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课程介绍:

047_Model Thinking_模型思维\
data analysis and statistical inference\
Data Visualization\
Dino 101 Dinosaur Paleobiology\
Getting and Cleaning Data\
Mining Massive Datasets\
Model Thinking _ Scott Page\
modelthinkingzh-001\
R Programming\
Stanford Statistical Learning 2014\
The Data Scientist’s Toolbox\


详细目录:

├─047_Model Thinking_模型思维
│  ├─Model Thinking
│  │      1 - 1 - Why Model (853).mp4
│  │      1 - 2 - Intelligent Citizens of the World (1131).mp4
│  │      1 - 3 - Thinking More Clearly (1050).mp4
│  │      1 - 4 - Using and Understanding Data (1014).mp4
│  │      1 - 5 - Using Models to Decide Strategize and Design (1526).mp4
│  │      10 - 1 -  Markov Models (426).mp4
│  │      10 - 2 -  A Simple Markov Model (1127).mp4
│  │      10 - 3 - Markov Model of Democratization (821).mp4
│  │      10 - 4 - Markov Convergence Theorem (1033).mp4
│  │      10 - 5 - Exapting the Markov Model (1011).mp4
│  │      11 - 1 - Lyapunov Functions (913).mp4
│  │      11 - 2 - The Organization of Cities (1214).mp4
│  │      11 - 3 -  Exchange Economies and Externalities (918).mp4
│  │      11 - 4 - Time to Convergence and Optimality (804).mp4
│  │      11 - 5 - Lyapunov Fun and Deep (840).mp4
│  │      11 - 6 -  Lyapunov or Markov (724).mp4
│  │      12 - 1 - Coordination and Culture (337).mp4
│  │      12 - 2 - What Is Culture And Why Do We Care (1543).mp4
│  │      12 - 3 - Pure Coordination Game (1348).mp4
│  │      12 - 4 - Emergence of Culture (1101).mp4
│  │      12 - 5 - Coordination and Consistency (1703).mp4
│  │      13 - 1 - Path Dependence (723).mp4
│  │      13 - 2 - Urn Models (1626).mp4
│  │      13 - 3 - Mathematics on Urn Models (1446).mp4
│  │      13 - 4 - Path Dependence and Chaos (1108).mp4
│  │      13 - 5 - Path Dependence and Increasing Returns (1231).mp4
│  │      13 - 6 - Path Dependent or Tipping Point (952).mp4
│  │      14 - 1 - Networks (704).mp4
│  │      14 - 2 - The Structure of Networks (1930).mp4
│  │      14 - 3 - The Logic of Network Formation (1003).mp4
│  │      14 - 4 - Network Function (1310).mp4
│  │      15 - 1 - Randomness and Random Walk Models (305).mp4
│  │      15 - 2 - Sources of Randomness (515).mp4
│  │      15 - 3 - Skill and Luck (828).mp4
│  │      15 - 4 - Random Walks (1229).mp4
│  │      15 - 5 - Random Walks and Wall Street (751).mp4
│  │      15 - 6 - FInite Memory Random Walks (818).mp4
│  │      16 - 1 - Colonel Blotto Game (153).mp4
│  │      16 - 2 - Blotto No Best Strategy (727).mp4
│  │      16 - 3 - Applications of Colonel Blotto (708).mp4
│  │      16 - 4 - Blotto Troop Advantages (627).mp4
│  │      16 - 5 - Blotto and Competition (1041).mp4
│  │      17 - 1 - Intro The Prisoners Dilemma and Collective Action (344).mp4
│  │      17 - 2 - The Prisoners Dilemma Game (1345).mp4
│  │      17 - 3 - Seven Ways To Cooperation (1520).mp4
│  │      17 - 4 - Collective Action and Common Pool Resource Problems (723).mp4
│  │      17 - 5 - No Panacea (603).mp4
│  │      18 - 1 - Mechanism Design (400).mp4
│  │      18 - 2 - Hidden Action and Hidden Information (953).mp4
│  │      18 - 3 - Auctions (1959).mp4
│  │      18 - 4 - Public Projects (1221).mp4
│  │      19 - 1 - Replicator Dynamics (437).mp4
│  │      19 - 2 - The Replicator Equation (1329).mp4
│  │      19 - 3 - Fishers Theorem (1157).mp4
│  │      19 - 4 - Variation or Six Sigma (539).mp4
│  │      2 - 1 - Sorting and Peer Effects Introduction (511).mp4
│  │      2 - 2 - Schellings Segregation Model (1130) (1).mp4
│  │      2 - 3 - Measuring Segregation (1130).mp4
│  │      2 - 4 - Peer Effects (658).mp4
│  │      2 - 5 - The Standing Ovation Model (1805).mp4
│  │      2 - 6 - The Identification Problem (1018).mp4
│  │      20 - 1 - Prediction (225).mp4
│  │      20 - 2 - Linear Models (502).mp4
│  │      20 - 3 - Diversity Prediction Theorem (1154).mp4
│  │      20 - 4 - The Many Model Thinker (711).mp4
│  │      3 - 1 - Aggregation (1015).mp4
│  │      3 - 2 - Central Limit Theorem (1852).mp4
│  │      3 - 3 - Six Sigma (511).mp4
│  │      3 - 4 - Game of Life (1436).mp4
