \# I$ z- z' a5 m* N    │      │  │      01_Welcome.txt" D( H( ^; R+ f& L+ v% T9 e
    │      │  │      02_Overview_and_Motivation.mp4
& y" Q1 q2 C: I: F4 o/ U    │      │  │      02_Overview_and_Motivation.srt2 n! T! k$ b3 z9 r( u/ b1 {6 ]
    │      │  │      02_Overview_and_Motivation.txt
/ ]; ~9 M; U, @1 ]/ [; W    │      │  │      03_Distributions.mp4
: a, D5 R! b: f. b9 X5 X. u    │      │  │      03_Distributions.srt0 ?' R( y8 l8 |
    │      │  │      03_Distributions.txt
: ?3 }( E$ M* ?- i    │      │  │      04_Factors.mp4# s  p) h" S' v+ }1 f$ T3 l
    │      │  │      04_Factors.srt
9 R  B  @# V& ]' X$ E    │      │  │      04_Factors.txt) I( |" ^0 A# n9 T
    │      │  │      
6 D4 G8 z- G: W5 f    │      │  ├─02_Bayesian_Network_Fundamentals
" ~1 D, C2 T: }6 z: x9 u    │      │  │      01_Semantics_amp_Factorization.mp4
; g  C. k3 {2 H8 i$ [% w; k    │      │  │      01_Semantics_amp_Factorization.srt
$ z( {$ l6 i* g5 \+ ~' e$ j% U    │      │  │      01_Semantics_amp_Factorization.txt
* A: _# L, o1 b. t4 f. i    │      │  │      02_Reasoning_Patterns.mp4/ U* T$ z" a0 a% E
    │      │  │      02_Reasoning_Patterns.srt
, O" e, j0 w% p# H9 X    │      │  │      02_Reasoning_Patterns.txt+ }5 {, X8 V5 F9 R& J' `
    │      │  │      03_Flow_of_Probabilistic_Influence.mp4  s! Y2 I( P: i7 ~0 l
    │      │  │      03_Flow_of_Probabilistic_Influence.srt
" E* m/ h& M3 A: T% i/ @/ R    │      │  │      03_Flow_of_Probabilistic_Influence.txt* r3 k  n% d1 ^7 _4 s- R1 e7 J3 S
    │      │  │      04_Conditional_Independence.mp4
' i3 A! O# G! E    │      │  │      04_Conditional_Independence.srt
$ \) b- @7 v4 b) u, f! W) n# e& v    │      │  │      04_Conditional_Independence.txt
. h& s9 ], g: m4 P    │      │  │      05_Independencies_in_Bayesian_Networks.mp45 B8 _8 l& b' B1 w: S9 X, z. F
    │      │  │      05_Independencies_in_Bayesian_Networks.srt* s1 e4 Q0 u* I6 Z# P' u; t  q4 V: b
    │      │  │      05_Independencies_in_Bayesian_Networks.txt
: J" Z' I) k" ]" I: |    │      │  │      06_Naive_Bayes.mp47 c7 X8 q( ~& }& R% r3 C
    │      │  │      06_Naive_Bayes.srt* ^( N8 f& X! t7 u3 s8 T
    │      │  │      06_Naive_Bayes.txt
* e. ^7 ~+ \5 H! a5 ^& E8 Q    │      │  │      07_Application_-_Medical_Diagnosis.mp4
" U# D" l. b$ F+ T    │      │  │      07_Application_-_Medical_Diagnosis.srt
# U9 `; a8 ^9 C; d    │      │  │      07_Application_-_Medical_Diagnosis.txt- `3 e7 t8 M/ X' F# p0 ?
    │      │  │      08_Knowledge_Engineering_Example_-_SAMIAM.mp4& T9 w. _) `% M: U: ?" N5 o+ `- [
    │      │  │      08_Knowledge_Engineering_Example_-_SAMIAM.srt1 s& d! Z& [- Z; V
    │      │  │      08_Knowledge_Engineering_Example_-_SAMIAM.txt
" e: `- ~: ?! D: d7 A9 p    │      │  │      
4 M% g6 k! V$ ]4 J  ?6 s    │      │  ├─03_Template_Models
) J$ Q# `) w8 D5 Y) b    │      │  │      01_Overview_of_Template_Models.mp4
0 i$ h/ m& W! m1 t* W4 O    │      │  │      01_Overview_of_Template_Models.srt
0 e5 D' b. h: _* M# V5 ?    │      │  │      01_Overview_of_Template_Models.txt8 ~* G: U, A' e9 d( S! W
    │      │  │      02_Temporal_Models_-_DBNs.mp4
  c2 [0 H( M) [2 X    │      │  │      02_Temporal_Models_-_DBNs.srt! k2 a8 B- ]/ u
    │      │  │      02_Temporal_Models_-_DBNs.txt
6 ^+ Q1 R4 M# [  c* E% b    │      │  │      03_Temporal_Models_-_HMMs.mp4
0 o$ ?4 e( B- ~; _8 |+ `    │      │  │      03_Temporal_Models_-_HMMs.srt5 p; ?! \' Q. l. \. D% P
    │      │  │      03_Temporal_Models_-_HMMs.txt
" [0 ^  c6 E4 e9 A    │      │  │      04_Plate_Models.mp4
4 O. `6 [; @* B1 @; ]" B2 i) Q2 H    │      │  │      04_Plate_Models.srt) w" n6 t) O# b8 V! {
    │      │  │      04_Plate_Models.txt
8 o! z9 j. u/ v. W4 k2 d    │      │  │      & \( g  M: K) N- B$ H$ T
    │      │  ├─04_ML-class_Octave_Tutorial
3 H; k  V1 L: l" G    │      │  │      01_Basic_Operations.mp49 {/ y- F  [0 l6 I3 ?
    │      │  │      01_Basic_Operations.srt, d5 b4 N* {+ Z2 ~2 Q8 e
    │      │  │      01_Basic_Operations.txt5 \% G9 ~5 r1 D5 B2 N, N+ `# i
    │      │  │      02_Moving_Data_Around.mp41 ]# H+ h5 j6 {" L& h7 W
    │      │  │      02_Moving_Data_Around.srt
; s/ k+ U; z) G& v5 Q9 V- d4 N    │      │  │      02_Moving_Data_Around.txt+ q! r6 ~7 D; ~
    │      │  │      03_Computing_On_Data.mp4
2 \# v" u1 |! L: F6 d    │      │  │      03_Computing_On_Data.srt
) y; p5 D' {6 D) G    │      │  │      03_Computing_On_Data.txt
  U9 E  J' p* L* c    │      │  │      04_Plotting_Data.mp4" C9 X/ y5 w  v( M( s5 U8 y9 m* d- s+ ]
    │      │  │      04_Plotting_Data.srt
2 D: w' h# m) x. }5 H7 M& q    │      │  │      04_Plotting_Data.txt
0 H7 _0 k) [& R6 r/ p) m' a    │      │  │      05_Control_Statements-_for_while_if_statements.mp4
/ ?# i' I7 Z. Z2 N    │      │  │      05_Control_Statements-_for_while_if_statements.srt
- j2 M1 f. s4 J5 h  s    │      │  │      05_Control_Statements-_for_while_if_statements.txt
9 L% X6 y; D( {" W    │      │  │      06_Vectorization.mp4+ I8 f2 f' d$ I( i3 B2 I- o
    │      │  │      06_Vectorization.srt5 ^- {& ?6 v7 \; }$ u
    │      │  │      06_Vectorization.txt. x) g7 w* H8 f) s5 D, F7 d
    │      │  │      07_Working_on_and_Submitting_Programming_Exercises.mp4& t/ a; {7 _/ A+ ]( l3 N; A: x7 Y
    │      │  │      07_Working_on_and_Submitting_Programming_Exercises.srt0 T1 m. M' r8 I
    │      │  │      07_Working_on_and_Submitting_Programming_Exercises.txt  E7 c6 t( G. S- e) p# p
    │      │  │      3 q5 r' H3 `+ B2 {9 ^2 p1 i
    │      │  ├─05_Structured_CPDs
8 H4 L( e- ?: i7 F( R# Z; F    │      │  │      01_Overview-_Structured_CPDs.mp4
/ [* a5 k/ @+ Y' K4 U" Y# h    │      │  │      01_Overview-_Structured_CPDs.srt
5 i3 ]* y, ~, J* o1 u    │      │  │      01_Overview-_Structured_CPDs.txt
2 |( B( B: g0 n0 z    │      │  │      02_Tree-Structured_CPDs.mp4; k' i& D# S7 f( w
    │      │  │      02_Tree-Structured_CPDs.srt+ U7 j; y* U* t  q
    │      │  │      02_Tree-Structured_CPDs.txt
' p, ^) s; U$ n/ R    │      │  │      03_Independence_of_Causal_Influence.mp4( R6 k" n1 _$ B! _* q/ `9 p
    │      │  │      03_Independence_of_Causal_Influence.srt# w* T$ W" g$ D" V
    │      │  │      03_Independence_of_Causal_Influence.txt
) ~# N# A) {* a4 Y' J7 `    │      │  │      04_Continuous_Variables.mp4
2 v. }7 y9 J" A    │      │  │      04_Continuous_Variables.srt& n# M0 T9 [/ j( d$ C* L3 w
    │      │  │      04_Continuous_Variables.txt8 d3 \1 L, ]' e) A: B
    │      │  │      
/ s/ y  b+ y5 P    │      │  ├─06_Markov_Network_Fundamentals
. _* A1 h6 h! u( p! ^* K1 \    │      │  │      01_Pairwise_Markov_Networks.mp4% e/ K1 p7 O9 ^( \1 L9 J! V% q: f$ {! G
    │      │  │      01_Pairwise_Markov_Networks.srt1 ?% X2 m( k! ?, Z0 ]" ?- g9 z