│  │      3 - 5 - Cellular Automata (1807).mp4
│  │      3 - 6 - Preference Aggregation (1219).mp4
│  │      4 - 1 - Introduction to Decision Making (537).mp4
│  │      4 - 2 - Multi-Criterion Decision Making (818).mp4
│  │      4 - 3 - Spatial Choice Models (1108).mp4
│  │      4 - 4 - Probability The Basics (1006).mp4
│  │      4 - 5 - Decision Trees (1438).mp4
│  │      4 - 6 - Value of Information (841).mp4
│  │      5 - 1 - Thinking Electrons Modeling People (629).mp4
│  │      5 - 2 - Rational Actor Models (1609).mp4
│  │      5 - 3 - Behavioral Models (1249).mp4
│  │      5 - 4 - Rule Based Models (1230).mp4
│  │      5 - 5 - When Does Behavior Matter (1240).mp4
│  │      6 - 1 -  Introduction to Linear Models (427).mp4
│  │      6 - 2 - Categorical Models (1513).mp4
│  │      6 - 3 - Linear Models (810).mp4
│  │      6 - 4 -  Fitting Lines to Data (1148).mp4
│  │      6 - 5 -  Reading Regression Output (1144).mp4
│  │      6 - 6 -  From Linear to Nonlinear (611).mp4
│  │      6 - 7 - The Big Coefficient vs The New Reality (1126).mp4
│  │      7 - 1 - Tipping Points (558).mp4
│  │      7 - 2 - Percolation Models (1148).mp4
│  │      7 - 3 -  Contagion Models 1 Diffusion (724).mp4
│  │      7 - 4 -  Contagion Models 2 SIS Model (912).mp4
│  │      7 - 5 - Classifying Tipping Points (826).mp4
│  │      7 - 6 - Measuring Tips (1339).mp4
│  │      8 - 1 - Introduction To Growth (643).mp4
│  │      8 - 2 - Exponential Growth (1053).mp4
│  │      8 - 3 - Basic Growth Model (1359).mp4
│  │      8 - 4 -  Solow Growth Model (1141).mp4
│  │      8 - 5 - WIll China Continue to Grow (1155).mp4
│  │      8 - 6 - Why Do Some Countries Not Grow (1130).mp4
│  │      9 - 1 - Problem Solving and Innovation (506).mp4
│  │      9 - 2 -  Perspectives and Innovation (1722).mp4
│  │      9 - 3 - Heuristics (929).mp4
│  │      9 - 4 - Teams and Problem Solving (1105).mp4
│  │      9 - 5 -  Recombination (1102).mp4
│  │      
│  └─modelthinkingzh-001
│      │  Model Thinking Resources.pdf
│      │  Model Thinking Resources_2.pdf
│      │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
│      │  modelthinking.01.02.PPT.pdf
│      │  modelthinking.08.07.PPT.pdf
│      │  
│      ├─week01
│      │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4
│      │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4
│      │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp4
│      │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
│      │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
│      │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp4
│      │      1 - 7 - 1.7 使用模型做决定、策略和设计 Using Models to Decide, Strategize & Design (15-26).mp4
│      │      
│      ├─week02
│      │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4
│      │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
│      │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4
│      │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp4
│      │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4
│      │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp4
│      │      
│      ├─week03
│      │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4
│      │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4
│      │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4
│      │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp4
│      │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4
│      │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4
│      │      
│      ├─week04
│      │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4
│      │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
│      │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4
│      │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4
│      │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4
│      │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4
│      │      
│      ├─week05
│      │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
│      │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4
│      │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
│      │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp4
│      │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
│      │      
│      ├─week06
│      │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp4
│      │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp4
│      │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp4
│      │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp4
│      │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp4
│      │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
│      │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
│      │      
│      ├─week07
│      │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp4
│      │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp4
│      │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
│      │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
│      │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
│      │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp4
│      │      
│      ├─week08
│      │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp4
│      │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp4
│      │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp4
│      │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp4
│      │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
│      │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
│      │      8 - 7 - 8.7) 皮凯蒂的资本论- 一个简单模型的力量 Piketty-'s Capital- The Power of a Simple Model (8-41).mp4
│      │      
│      ├─week09
│      │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
│      │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4
│      │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4
│      │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp4
│      │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4
│      │      
│      ├─week10
│      │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
│      │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
│      │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4
│      │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
│      │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4
│      │      
│      ├─week11
│      │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp4
│      │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4
│      │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
│      │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
│      │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4
│      │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4
│      │      
│      ├─week12
│      │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
│      │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care
│      │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
│      │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4
│      │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4
│      │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4
│      │      
│      ├─week13
│      │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp4
│      │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4
│      │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
│      │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
│      │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
│      │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4
│      │      
│      ├─week14
│      │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4
│      │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4
│      │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp4
│      │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp4
│      │      
│      ├─week15
│      │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
│      │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4
│      │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp4
│      │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp4
│      │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
│      │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
│      │      