    │      │  │      01_Pairwise_Markov_Networks.txt
$ d+ H. y6 a$ g% q    │      │  │      02_General_Gibbs_Distribution.mp49 ~- H. R/ U3 o9 V+ h: ~
    │      │  │      02_General_Gibbs_Distribution.srt) u  T+ k9 g  O5 `
    │      │  │      02_General_Gibbs_Distribution.txt
- u- E" B3 t( b- t. b; L! |& u& {    │      │  │      03_Conditional_Random_Fields.mp4
8 n( n9 n* F3 f# [$ i7 R8 e8 `# p    │      │  │      03_Conditional_Random_Fields.srt* Q6 g5 `2 z- c! D
    │      │  │      03_Conditional_Random_Fields.txt: r3 {* C1 g  E& Q% ^; d  H
    │      │  │      04_Independencies_in_Markov_Networks.mp4/ }0 c9 K1 [+ |0 @, f
    │      │  │      04_Independencies_in_Markov_Networks.srt7 V% Z, a6 z5 S/ d" {
    │      │  │      04_Independencies_in_Markov_Networks.txt
0 K' f, c6 L2 O9 e    │      │  │      05_I-maps_and_perfect_maps.mp4
  W# b1 F& t6 }# S0 d: {! @    │      │  │      05_I-maps_and_perfect_maps.srt
3 T7 E+ {' ]: U, S7 i$ [/ i    │      │  │      05_I-maps_and_perfect_maps.txt0 ^- ^8 d$ s4 F. p0 b
    │      │  │      06_Log-Linear_Models.mp4
3 F/ J4 y' }0 h+ Q+ k- M8 T    │      │  │      06_Log-Linear_Models.srt
' O, @! n8 E' m2 j$ Y    │      │  │      06_Log-Linear_Models.txt
( N8 H6 y, V! N6 s) y    │      │  │      07_Shared_Features_in_Log-Linear_Models.mp4
. T0 g1 V, I0 o2 v( n# I    │      │  │      07_Shared_Features_in_Log-Linear_Models.srt
6 }4 M" W3 B; G9 j4 J    │      │  │      07_Shared_Features_in_Log-Linear_Models.txt
- ^; q+ b6 V5 @% X; \7 t! h    │      │  │      
8 r4 F- c4 s. J/ Y    │      │  ├─07_Representation_Wrapup-_Knowledge_Engineering) U8 \' k' Q( I% D
    │      │  │      01_Knowledge_Engineering.mp4& U' m0 @! c- Z5 Q& y' |; S
    │      │  │      01_Knowledge_Engineering.srt
7 }7 C- ^) C) M/ M) P# d. }    │      │  │      01_Knowledge_Engineering.txt- \# m8 m9 K; k. f
    │      │  │      ) m& c: R( l% }
    │      │  ├─08_Inference-_Variable_Elimination  ~4 J0 O& d+ C: U7 o2 q" f3 ^" G
    │      │  │      01_Overview-_Conditional_Probability_Queries.mp4
% W! ]+ }* I4 ~2 z5 o* p    │      │  │      01_Overview-_Conditional_Probability_Queries.srt
  ^3 D9 r3 I' c7 X    │      │  │      01_Overview-_Conditional_Probability_Queries.txt
0 o6 U" w- @6 w+ r) p    │      │  │      02_Overview-_MAP_Inference.mp4
( R, T1 {* X* t5 ]/ w  R    │      │  │      02_Overview-_MAP_Inference.srt5 S! t: b1 ], |. x
    │      │  │      02_Overview-_MAP_Inference.txt
& k! X9 g& ]1 n  N* ]* S    │      │  │      03_Variable_Elimination_Algorithm.mp4
8 x8 V5 S( l0 R    │      │  │      03_Variable_Elimination_Algorithm.srt0 _: ~& |  x% W) f( y( [1 A
    │      │  │      03_Variable_Elimination_Algorithm.txt
! c; ~0 z, L5 r  B1 T, F  {5 B    │      │  │      04_Complexity_of_Variable_Elimination.mp4/ z) `9 s  `+ X) r2 {
    │      │  │      04_Complexity_of_Variable_Elimination.srt
$ p- Y' Y- E+ \7 {    │      │  │      04_Complexity_of_Variable_Elimination.txt' o) U9 @1 o' [' }# f% _9 q8 N
    │      │  │      06_Finding_Elimination_Orderings.mp4
/ b0 g4 J& J& p    │      │  │      06_Finding_Elimination_Orderings.srt9 P7 `8 U7 m& ~1 o2 W8 W. n( P+ _/ f
    │      │  │      06_Finding_Elimination_Orderings.txt
$ X. y  F7 r( J3 F  O1 E    │      │  │      1 |8 F, b8 {/ q9 L7 ]2 c" O
    │      │  ├─09_Inference-_Belief_Propagation_Part_19 }8 T% E" d7 J" E  P
    │      │  │      01_Belief_Propagation.mp4; t0 r- a1 H' [& o% _/ ~
    │      │  │      01_Belief_Propagation.srt
7 c. I+ J0 i! ?5 `0 o    │      │  │      01_Belief_Propagation.txt: p* z! @- ]& X9 w6 t& u
    │      │  │      02_Properties_of_Cluster_Graphs.mp4
6 \& B# N) H1 Y/ h3 Q, ~    │      │  │      02_Properties_of_Cluster_Graphs.srt
7 @; E8 j& @5 t0 A7 {1 E/ T$ W    │      │  │      02_Properties_of_Cluster_Graphs.txt/ l8 U% Z5 Q4 f: _
    │      │  │      ( i, f. x" F; }3 p) d! l
    │      │  ├─10_Inference-_Belief_Propagation_Part_2& k/ j' D2 o7 x# T! G9 D6 k
    │      │  │      01_Properties_of_Belief_Propagation.mp40 B9 D" C5 Z  W. X1 X  I% W
    │      │  │      01_Properties_of_Belief_Propagation.srt
& W0 `5 s- Q, y) F    │      │  │      01_Properties_of_Belief_Propagation.txt
+ T* `+ v$ a4 R; }    │      │  │      02_Clique_Tree_Algorithm_-_Correctness.mp4& ~0 e$ {3 @0 ]% L" G  [% l9 J: Z
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; S( m( b9 m" g  }" x4 ~    │      │  │      02_Clique_Tree_Algorithm_-_Correctness.txt
$ U9 X7 n# L8 p$ q/ C6 f    │      │  │      03_Clique_Tree_Algorithm_-_Computation.mp4
( r! b6 ^& g) X1 q. L    │      │  │      03_Clique_Tree_Algorithm_-_Computation.srt
8 _' \: v) i1 e7 ^# X& m    │      │  │      03_Clique_Tree_Algorithm_-_Computation.txt! |% J* Z- e4 i0 t! i* O
    │      │  │      04_Clique_Trees_and_Independence.mp4
) P' D8 o( ?1 Z$ y& D, x    │      │  │      04_Clique_Trees_and_Independence.srt
1 `# J( l, l  E    │      │  │      04_Clique_Trees_and_Independence.txt) ~* ?+ S% q& C6 d: m! A
    │      │  │      05_Clique_Trees_and_VE.mp46 D9 }' l8 @/ @8 h& C/ r. T0 J
    │      │  │      05_Clique_Trees_and_VE.srt8 F: {1 D7 r* P5 m# r- v
    │      │  │      05_Clique_Trees_and_VE.txt
) O& I- t# a/ F( |& b    │      │  │      06_BP_In_Practice.mp4
% Q* p2 H; b, s" R/ X; K$ V1 S    │      │  │      06_BP_In_Practice.srt
1 x, T; I2 |! C; H3 J    │      │  │      06_BP_In_Practice.txt
# c+ O7 S- b7 [    │      │  │      07_Loopy_BP_and_Message_Decoding.mp44 u" {- M1 Z: k! V
    │      │  │      07_Loopy_BP_and_Message_Decoding.srt2 E/ v$ I1 ?% d2 k+ k  s/ E0 J3 I- m
    │      │  │      07_Loopy_BP_and_Message_Decoding.txt
# J' g5 V9 G+ D2 t* Q3 A, F& Z# r; z    │      │  │      + b4 h. }. }0 t7 Q1 ^
    │      │  ├─11_Inference-_MAP_Estimation_Part_1
1 [+ ^, Q- M0 E3 M    │      │  │      01_Max_Sum_Message_Passing.mp4" g/ A1 F' |3 L& D/ n
    │      │  │      01_Max_Sum_Message_Passing.srt: w, x2 m, _9 W  j) {6 ]; x
    │      │  │      01_Max_Sum_Message_Passing.txt
9 R' j( L0 I+ y5 Y, u& o5 Y6 J+ t    │      │  │      02_Finding_a_MAP_Assignment.mp4
" s8 L" e3 t! Q& R( s    │      │  │      02_Finding_a_MAP_Assignment.srt- r! C) f- D& {$ C; e6 q# W
    │      │  │      02_Finding_a_MAP_Assignment.txt
0 F4 J) r' d/ t/ ?7 S    │      │  │      
; ~0 U+ Y7 ~+ i/ C    │      │  ├─12_Inference-_MAP_Estimation_Part_2% N! }1 v) M0 |8 S2 g
    │      │  │      01_Tractable_MAP_Problems.mp4
6 h! J" X& K" F% e    │      │  │      01_Tractable_MAP_Problems.srt
$ @, U- C1 E1 ^3 A( m# `. g    │      │  │      01_Tractable_MAP_Problems.txt+ _  p% Z" ~, w$ B6 u- V2 F
    │      │  │      02_Dual_Decomposition_-_Intuition.mp4- }$ J$ m, U) G# }, p. u+ X
    │      │  │      02_Dual_Decomposition_-_Intuition.srt
7 f1 o5 _" A7 L' u& I! q1 `- d# Y% q    │      │  │      02_Dual_Decomposition_-_Intuition.txt& t" S. N; A- @& g3 v9 B& e
    │      │  │      03_Dual_Decomposition_-_Algorithm.mp4
( D9 d1 e5 E9 X2 a1 S2 L    │      │  │      03_Dual_Decomposition_-_Algorithm.srt
0 g' O# h# P" ?* U8 Y$ w    │      │  │      03_Dual_Decomposition_-_Algorithm.txt
# F$ ~% S( g) n; H    │      │  │      
$ B- C, ~  z& W+ r' ]    │      │  ├─13_Inference-_Sampling_Methods/ f9 v3 S7 Y) I. S# M# {
    │      │  │      01_Simple_Sampling.mp42 ]+ w' d3 `- a% \
    │      │  │      01_Simple_Sampling.srt
, X+ G: e) A7 ^8 j, W7 L5 ?) }    │      │  │      01_Simple_Sampling.txt
. X" [' T3 P4 b. `* k+ \2 U) [    │      │  │      02_Markov_Chain_Monte_Carlo.mp49 j* Q9 @7 G8 g0 U# e3 b
    │      │  │      02_Markov_Chain_Monte_Carlo.srt
( h  E! P3 P; \9 \    │      │  │      02_Markov_Chain_Monte_Carlo.txt3 S; {% R) J9 o8 L6 L& U6 B5 o  ]
    │      │  │      03_Using_a_Markov_Chain.mp4
+ W; i) z( Q# i    │      │  │      03_Using_a_Markov_Chain.srt
. j" y/ Q) }5 Q* h: ~# p% Z' Y8 c    │      │  │      03_Using_a_Markov_Chain.txt- Z& W& g" A+ i. z
    │      │  │      04_Gibbs_Sampling.mp40 \. r, {+ A& p1 z- b
    │      │  │      04_Gibbs_Sampling.srt! h3 t0 [6 j3 j& A" O$ i
    │      │  │      04_Gibbs_Sampling.txt+ k# w; |  A- e2 H
    │      │  │      05_Metropolis_Hastings_Algorithm.mp4
: E+ N  [" I4 z6 P    │      │  │      05_Metropolis_Hastings_Algorithm.srt1 h6 C9 d  f+ o* `( J8 @
    │      │  │      05_Metropolis_Hastings_Algorithm.txt% J8 M" T' `7 B' `* h) S" _
    │      │  │      
* Z" F( G  Y0 I- a    │      │  ├─14_Inference-_Temporal_Models_and_Wrap-up* a. c! N8 c1 F7 \/ }; K+ k' E
    │      │  │      01_Inference_in_Temporal_Models.mp4
3 E5 |1 W3 r5 v/ ~6 i    │      │  │      01_Inference_in_Temporal_Models.srt1 z5 |1 v! o+ G3 f
    │      │  │      01_Inference_in_Temporal_Models.txt
1 Z. F/ Z! \+ ]3 `! l* ]    │      │  │      02_Inference-_Summary.mp4
8 ^4 I8 W6 C. O- ?) d8 z    │      │  │      02_Inference-_Summary.srt0 R2 J1 p7 w4 u7 J) ]; d4 c) V
    │      │  │      02_Inference-_Summary.txt* R7 u$ W2 E: u, G9 V8 ^: }) m
    │      │  │      7 K  G& y$ N' `% H" t2 q
    │      │  ├─15_Decision_Theory: w6 |/ G9 k. u$ g# I
    │      │  │      01_Maximum_Expected_Utility.mp4
4 o7 F, ]6 O" @    │      │  │      01_Maximum_Expected_Utility.srt1 p! I0 A" c. V" z6 W. ?
    │      │  │      01_Maximum_Expected_Utility.txt
' V) ]$ a! a; j2 N    │      │  │      02_Utility_Functions.mp4
" i+ n* N" U( K  w+ h9 q- R    │      │  │      02_Utility_Functions.srt
! y& C- ?/ a! Q! l3 P    │      │  │      02_Utility_Functions.txt, o5 U7 u- w+ v# q  q3 j9 _* l
    │      │  │      03_Value_of_Perfect_Information.mp4. R/ x) @0 C8 y: O& C) p$ Y6 U- [
    │      │  │      03_Value_of_Perfect_Information.srt9 y$ [* D0 Z" U+ q7 ?3 S7 ~
    │      │  │      03_Value_of_Perfect_Information.txt
7 ^2 y! Y2 m- J. h  n  k$ A    │      │  │      & ?2 h; |. b1 F: A# \- U2 \
    │      │  ├─16_ML-class_Revision
/ p* ~! g5 S. E. q9 s    │      │  │      01_Regularization-_The_Problem_of_Overfitting.mp4" R% G$ Q$ L2 p* @
    │      │  │      01_Regularization-_The_Problem_of_Overfitting.srt
' q- |  C0 i7 z4 C( R( C% h    │      │  │      01_Regularization-_The_Problem_of_Overfitting.txt4 u# ^. L* W" j3 L. Q4 c2 D
    │      │  │      02_Regularization-_Cost_Function.mp44 I( w1 M) i3 T% D* `
    │      │  │      02_Regularization-_Cost_Function.srt7 O- C; a4 T! K- v% I$ G4 u
    │      │  │      02_Regularization-_Cost_Function.txt1 D$ I' `# h) R
    │      │  │      03_Evaluating_a_Hypothesis.mp4
' W- z- `$ H8 p6 S- V: u    │      │  │      03_Evaluating_a_Hypothesis.srt# M8 I1 z4 S1 g8 ]0 {6 e2 n2 s  \
    │      │  │      03_Evaluating_a_Hypothesis.txt
8 R2 ~5 ^! i2 e5 S    │      │  │      04_Model_Selection_and_Train_Validation_Test_Sets.mp4
' y/ c% q1 p; U3 C  l* |/ E    │      │  │      04_Model_Selection_and_Train_Validation_Test_Sets.srt
$ I* c6 {! }( V' U8 D- V+ g2 y3 O    │      │  │      04_Model_Selection_and_Train_Validation_Test_Sets.txt
/ c  V$ w+ p$ B. G8 e. y    │      │  │      05_Diagnosing_Bias_vs_Variance.mp4
5 Z$ a6 T' |4 ~6 }' _0 y    │      │  │      05_Diagnosing_Bias_vs_Variance.srt3 T; q: t- V  _# h$ `" A
    │      │  │      05_Diagnosing_Bias_vs_Variance.txt
. Z' M7 l) Z9 u$ y    │      │  │      06_Regularization_and_Bias_Variance.mp41 |) S+ x8 C2 R' A( O; n
    │      │  │      06_Regularization_and_Bias_Variance.srt
: z# D' G6 D( E; ?    │      │  │      06_Regularization_and_Bias_Variance.txt, s7 c/ K1 ?- y! \
    │      │  │      
6 p; [/ Y% y* G% K$ I0 i1 T6 P    │      │  ├─17_Learning-_Overview
5 s" d3 F! S' q: t% |  b    │      │  │      01_Learning-_Overview.mp4. B: K/ Z; U/ w4 E$ l7 S' Y
    │      │  │      01_Learning-_Overview.srt$ c- k3 i4 B1 v; W( o/ i
    │      │  │      01_Learning-_Overview.txt& s* U$ H  M! E) G6 K2 r1 i
    │      │  │      9 a  V" D: \& K& G
    │      │  ├─18_Learning-_Parameter_Estimation_in_BNs3 B9 ~' U+ {1 F7 w
    │      │  │      01_Maximum_Likelihood_Estimation.mp49 n4 B! B1 }. ]5 @* \: u7 C* ]8 J
    │      │  │      01_Maximum_Likelihood_Estimation.srt5 z" N9 U' F3 [6 Q, ~  `' w+ R4 S
    │      │  │      01_Maximum_Likelihood_Estimation.txt, b8 ~3 {; y1 G4 Z) o
    │      │  │      03_Bayesian_Estimation.mp4
& s4 f: _( _/ M& H    │      │  │      03_Bayesian_Estimation.srt
' h4 H8 Q- m! f4 l0 ]8 D    │      │  │      03_Bayesian_Estimation.txt. u( e- ]; E9 B! u$ |
    │      │  │      04_Bayesian_Prediction.mp4
; R/ x6 I7 d# w' p    │      │  │      04_Bayesian_Prediction.srt2 Y% Q& Z8 Q5 ?0 K7 K4 z* j6 U
    │      │  │      04_Bayesian_Prediction.txt
: F8 F' k. \. ?  v. h% C, Z    │      │  │      # u- V8 O) B* N) R/ a: {8 J: F
    │      │  ├─19_Learning-_Parameter_Estimation_in_MNs( T5 F" z+ q; y. r
    │      │  │      03_MAP_Estimation_for_MRFs_and_CRFs.mp4
- {: _7 Q7 C8 l3 e    │      │  │      03_MAP_Estimation_for_MRFs_and_CRFs.srt: R& s  Z& p' d  Y) V8 v1 H, X
    │      │  │      03_MAP_Estimation_for_MRFs_and_CRFs.txt# F2 q1 e4 E3 Q: [# h
    │      │  │      
/ X# S& c* z* Y; {+ A    │      │  ├─20_Structure_Learning& S" Y1 L' B9 b8 M
    │      │  │      01_Structure_Learning_Overview.mp4
# e2 L  x! d9 r2 h5 g$ k    │      │  │      01_Structure_Learning_Overview.srt  j! |. c. t$ a8 Y
    │      │  │      01_Structure_Learning_Overview.txt
5 Z9 L( n/ Y& l, r7 O    │      │  │      02_Likelihood_Scores.mp4: D$ W- |* ?: X
    │      │  │      02_Likelihood_Scores.srt- R$ m" t' m, Y+ S1 G3 v' g
    │      │  │      02_Likelihood_Scores.txt8 w, S: G2 h& o* K8 i7 D