│      ├─week16
│      │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
│      │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
│      │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
│      │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
│      │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4
│      │      
│      ├─week17
│      │      17 - 1 - 17.1) 简介:囚徒困境和集体行动 Intro- The Prisoners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
│      │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4
│      │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
│      │      17 - 4 - 17.4) 集体行动和公共资源问题 Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
│      │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4
│      │      
│      └─week18
│              18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp4
│              18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
│              18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4
│              18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp4
│              
├─data analysis and statistical inference
│      8 - 1 - Review - Frequentist vs. Bayesian Inference (28-27).mp4
│      Unit 6.zip
│      unit 7.zip
│      Week 1.zip
│      week 2.zip
│      week 3.zip
│      week 4.zip
│      week 5.zip
│      
├─Data Visualization
│  ├─01_Week_1
│  │      01_1.1.1._Introduction_00-11-58.mp4
│  │      02_1.1.2._Some_Books_on_Data_Visualization_00-03-21.mp4
│  │      03_1.1.3._Overview_of_Visualization_00-11-02.mp4
│  │      04_1.2.1._2-D_Graphics_00-10-09.mp4
│  │      05_SVG-example_00-01-34.mp4
│  │      06_1.2.2._2-D_Drawing_00-09-11.mp4
│  │      07_1.2.3._3-D_Graphics_00-08-39.mp4
│  │      08_1.2.4._Photorealism_00-10-05.mp4
│  │      09_1.2.5._Non-Photorealism_00-06-09.mp4
│  │      10_1.3.1._The_Human_00-11-08.mp4
│  │      11_1.3.2._Memory_00-12-16.mp4
│  │      12_1.3.3._Reasoning_00-07-24.mp4
│  │      13_1.3.4._The_Human_Retina_00-10-22.mp4
│  │      14_1.3.5._Perceiving_Two_Dimensions_00-08-23.mp4
│  │      15_1.3.6._Perceiving_Perspective_00-08-36.mp4
│  │      
│  ├─02_Week_2
│  │      01_2.1.0._Module_2_Introduction_00-02-49.mp4
│  │      02_2.1.1._Data_00-07-44.mp4
│  │      03_2.1.2._Mapping_00-09-04.mp4
│  │      04_2.1.3._Charts_00-09-24.mp4
│  │      05_2.2.1._Glyphs_Part_1_00-04-32.mp4
│  │      06_2.2.1._Glyphs_Part_2_00-06-30.mp4
│  │      07_2.2.2._Parallel_Coordinates_00-08-34.mp4
│  │      08_2.2.3._Stacked_Graphs_Part_1_00-05-56.mp4
│  │      09_2.2.3._Stacked_Graphs_Part_2_00-06-30.mp4
│  │      10_2.3.1._Tuftes_Design_Rules_00-12-14.mp4
│  │      11_2.3.2._Using_Color_00-11-28.mp4
│  │      
│  ├─03_Week_3
│  │      01_3.1.0_Module_3_Introduction_00-01-15.mp4
│  │      02_3.1.1._Graphs_and_Networks_00-08-16.mp4
│  │      03_3.1.2._Embedding_Planar_Graphs_00-11-37.mp4
│  │      04_3.1.3._Graph_Visualization_00-13-50.mp4
│  │      05_3.1.4._Tree_Maps_00-09-21.mp4
│  │      06_3.2.1._Principal_Component_Analysis_00-08-04.mp4
│  │      07_3.2.2._Multidimensional_Scaling_00-06-48.mp4
│  │      08_3.3.1._Packing_00-12-52.mp4
│  │      
│  └─04_Week_4
│          01_4.1.0._Module_4_Introduction_00-00-55.mp4
│          02_4.1.1._Visualization_Systems_00-03-20.mp4
│          03_4.1.2._The_Information_Visualization_Mantra-_Part_1_00-09-05.mp4
│          04_4.1.2._The_Information_Visualization_Mantra-_Part_2_00-09-07.mp4
│          05_4.1.2._The_Information_Visualization_Mantra-_Part_3_00-05-49.mp4
│          06_4.1.3._Database_Visualization_Part-_1_00-12-26.mp4
│          07_4.1.3._Database_Visualization_Part-_2_00-08-10.mp4
│          08_4.1.3._Database_Visualization_Part-_3_00-09-46.mp4
│          09_4.2.1._Visualization_System_Design_00-14-26.mp4
│         
├─Dino 101 Dinosaur Paleobiology
│  │  coursedescriptions.pdf
│  │  dino101-course-outline.pdf
│  │  dino101-course-teaching-outcomes.pdf
│  │  Glossary V2.pdf
│  │  
│  ├─Lesson 1 Appearance and Anatomy
│  │      1 - 1 - Introduction (7_31).mp4
│  │      1 - 2 - Size (4_33).mp4
│  │      1 - 3 - Skeleton (12_46).mp4
│  │      1 - 4 - Saurischians (7_28).mp4