    │      │  │      03_BIC_and_Asymptotic_Consistency.mp4: y* r* b6 R$ h! d4 t
    │      │  │      03_BIC_and_Asymptotic_Consistency.srt; R" F- ]" t. A; u5 z, l/ M
    │      │  │      03_BIC_and_Asymptotic_Consistency.txt6 R' @: G& g7 ?) p* f
    │      │  │      04_Bayesian_Scores.mp4
. U; ?* Q' {  N( o    │      │  │      04_Bayesian_Scores.srt, F4 ^$ s2 D- K; `4 W* |7 G5 y
    │      │  │      04_Bayesian_Scores.txt; H! T8 }! ?' Y$ M+ F
    │      │  │      05_Learning_Tree_Structured_Networks.mp4
7 u' z9 ]( R% U. d, u9 l    │      │  │      05_Learning_Tree_Structured_Networks.srt4 {9 ~4 i; [# ]8 ~7 @/ i9 B
    │      │  │      05_Learning_Tree_Structured_Networks.txt0 ]0 u3 S2 [! `# ^# t1 {( r2 @
    │      │  │      06_Learning_General_Graphs-_Heuristic_Search.mp46 l3 Y9 {5 d( ]4 y
    │      │  │      06_Learning_General_Graphs-_Heuristic_Search.srt9 N1 B' S9 Y4 K' C6 H
    │      │  │      06_Learning_General_Graphs-_Heuristic_Search.txt
) S' [- |9 q* t  n/ q$ n( t    │      │  │      07_Learning_General_Graphs-_Search_and_Decomposability.mp43 ~. r% H  ?  D1 H8 ^( b" Y7 }
    │      │  │      07_Learning_General_Graphs-_Search_and_Decomposability.srt
+ k6 r  Z; v. L3 o! r    │      │  │      07_Learning_General_Graphs-_Search_and_Decomposability.txt* f$ B2 Q- B0 T& d  d* o
    │      │  │      
! W# R9 L& p9 i8 o    │      │  ├─21_Learning_With_Incomplete_Data
, _1 `: {, j% f3 v" z    │      │  │      01_Learning_With_Incomplete_Data_-_Overview.mp4; p8 o$ W9 g( _
    │      │  │      01_Learning_With_Incomplete_Data_-_Overview.srt
# ?; W, k+ [9 X3 ]    │      │  │      01_Learning_With_Incomplete_Data_-_Overview.txt) y- b7 i0 L0 q
    │      │  │      02_Expectation_Maximization_-_Intro.mp4, y* a: B; m. s
    │      │  │      02_Expectation_Maximization_-_Intro.srt
' U' ?! P* N, T0 i3 F0 E  T    │      │  │      02_Expectation_Maximization_-_Intro.txt4 k$ @; W' d3 f* ~3 g' b
    │      │  │      03_Analysis_of_EM_Algorithm.mp4) E* h% _' q& Q3 S- E% b' s
    │      │  │      03_Analysis_of_EM_Algorithm.srt" B! o+ [1 t( p% h+ T* z) S
    │      │  │      03_Analysis_of_EM_Algorithm.txt8 t0 }  W8 B; G) Z! T' M  k
    │      │  │      04_EM_in_Practice.mp4
3 j7 A. g4 z; \    │      │  │      04_EM_in_Practice.srt
8 g1 [1 Y6 }. x2 z2 [# w    │      │  │      04_EM_in_Practice.txt+ ?% m6 k$ v0 ]4 J; v
    │      │  │      05_Latent_Variables.mp4
% a! i+ A$ j' Y$ F6 [& i7 |    │      │  │      05_Latent_Variables.srt
( L3 J2 \4 G6 S9 n3 l3 o" a    │      │  │      05_Latent_Variables.txt& P3 J5 S) \! v" O- p6 ?
    │      │  │      
% g2 l' P( m. {    │      │  ├─22_Learning-_Wrapup
) W6 S* I% R# w5 \' [. c    │      │  │      01_Summary-_Learning.mp4
/ P5 ]+ }8 W' E. G$ q    │      │  │      01_Summary-_Learning.srt# W( \$ A. D* y$ a- a' z' D
    │      │  │      01_Summary-_Learning.txt
- S& k* S9 C( f) C    │      │  │      7 T0 c2 e9 R9 B4 @5 O. R
    │      │  └─23_Summary; x/ Y. w2 ^& P' v+ u
    │      │          01_Class_Summary.mp4
* S0 @+ p1 l2 A* n" }6 {- ~    │      │          01_Class_Summary.srt" c6 P$ v$ y" L6 K8 l% K
    │      │          01_Class_Summary.txt
' b+ F  y/ a/ }  x1 M) \    │      │         
; u. q/ t6 {" a. |0 l! M1 ]- ^% F    │      └─Probabilistic Graphical Models - Stanford5 N/ |( k+ [+ S
    │              1 - 1 - Welcome! (05-35).mp4
6 ^7 W! e1 H) p# J$ H) ?    │              1 - 1 - Welcome! (05-35).srt1 w4 s6 b  c, h" G, W( u
    │              1 - 2 - Overview and Motivation (19-17).mp41 S  d& [2 t: u6 i5 B, \: f* n
    │              1 - 2 - Overview and Motivation (19-17).srt& @% `( F( D' z' {) k' c( z1 }
    │              1 - 3 - Distributions (04-56).mp4
% a) C2 X6 s) i' |- X& g    │              1 - 3 - Distributions (04-56).srt/ {5 g1 I& |2 U- n: R
    │              1 - 4 - Factors (06-40).mp4
$ D9 e, j( Q& ]; }+ z" k. a    │              1 - 4 - Factors (06-40).srt) O5 r0 M5 h8 ?/ D, d
    │              10 - 4 - Clique Trees and Independence (15-21).mp4
, R9 C. |3 u# O: b" q    │              10 - 4 - Clique Trees and Independence (15-21).srt
* a% a9 d8 A* P* |    │              10 - 5 - Clique Trees and VE (16-17).mp4
4 [4 I# d/ ?0 d0 o    │              10 - 5 - Clique Trees and VE (16-17).srt
7 |! ~; K! i0 V: P6 Y    │              10 - 6 - BP In Practice (15-38).mp45 a' s) [5 {, A2 U6 @
    │              10 - 6 - BP In Practice (15-38).srt6 M! Q6 A7 I+ s9 D0 b+ r1 u
    │              10 - 7 - Loopy BP and Message Decoding (21-42).mp4
7 Z- X3 c" [6 m+ P    │              10 - 7 - Loopy BP and Message Decoding (21-42).srt
* _5 u& y! ~( Y# L( k/ [; a    │              11 - 1 - Max Sum Message Passing (20-27).mp4, a2 p) E; d$ B: u2 c
    │              11 - 1 - Max Sum Message Passing (20-27).srt; R$ Y+ Y' p- @9 z5 w
    │              11 - 2 - Finding a MAP Assignment (3-57).mp4* O. X3 m3 `7 A
    │              11 - 2 - Finding a MAP Assignment (3-57).srt+ a* L5 r( m% O4 \8 o, y! @( `
    │              12 - 1 - Tractable MAP Problems (15-04).mp49 l  N7 D! Y) G5 i
    │              12 - 1 - Tractable MAP Problems (15-04).srt
  D) M" P5 T8 B1 V& l! j: F    │              13 - 1 - Simple Sampling (23-37).mp4
4 b- M' G% E$ ?$ X! z3 _7 s# `    │              13 - 1 - Simple Sampling (23-37).srt9 V. w, f) S; m. J2 q
    │              13 - 2 - Markov Chain Monte Carlo (14-18).mp4
5 o: y* C! V0 g$ g. g- q$ {! g8 m    │              13 - 2 - Markov Chain Monte Carlo (14-18).srt9 j0 t; w( _  l9 e
    │              13 - 3 - Using a Markov Chain (15-27).mp4
/ N. c3 L( F- Q' T( p! J    │              13 - 3 - Using a Markov Chain (15-27).srt; l5 ^4 u0 x  C; }. N: M0 W
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    │              13 - 4 - Gibbs Sampling (19-26).srt* j; R3 C6 j0 q, o0 v. H
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    │          010_Dynamic Perspective - I [15 mins].srt; v8 |' K% c/ a) b; e/ ]
    │          011_Dynamic Perspective - II [25 mins].mp4/ }/ k& ]$ z6 h( \% D2 E8 f/ f
    │          011_Dynamic Perspective - II [25 mins].srt
6 C% T; a' p& k6 G$ u/ q9 _    │          012_Binocular Stereo I [23 mins].mp4
9 h: G' d( `* R7 T    │          012_Binocular Stereo I [23 mins].srt# G8 B7 }" {/ ?( ?: h
    │          013_Binocular Stereo II [17 mins].mp4
8 e4 m: Z  @2 F  }0 ^  Y    │          013_Binocular Stereo II [17 mins].srt
4 A( F. ?) r6 g0 S1 G    │          014_Binocular Stereo III [13 mins].mp4
: [; I% g/ g( g    │          014_Binocular Stereo III [13 mins].srt( z+ z9 }6 O4 h9 g( B
    │          015_Binocular Stereo IV  - The Essential Matrix [26 min].mp49 g) U& J( d: W$ }9 C1 J) D0 K
    │          015_Binocular Stereo IV  - The Essential Matrix [26 min].srt8 A. ^# |2 a% A  j  a
    │          016_Radiometry.mp4
/ S; _! t2 S" f/ b% q# ~    │          016_Radiometry.srt- k2 k/ C1 R# K+ I' i
    │          017_Image processing.mp4
( A8 `7 _+ Y4 g  {6 ?5 H5 l    │          017_Image processing.srt
2 b( r' U6 N/ c3 a. [# v    │          018_Image Processing2.mp4* t5 A# i+ p3 x* f; F& ]
    │          018_Image Processing2.srt7 Y4 L1 j9 ], D- d
    │          019_Orientation histograms [7 min].mp4
- H( e* g& u" Z- X5 y% `: }    │          019_Orientation histograms [7 min].srt
( M) m/ J3 i2 ~) I; q    │          020_Handwritten digit recognition - Introduction.mp4
7 d2 \  ^. I1 Z- B# a    │          020_Handwritten digit recognition - Introduction.srt3 h* u' l% G$ o1 i! g
    │          021_Support Vector Machines.mp4
& J9 H/ q+ X# ]3 z8 S    │          021_Support Vector Machines.srt
8 w3 \1 `4 p" X" n; I& a- t    │          022_Transformation Invariance and Histograms.mp4) X& H% E' N7 \, |) C! J; g  v; G1 o
    │          022_Transformation Invariance and Histograms.srt$ r6 m0 J3 @3 C6 U0 S
    │          023_Digit recognition using SVMs.mp4
# \( y/ b3 c# }3 a( J    │          023_Digit recognition using SVMs.srt
4 y  p# x" n& ]* s2 V& y6 q: Z( ?    │          024_Random forests.mp4
' G& R# u6 N8 N. S4 t" m    │          024_Random forests.srt
* N6 ]) L0 E8 I  }& F% i) V; K( e4 U& |    │          025_Detection of 3D objects.mp4" P3 A0 k1 G& r0 \6 M  ~
    │          025_Detection of 3D objects.srt
* u. O; Y5 g( i$ T( e    │          026_Concluding Remarks.mp4
! W1 I% Q2 q# @. e  b# @    │          026_Concluding Remarks.srt4 G, ~' X! Z' n! S0 D0 ?2 w, @
    │          下载说明.txt6 ]( S/ a4 m) C: K
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    │      │  
# a0 ^3 M9 m, `! }9 z& M4 K8 n; e    │      ├─Week1
8 T7 A# {& v: N; k    │      │      001predictionMotivation.pdf8 g1 [3 ?# s4 m, |
    │      │      002whatIsPrediction.pdf
. I: _. ]: A' V5 a0 S" J6 d    │      │      003relativeImportance.pdf
8 g: A- x# I* D7 U; Y/ s4 [+ W! z    │      │      004inOutSampleErrors.pdf# [; [1 O+ d+ u2 ]5 Y
    │      │      005predictionStudyDesign.pdf/ u) N# W/ _. ]6 I
    │      │      006typesOfErrors.pdf
" J. q8 C$ F8 U    │      │      007receiverOperatingCharacteristic.pdf
$ K' Y5 ?5 ~' e" T( O9 F    │      │      008crossValidation.pdf
4 e4 \9 ^2 ^0 }8 M  X7 }    │      │      009whatData.pdf- H3 ^2 V" g3 K
    │      │      1 - 1 - Prediction motivation (8-26).mp4- S' b6 |3 b+ q/ n% A+ s
    │      │      1 - 1 - Prediction motivation (8-26).srt
( l+ m: ~7 b! |% g" M0 B    │      │      1 - 2 - What is prediction- (8-39).mp4
9 ]( [+ p: g4 i% d5 w0 C" ^    │      │      1 - 2 - What is prediction- (8-39).srt$ o( m  y1 Y3 E& F8 }5 A, [7 t, [
    │      │      1 - 3 - Relative importance of steps (9-45).mp4
/ X4 k* U7 q  O    │      │      1 - 3 - Relative importance of steps (9-45).srt
- h' G. v8 s# `/ _% Z+ N% d    │      │      1 - 4 - In and out of sample errors (6-57).mp4! k' `2 [, s% ?* W9 s8 B
    │      │      1 - 4 - In and out of sample errors (6-57).srt
+ N9 A. N2 D, a7 [! L$ _    │      │      1 - 5 - Prediction study design (9-05).mp4
: T7 r, ]' x% `2 F/ ]' X    │      │      1 - 5 - Prediction study design (9-05).srt
. M% y$ Q: K6 v5 z0 r4 K# z    │      │      1 - 6 - Getting Data Overview (1-34).mp4
5 z9 h1 E! c% Y1 V% V% G    │      │      1 - 6 - Types of errors (10-35).mp4/ X$ f3 ]5 t3 z6 a0 m% f2 G
    │      │      1 - 6 - Types of errors (10-35).srt. u2 w  _3 _  R) d( I
    │      │      1 - 7 - Receiver Operating Characteristic (5-03).mp4
8 ?9 G7 f1 \4 N# O, ~* E3 x; \( A    │      │      1 - 7 - Receiver Operating Characteristic (5-03).srt- ^. C8 N$ x" Y( F3 O
    │      │      1 - 8 - Cross validation (8-20).mp4
* L+ U$ c1 u, Z9 D0 M    │      │      1 - 8 - Cross validation (8-20).srt
! R+ q, [! R; z( O6 N    │      │      1 - 9 - What data should you use- (6-01).mp4
' s( v* I6 `9 t) a0 |; X* B    │      │      1 - 9 - What data should you use- (6-01).srt6 [$ T# U; c9 p) [% o
    │      │        ~6 M6 i% O" M1 v& S
    │      ├─Week21 V8 j! j& N, [: o0 g1 b, l
    │      │      010caretPackage.pdf5 g+ X' t. M$ r: R% I  d
    │      │      011dataSlicing.pdf; E& g, b, Q  ^9 _8 w( R& L
    │      │      012trainOptions.pdf4 F+ }2 f/ y0 k% _
    │      │      013plottingPredictors.pdf7 d$ F' H9 n% @7 Y# ]
    │      │      014basicPreprocessing.pdf
3 F7 }9 a5 t! b    │      │      015covariateCreation.pdf
0 U: K: M  R8 u% A' m# Z$ V    │      │      016preProcessingPCA.pdf
) f. o0 V1 i( f' C& p  I; `    │      │      017predictingWithRegression.pdf
, S% k  x' N+ ^$ K) I: c( W7 f    │      │      018predictingWithRegressionMC.pdf" ]; A5 M5 I4 A) {4 m% j
    │      │      2 - 1 - Caret package (6-16).mp4
; b7 _- s3 `5 }$ t* {& t    │      │      2 - 1 - Caret package (6-16).srt
6 y: @' k8 Z) i, O2 O5 Z* V3 B    │      │      2 - 1 - Caret package (6-16).txt
) t# e4 v! h; `7 u9 ~* K    │      │      2 - 2 - Data slicing (5-40).mp4
- P& p# W; `& u9 O$ N    │      │      2 - 2 - Data slicing (5-40).srt. t5 F+ n  j8 Z& c; }! p
    │      │      2 - 2 - Data slicing (5-40).txt7 K0 |1 h. A$ }8 `' u7 L
    │      │      2 - 3 - Training options (7-15).mp4
6 l0 C% ~; F5 F# `/ [( B; s4 w    │      │      2 - 3 - Training options (7-15).srt
( [7 c1 {4 n9 H% T    │      │      2 - 3 - Training options (7-15).txt
& d* |6 I+ Q* Q- ]3 O, F! l    │      │      2 - 4 - Plotting predictors (10-39).mp4! b0 u5 x8 l& q5 Y; z2 W* u6 a/ u
    │      │      2 - 4 - Plotting predictors (10-39).srt7 O. L" l+ w& `9 b# d  c/ a
    │      │      2 - 4 - Plotting predictors (10-39).txt
$ i+ f1 ]' m2 c' H    │      │      2 - 5 - Basic preprocessing (10-52).mp48 u6 h' Y9 Z, p- B3 M$ p
    │      │      2 - 5 - Basic preprocessing (10-52).srt6 U0 B- S3 }* O; G
    │      │      2 - 5 - Basic preprocessing (10-52).txt
$ H- T" N8 j8 z3 e: ^    │      │      2 - 6 - Covariate creation (17-31).mp4
- y& |7 D8 u! v( M3 q4 @4 k3 f    │      │      2 - 6 - Covariate creation (17-31).srt1 Q* b! [% n% G0 l% ]/ J
    │      │      2 - 6 - Covariate creation (17-31).txt
4 a( E9 K! V% B) l    │      │      2 - 7 - Preprocessing with principal components analysis (14-07).mp4
+ @& i1 z3 B# T9 O, v$ c    │      │      2 - 7 - Preprocessing with principal components analysis (14-07).srt
! u* X. U, J* l$ T    │      │      2 - 7 - Preprocessing with principal components analysis (14-07).txt
! B3 Q$ T3 r8 A( M" J0 D& V6 F1 b0 {    │      │      2 - 8 - Predicting with Regression (12-22).mp4
. T% {8 V, V0 _( i- O. g- n$ b    │      │      2 - 8 - Predicting with Regression (12-22).srt- _( {& J" S2 {6 V
    │      │      2 - 8 - Predicting with Regression (12-22).txt
9 c( w( f2 B3 u' a  j    │      │      2 - 9 - Predicting with Regression Multiple Covariates (11-12).mp48 h% O  x+ Z. N# V+ I2 k
    │      │      2 - 9 - Predicting with Regression Multiple Covariates (11-12).srt
$ }4 D( f6 p) q1 |    │      │      2 - 9 - Predicting with Regression Multiple Covariates (11-12).txt1 y" F- v, o& _7 p
    │      │      - r& Q. W* ^( H/ y, n  D$ z
    │      ├─Week3
7 M8 B9 q0 i, V4 |( l1 S1 h    │      │      019predictingWithTrees.pdf
0 v! A5 ]0 i8 a5 U$ H    │      │      020bagging.pdf# a% b6 P5 |% v
    │      │      021randomForests.pdf4 S4 M2 {3 G5 }: p9 ~1 e9 r" M
    │      │      022boosting.pdf
9 Z4 B& g3 k% g    │      │      023modelBasedPrediction.pdf  `  ?0 Z5 m* D5 W& i+ K
    │      │      3 - 1 - Predicting with trees (12-51).mp46 f& q7 T6 _% ]) e
    │      │      3 - 1 - Predicting with trees (12-51).srt
& m( L- ]+ v/ V+ h    │      │      3 - 1 - Predicting with trees (12-51).txt
( r: |& q% M  H9 ~& K3 l9 L9 \    │      │      3 - 2 - Bagging (9-13).mp4% c+ K% Y# w$ j
    │      │      3 - 2 - Bagging (9-13).srt
9 n3 k0 \: p+ [/ W    │      │      3 - 2 - Bagging (9-13).txt
4 }/ L6 d% |8 ~' v" y: |    │      │      3 - 3 - Random Forests (6-49).mp4
; Q: b/ P& W7 c- y3 n    │      │      3 - 3 - Random Forests (6-49).srt% j4 N: O: Q' L. A# O
    │      │      3 - 3 - Random Forests (6-49).txt: N9 A5 H0 b- T" F, d
    │      │      3 - 4 - Boosting (7-08).mp40 a9 E  l' p% l8 ]& V( I- r4 L. _
    │      │      3 - 4 - Boosting (7-08).srt
3 b; I5 r+ F9 ^% ?. j    │      │      3 - 4 - Boosting (7-08).txt0 k2 R5 u1 y! E- o4 k
    │      │      3 - 5 - Model Based Prediction (11-39).mp4- Q& @# u/ a+ ]2 ^% G+ f  w8 p
    │      │      3 - 5 - Model Based Prediction (11-39).srt
' ^1 S$ E& m0 r! J    │      │      3 - 5 - Model Based Prediction (11-39).txt
: h5 k7 O0 Y4 v& Z$ a  A1 M  u    │      │      
' T5 C; `% [# ]. Y( W    │      └─Week4
3 `' {+ [1 Q6 x6 k. c2 s    │              024regularizedRegression.pdf
9 W' `. |8 q5 e8 @" _/ S    │              025combiningPredictors.pdf
2 p" }( C/ F: \( X    │              026unsupervisedPrediction.pdf
/ t9 n5 [2 l: C0 E+ k9 P. k* m  y    │              027forecasting.pdf
, J+ f! p- ~* l9 s    │              4 - 1 - Regularized regression (13-20).mp4! e: ]5 Q7 X& E6 y: ^
    │              4 - 1 - Regularized regression (13-20).srt
5 j7 y: i5 R6 p- v  b+ n" d    │              4 - 1 - Regularized regression (13-20).txt  i/ w% V* l& r6 N
    │              4 - 2 - Combining predictors (7-11).mp49 c9 L  Q3 e- \0 j" w# p* {
    │              4 - 2 - Combining predictors (7-11).srt9 H0 Y) F& u1 ]9 r6 m
    │              4 - 2 - Combining predictors (7-11).txt# f  ~9 q) W$ O8 d7 Q) F
    │              4 - 3 - Forecasting.mp47 n, V- g, B! t1 P" P
    │              4 - 3 - Forecasting.srt
3 i2 ]6 @8 w3 T  n) U    │              4 - 3 - Forecasting.txt
0 R; I7 o$ E. H: O1 S    │              4 - 4 - Unsupervised Prediction (4-24).mp4: _6 r/ P* F4 K. W
    │              4 - 4 - Unsupervised Prediction (4-24).srt3 V; J6 p6 ]1 {+ H( R/ M- T: R
    │              4 - 4 - Unsupervised Prediction (4-24).txt+ Y9 D! P, l/ N) U
    │              # G- S9 K4 C" S1 B9 p
    ├─Sapiro - Image and video processing
* ]9 b. ?1 a( m! c6 `) H  C! S# X    │      01.pdf- {& M* s7 |2 K2 e
    │      02.pdf6 f; J/ i- t* p0 [* E) D
    │      03.pdf0 X$ `1 ~, ~) H2 H0 ^& |( ^3 V, Z7 {
    │      04.pdf
' X' M/ Q7 @( Z$ S  B+ [7 D    │      05.pdf
! t8 Q$ n, p. a6 f    │      06.pdf4 h8 M  k9 T% a7 D3 P
    │      07.pdf
9 M! n" v5 U, [  T1 Z) K    │      08.pdf
" p8 A/ L' I0 N9 R  T; X    │      10 - 1 - 1 - Introduction to Medical Imaging - Duration 0703.mp4
7 w# `) h) U1 F; T/ Y    │      10 - 1 - 1 - Introduction to Medical Imaging - Duration 0703.srt
2 U7 p2 k- J: I" `( J' C    │      10 - 1 - 1 - Introduction to Medical Imaging - Duration 0703.txt: i, V( ~: H# b) ?$ U8 R
    │      10 - 2 - 2 - Image Processing and HIV (Part I) - Duration 2351 - Optional breaks at 1237 and 1839.mp4. |* ?) A$ U- s+ y6 A
    │      10 - 2 - 2 - Image Processing and HIV (Part I) - Duration 2351 - Optional breaks at 1237 and 1839.srt0 J  T! L# v3 Q
    │      10 - 2 - 2 - Image Processing and HIV (Part I) - Duration 2351 - Optional breaks at 1237 and 1839.txt
0 g; |* Y( B8 S& Q    │      10 - 3 - 2 - Image Processing and HIV (Part II) - Duration 1630.mp4: J; }, h/ g& y5 ^6 ?) W
    │      10 - 3 - 2 - Image Processing and HIV (Part II) - Duration 1630.srt+ Q0 z5 t/ f1 o! v' A4 X
    │      10 - 3 - 2 - Image Processing and HIV (Part II) - Duration 1630.txt: |% U2 }( C0 d, a6 ^3 K4 V% {
    │      10 - 4 - 3 - Brain Imaging Diffusion Imaging Deep Brain Stimulation - Duration 2628.mp4
" L" [1 ^& _$ T% r4 }4 k% S; p    │      10 - 4 - 3 - Brain Imaging Diffusion Imaging Deep Brain Stimulation - Duration 2628.srt5 j" c' w- O* `" J
    │      10 - 4 - 3 - Brain Imaging Diffusion Imaging Deep Brain Stimulation - Duration 2628.txt) B% K! M6 x/ a7 Q+ ^
    │      10 - 5 - 4 - Thanks.mp41 E! Z$ U* r5 `
    │      10 - 5 - 4 - Thanks.srt. N9 Y0 w6 K  F5 U, Q+ n& b$ S
    │      10 - 5 - 4 - Thanks.txt! `4 t% j: v7 N) P* f4 j. X8 B: I
    │      2 - 1 - 0 - Welcome and Start Here.mp4( u- D/ }. g4 p. q' @+ L9 A1 z6 |& @
    │      2 - 1 - 0 - Welcome and Start Here.srt
$ S7 v  U% E; \# P, \$ H    │      2 - 1 - 0 - Welcome and Start Here.txt
# ^: b2 u: K: `8 D2 t' n" i    │      2 - 2 - 1 - What is image and video processing (part 1) -  Duration 1049.mp4
( R0 z# i) q/ o5 v! Q    │      2 - 2 - 1 - What is image and video processing (part 1) -  Duration 1049.srt9 R0 ?- u, i+ Q
    │      2 - 3 - 1 - What is image and video processing (part 2) - Duration 1040.mp4
& R: P% y- R; U7 p) {    │      2 - 3 - 1 - What is image and video processing (part 2) - Duration 1040.srt
0 v. v% }' v. i+ o    │      2 - 3 - 1 - What is image and video processing (part 2) - Duration 1040.txt
; ?2 Y; A+ l. i6 I5 N0 R    │      2 - 4 - 2 - Course logistics - Duration 0242.mp4
5 v, ~/ r. N* z# ~( b+ L% T/ E. F    │      2 - 4 - 2 - Course logistics - Duration 0242.srt' \( D' @5 R1 J+ i- H
    │      2 - 4 - 2 - Course logistics - Duration 0242.txt) C6 X4 J& i" y" z2 [- u, J/ M6 Z# E* @( z
    │      2 - 5 - 3 - Images are everywhere - Duration 0631.mp48 i- j7 @* G" E+ Q, [( [
    │      2 - 5 - 3 - Images are everywhere - Duration 0631.srt
% w6 ^! Q: }! M/ @; c    │      2 - 5 - 3 - Images are everywhere - Duration 0631.txt6 U8 b5 i% }  z, M  r& Y: A
    │      2 - 6 - 4 - Human visual system - Duration 1710.mp4
0 c- k8 f/ p  ^8 _; }    │      2 - 6 - 4 - Human visual system - Duration 1710.srt
! l% M3 M6 o5 f/ r    │      2 - 6 - 4 - Human visual system - Duration 1710.txt
( H+ R" _, E& U0 S    │      2 - 7 - 5 - Image formation - Sampling  Quantization - Duration 2817.mp4
) u! e8 H& f3 x% t& B* s: o  Q    │      2 - 7 - 5 - Image formation - Sampling  Quantization - Duration 2817.srt
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" t; ~/ x: S: T5 u' Y; s    │      2 - 8 - 6 - Simple image operations - Duration 1705.srt  U3 K* q' b( m% {* q
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7 J) y, |  @3 R5 a+ G    │      3 - 3 - 3 - JPEGs 8x8 blocks - Duration 0537.txt8 \( W) s; ^' C& T# A8 ^
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$ ~! `1 N0 _& r( \. K8 h* E    │      4 - 10 - 10 - Demo - Median filter - Duration 0131.mp4" c$ _" R. [0 w& k( j6 O
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( F; [$ _3 c8 ?+ G: r' L- Z    │      4 - 11 - 11 - Derivatives Laplacian  Unsharp masking - Duration 1424 - Optional breaks at 0521 and 1133.mp4: |4 f5 f) A; m% w6 b0 S0 y
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* t, e! C. r3 D/ e- m    │      4 - 11 - 11 - Derivatives Laplacian  Unsharp masking - Duration 1424 - Optional breaks at 0521 and 1133.txt
; [' S- r2 r4 g3 `! h( ]    │      4 - 12 - 12 - Demo - Unsharp masking - Duration 0310.mp4/ g: v  a2 x, c  ~; L; c
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9 Q  N+ K. ~: S2 k, W4 x( ?4 i    │      4 - 2 - 2 - Demo - Enhancement  Histogram modification - Duration 0353.mp4+ K1 r8 _- t* S, {- B: ^6 }6 i" Q, e
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# z& `% S; g" S6 T3 }2 W    │      4 - 3 - 3 - Histogram equalization - Duration 1956 - Optional breaks at 0440 and 1130.mp4& U/ Z! a3 |+ @0 `0 T+ y( N& {
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8 D( w0 @  E/ S* Y7 i4 S    │      4 - 3 - 3 - Histogram equalization - Duration 1956 - Optional breaks at 0440 and 1130.txt5 p" D8 k. m- O2 L: [
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% X( ^9 ~2 u% o! h! S    │      4 - 5 - 5 - Introduction to local neighborhood operations - Duration 0646.mp4
  C+ h+ |/ w3 g5 c    │      4 - 5 - 5 - Introduction to local neighborhood operations - Duration 0646.srt
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" g2 x! T+ y! F# l3 l    │      4 - 6 - 6 - Mathematical properties of averaging - Duration 1100.mp4# `& ?; C5 f& K/ O8 {
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+ Q4 ^$ {# P. {; {, n# {3 W    │      4 - 8 - 8 - IPOL Demo - Non-Local means - Duration 0338.mp4
7 f: q( W4 b6 k9 T) g) v    │      4 - 8 - 8 - IPOL Demo - Non-Local means - Duration 0338.srt
9 C* X* _. p, l    │      4 - 8 - 8 - IPOL Demo - Non-Local means - Duration 0338.txt8 H& D* E$ ]) J# U* g
    │      4 - 9 - 9 - Median filter - Duration 0720.mp4
3 M! }/ j9 p( t" G    │      4 - 9 - 9 - Median filter - Duration 0720.srt
8 {4 S( y) _0 N% e6 O: e! R& H7 [' q    │      4 - 9 - 9 - Median filter - Duration 0720.txt: R, {" c1 E7 R" W9 V
    │      5 - 1 - 1 - What is image restoration - Duration 0749.mp4. L2 ?- |" S9 c; q( y% l1 Y: T$ `
    │      5 - 1 - 1 - What is image restoration - Duration 0749.srt; u) s. z- E& |% A. P8 e4 L
    │      5 - 1 - 1 - What is image restoration - Duration 0749.txt
& E- D5 Z0 U* I    │      5 - 2 - 2 - Noise types - Duration 1243.mp4  E7 f$ N: L# F9 G5 s; [
    │      5 - 2 - 2 - Noise types - Duration 1243.srt0 L" P: E- A; F' x
    │      5 - 2 - 2 - Noise types - Duration 1243.txt
$ T7 i: g4 J) f# v    │      5 - 3 - 3 - Demo - Types of noise - Duration 0303.mp4* Y: N( H8 D7 }+ D  l
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    │      5 - 3 - 3 - Demo - Types of noise - Duration 0303.txt( I- n0 |9 ?3 d- v$ n
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0 a! W/ q+ W0 L* G* ?; _/ U. H    │      5 - 5 - 5 - Estimating noise - Duration 1041 - Optional break at 0503.mp4; ?& }% K! x$ @
    │      5 - 5 - 5 - Estimating noise - Duration 1041 - Optional break at 0503.srt
1 s' w# |  X: ^. v6 a    │      5 - 5 - 5 - Estimating noise - Duration 1041 - Optional break at 0503.txt
, \0 P1 v7 a) ?* B    │      5 - 6 - 6 - Degradation Function - Duration 1140.mp4
  z1 X" e5 [$ ]/ W+ e0 U    │      5 - 6 - 6 - Degradation Function - Duration 1140.srt
1 e4 M; b; s, l; S    │      5 - 6 - 6 - Degradation Function - Duration 1140.txt$ r3 D; F9 \' e2 \+ P( N: ]: k
    │      5 - 7 - 7 - Wiener filtering - Duration 1234 - Optional break at 0654.mp4
' ^) z: K5 Q$ K6 y# s    │      5 - 7 - 7 - Wiener filtering - Duration 1234 - Optional break at 0654.srt/ Q7 u# B$ S! S, ^
    │      5 - 7 - 7 - Wiener filtering - Duration 1234 - Optional break at 0654.txt
2 }: L4 m. a- C) L) @: \    │      5 - 8 - 8 - Demo - Wiener and Box filters - Duration 0319.mp4
$ v* `4 G; G4 k: ^$ m8 Y    │      5 - 8 - 8 - Demo - Wiener and Box filters - Duration 0319.srt$ I2 r* `" n6 E% @$ p
    │      5 - 8 - 8 - Demo - Wiener and Box filters - Duration 0319.txt+ J5 D) Q+ h( P$ ^
    │      5 - 9 - 9 - Concluding remarks - Duration 0033.mp4( n, H3 O  E. K2 h: e0 H4 X/ \& b$ ^; G
    │      5 - 9 - 9 - Concluding remarks - Duration 0033.srt
: I3 l1 f+ v# _# W8 ?    │      5 - 9 - 9 - Concluding remarks - Duration 0033.txt
: m" h# |/ u8 I5 Q9 Y& E' N    │      6 - 1 - 1 - Introduction to Segmentation - Duration 0417.mp4( K% f( T. Q/ Q- `4 N8 I+ d
    │      6 - 1 - 1 - Introduction to Segmentation - Duration 0417.srt
2 B* }5 o5 ^; f( x, \+ |    │      6 - 1 - 1 - Introduction to Segmentation - Duration 0417.txt7 Y* C" K$ b3 ~
    │      6 - 10 - 10 - Active Contours - Introduction with ipol.im and Photoshop Demos - Duration 0558.mp4, k& S4 A2 Y/ w4 A
    │      6 - 10 - 10 - Active Contours - Introduction with ipol.im and Photoshop Demos - Duration 0558.srt
1 w3 x; N- Q, X+ K    │      6 - 10 - 10 - Active Contours - Introduction with ipol.im and Photoshop Demos - Duration 0558.txt# l  Q/ m$ ~6 _$ l3 M
    │      6 - 11 - 11 - Behind the Scenes of Adobes Roto Brush - Duration 3129 - Optional breaks at 2030 and 2726.mp4
1 c; q, B* R3 `. F8 ^: r    │      6 - 11 - 11 - Behind the Scenes of Adobes Roto Brush - Duration 3129 - Optional breaks at 2030 and 2726.srt9 Y4 s' v6 d- k. ]
    │      6 - 11 - 11 - Behind the Scenes of Adobes Roto Brush - Duration 3129 - Optional breaks at 2030 and 2726.txt) |- m3 q) Z; C# c/ Y
    │      6 - 12 - 12 - End of the Week - Duration 0021.mp4
# u' y* h' o) }3 Y    │      6 - 12 - 12 - End of the Week - Duration 0021.srt/ S0 ?5 O% b. I; u1 y
    │      6 - 12 - 12 - End of the Week - Duration 0021.txt$ e2 e# Z3 K; S* t' B' A
    │      6 - 2 - 2 - On Edges and Regions - Duration 0517.mp41 e, Z6 {6 X) ?  r7 F/ g0 C& u+ ^; m
    │      6 - 2 - 2 - On Edges and Regions - Duration 0517.srt3 c: D4 |1 }6 L) {8 D
    │      6 - 2 - 2 - On Edges and Regions - Duration 0517.txt: a9 B" \. B9 F  n. p) c6 ~
    │      6 - 3 - 3 - Hough Transform with Matlab Demo - Duration 2059.mp41 v* Y* g9 e+ ?5 y" O6 ?+ ]
    │      6 - 3 - 3 - Hough Transform with Matlab Demo - Duration 2059.srt3 c: v8 j8 r% W0 F
    │      6 - 3 - 3 - Hough Transform with Matlab Demo - Duration 2059.txt0 Y% x4 V/ f: C9 e1 H
    │      6 - 4 - 4 - Line Segment Detector with Demo - Duration 0320.mp41 h8 i5 I, U! y: r+ F. l
    │      6 - 4 - 4 - Line Segment Detector with Demo - Duration 0320.srt
( v% Q" d" i% N7 T. ]! P    │      6 - 4 - 4 - Line Segment Detector with Demo - Duration 0320.txt8 G2 F9 n9 O: b6 c! r: O
    │      6 - 5 - 5 - Otsus Segmentation with Demo - Duration 1425.mp4
6 }" P  V+ L+ b0 B. j    │      6 - 5 - 5 - Otsus Segmentation with Demo - Duration 1425.srt; q  Y3 m; K' |0 I6 I, t& `: o2 |
    │      6 - 5 - 5 - Otsus Segmentation with Demo - Duration 1425.txt+ P8 q, m1 z' z% C6 S+ l
    │      6 - 6 - 6 - Congratulations - Duration 0017.mp4
( t" T0 v' }* T7 l0 f% ?    │      6 - 6 - 6 - Congratulations - Duration 0017.srt
/ L* x& G6 a+ y& L6 S$ w( s  I    │      6 - 6 - 6 - Congratulations - Duration 0017.txt
; m  C/ g9 X! r( ?    │      6 - 7 - 7 - Interactive Image Segmentation - Duration 2113.mp4
7 b/ I$ Y! M" S3 y  U0 [    │      6 - 7 - 7 - Interactive Image Segmentation - Duration 2113.srt* M, I$ u$ `" q7 k
    │      6 - 7 - 7 - Interactive Image Segmentation - Duration 2113.txt* u( D: b5 n9 s0 h* _6 ]. u
    │      6 - 8 - 8 - Graph Cuts and Ms Office - Duration 0934.mp4
/ F) T1 W; A7 }    │      6 - 8 - 8 - Graph Cuts and Ms Office - Duration 0934.srt! q, s& n( X. v$ U$ T
    │      6 - 8 - 8 - Graph Cuts and Ms Office - Duration 0934.txt6 |6 V& D; q  G4 e
    │      6 - 9 - 9 - Mumford-Shah - Duration 0550.mp48 D$ h( y, ~( t8 ?9 L5 y7 R6 n7 _7 F
    │      6 - 9 - 9 - Mumford-Shah - Duration 0550.srt
5 A# l: C% J+ Y; c$ [  o    │      6 - 9 - 9 - Mumford-Shah - Duration 0550.txt9 Y6 }/ l+ K* `- V
    │      7 - 1 - 1 - Introduction to PDEs in Image and Video Processing - Duration 1022.mp4
; D2 w1 E2 H- P( p    │      7 - 1 - 1 - Introduction to PDEs in Image and Video Processing - Duration 1022.srt$ _' i: g9 f: ~
    │      7 - 1 - 1 - Introduction to PDEs in Image and Video Processing - Duration 1022.txt
! [# \2 l7 h& u. u' F9 E    │      7 - 2 - 2 - Planar Differential Geometry - Duration 3833 - Optional breaks at 1246 2103 and 2941.mp4" D% x- s% e8 x6 T0 Z
    │      7 - 2 - 2 - Planar Differential Geometry - Duration 3833 - Optional breaks at 1246 2103 and 2941.srt( W9 H' V  o" V3 s; J# c1 x
    │      7 - 2 - 2 - Planar Differential Geometry - Duration 3833 - Optional breaks at 1246 2103 and 2941.txt
% P5 R( c; h9 _* M- b4 I/ e0 o    │      7 - 3 - 3 - Surface Differential Geometry - Duration 1143.mp4/ }# ~. j5 Y6 r: v
    │      7 - 3 - 3 - Surface Differential Geometry - Duration 1143.srt1 A, r! ?+ R! ?4 X- c
    │      7 - 3 - 3 - Surface Differential Geometry - Duration 1143.txt
3 B: O( y8 R, t  a    │      7 - 4 - 4 - Curve Evolution - Duration 3110 - Optional breaks at 0850 1925 and 2422.mp4" D3 ~& M3 |7 {
    │      7 - 4 - 4 - Curve Evolution - Duration 3110 - Optional breaks at 0850 1925 and 2422.srt
0 g. e8 }) `. B5 C+ b/ Z    │      7 - 4 - 4 - Curve Evolution - Duration 3110 - Optional breaks at 0850 1925 and 2422.txt2 Z. O. o$ X3 n" w8 f
    │      7 - 5 - 5 - Level Sets and Curve Evolution - Duration 2534 - Optional break at 1430.mp4/ `' U! U  q9 x
    │      7 - 5 - 5 - Level Sets and Curve Evolution - Duration 2534 - Optional break at 1430.srt
/ w7 B1 E; M' Y  u$ N    │      7 - 5 - 5 - Level Sets and Curve Evolution - Duration 2534 - Optional break at 1430.txt
; J! \- e3 [' k$ \' `8 @1 b6 @' Y    │      7 - 6 - 6 - Calculus of Variations - Duration 1403 - Optional break at 0623.mp4
% |5 i6 s1 w8 g6 o4 \' s+ R    │      7 - 6 - 6 - Calculus of Variations - Duration 1403 - Optional break at 0623.srt8 W! _$ a3 \$ x  V$ S+ k6 z
    │      7 - 6 - 6 - Calculus of Variations - Duration 1403 - Optional break at 0623.txt6 h' o' N- m' ?# m
    │      7 - 7 - 7 - Anisotropic Diffusion - Duration 1117.mp4
6 D. z  M3 T9 f    │      7 - 7 - 7 - Anisotropic Diffusion - Duration 1117.srt
3 e. m" M- F- n, S# b1 Z( b    │      7 - 7 - 7 - Anisotropic Diffusion - Duration 1117.txt) @- g, w# D+ r* I( H
    │      7 - 8 - 8 - Active Contours - Duration 1657 - Optional break at 0623.mp4
1 O4 A$ J; [% U+ i1 P. E: y    │      7 - 8 - 8 - Active Contours - Duration 1657 - Optional break at 0623.srt( S( E8 L7 X+ b! N4 o' s. X
    │      7 - 8 - 8 - Active Contours - Duration 1657 - Optional break at 0623.txt
2 ^+ z9 L4 u( r+ B: R( y    │      7 - 9 - 9 - Bonus Cool Contrast Enhancement via PDEs - Duration 0832.mp4
, _( [8 `# V, k+ l    │      7 - 9 - 9 - Bonus Cool Contrast Enhancement via PDEs - Duration 0832.srt
" {0 A1 r& a  ?3 Z1 b0 |    │      7 - 9 - 9 - Bonus Cool Contrast Enhancement via PDEs - Duration 0832.txt  h- C+ M8 |. G& I9 [( V
    │      8 - 1 - 1 - Introduction to Image Inpainting - Duration 0816.mp4' B) n  ]4 e: ~. l8 G. B, g
    │      8 - 1 - 1 - Introduction to Image Inpainting - Duration 0816.srt6 ?; g) s9 `0 g7 ]# M  i5 z! z
    │      8 - 1 - 1 - Introduction to Image Inpainting - Duration 0816.txt
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小硬盘 [超级版主] 发表于 2017-4-26 22:49:39 | 显示全部楼层

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    │  ├─EP245 How to Build a Startup The Lean LaunchPad
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  c8 M$ A3 G4 o: |) J' p' {    ├─机器学习书
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                Web Page Classification_ Features and Algorithms.pdf
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james_lai100 [Lv9 无所不能] 发表于 2017-4-26 23:38:26 | 显示全部楼层
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punish001 [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-4-27 00:08:23 | 显示全部楼层
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mwckk [Lv6 略有所成] 发表于 2017-4-27 00:18:13 | 显示全部楼层
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monkeyman [Lv10 举世无双] 发表于 2017-4-27 01:01:49 | 显示全部楼层
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adeilajackyNet [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-4-27 04:32:56 | 显示全部楼层
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liugangpaul [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-4-27 07:07:53 | 显示全部楼层
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twfnn [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-4-27 07:20:58 | 显示全部楼层
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