│  │      1 - 5 - Ornithischians (10_03).mp4
│  │      1 - 6 - Appearance (13_11).mp4
│  │      1 - 7 - Muscles (4_58).mp4
│  │      Lesson 1 the Skeleton V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 10 Paleogeography and Plate Tectonics
│  │      10 - 1 - Paleogeography (7_45).mp4
│  │      10 - 2 - Continental Movement (6_32).mp4
│  │      10 - 3 - Effect on Dinosaurs (11_58).mp4
│  │      Lesson 10 Palaeogeography and Plate Tectonics V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 11 Dinosaur Origins
│  │      11 - 1 - Origins (3_07).mp4
│  │      11 - 2 - Diapsids (9_50).mp4
│  │      11 - 3 - Rise of the Dinosaurs (6_18).mp4
│  │      Lesson 11 Dinosaur Origins V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 12 Dinosaur Extinction
│  │      12 - 1 - Extinction (9_21).mp4
│  │      12 - 2 - Habitat Loss (5_13).mp4
│  │      12 - 3 - Chixulub Impactor (12_14).mp4
│  │      12 - 4 - Resurrecting Dinosaurs (4_36).mp4
│  │      Lesson 12 Dinosaur Extinction V2.pdf
│  │      Lesson 12 Dinosaur Extinction.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 2 Death and Fossilization
│  │      2 - 1 - Taphonomy (9_10).mp4
│  │      2 - 2 - Fossilization (8_05).mp4
│  │      2 - 3 - Field Work (20_23).mp4
│  │      Lesson 2 Death and Fossilization V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 3 Eating
│  │      3 - 1 - Types of Eaters (7_14).mp4
│  │      3 - 2 - Teeth (7_27).mp4
│  │      3 - 3 - Claws (3_09).mp4
│  │      3 - 4 - Determining Diet (11_10).mp4
│  │      Lesson 3 Eating V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 4 Moving Around
│  │      4 - 1 - Stance (5_23).mp4
│  │      4 - 2 - Limbs (12_39).mp4
│  │      4 - 3 - Trackways (4_41).mp4
│  │      4 - 4 - Metabolism (5_23).mp4
│  │      Lesson 4 Moving Around V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 5 Birth, Growth, and Reproduction
│  │      5 - 1 - Eggs (4_27).mp4
│  │      5 - 2 - Young Dinosaurs (14_30).mp4
│  │      5 - 3 - Males & Females (9_27).mp4
│  │      Lesson 5 Birth Growth and Reproduction V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 6 Attack and Defense
│  │      6 - 1 - Defensive Adaptations (13_49).mp4
│  │      6 - 2 - Offensive Adaptations (15_24).mp4
│  │      6 - 3 - Intraspecies Interactions (7_34).mp4
│  │      Lesson 6 Attack and Defense V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 7 What is a Species
│  │      7 - 1 - Naming Species (9_20).mp4
│  │      7 - 2 - Holotype (6_13).mp4
│  │      7 - 3 - Differentiating Species (11_17).mp4
│  │      Lesson 7 What is a Species V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 8 Evolution
│  │      8 - 1 - Clades (10_49).mp4
│  │      8 - 2 - Convergence (9_46).mp4
│  │      8 - 3 - Birds (9_20).mp4
│  │      Lesson 8 Evolution V2.pdf
│  │      
│  └─Lesson 9 Stratigraphy and Geologic Time
│          9 - 1 - Deep Time (13_19).mp4
│          9 - 2 - Stratigraphy (7_53).mp4
│          9 - 3 - The Age of Dinosaurs (5_47).mp4
│          Lesson 9 Stratigraphy and Geologic Time V2.pdf
│         
├─Getting and Cleaning Data
│  ├─Week1
│  │      1 - 1 - Obtaining Data Motivation (5-38) .mp4
│  │      1 - 2 - Raw and Processed Data (7-07).mp4
│  │      1 - 3 - Components of Tidy Data (9-25).mp4
│  │      1 - 4 - Downloading Files (7-09).mp4
│  │      1 - 5 - Reading Local Files (4-55).mp4
│  │      1 - 6 - Reading Excel Files (3-55).mp4
│  │      1 - 7 - Reading XML (12-39).mp4
│  │      1 - 8 - Reading JSON (5-03).mp4
│  │      1 - 9 - The data.table Package (11-18).mp4
│  │      01_01_obtainingDataMotivation.pdf
│  │      01_02_rawAndProcessedData.pdf
│  │      01_03_componentsOfTidyData.pdf
│  │      01_04_downLoadingFiles.pdf
│  │      01_05_readingLocalFiles.pdf
│  │      01_06_readingExcelFiles.pdf
│  │      01_07_readingXML.pdf
│  │      01_08_readingJSON.pdf
│  │      01_09_dataTable.pdf
│  │      
│  ├─Week2
│  │      2 - 1 - Reading from MySQL (14-44).mp4
│  │      2 - 2 - Reading from HDF5  (6-45).mp4
│  │      2 - 3 - Reading from The Web (6-47).mp4
│  │      2 - 4 - Reading From APIs (7-57).mp4
│  │      2 - 5 - Reading From Other Sources (4-44).mp4
│  │      02_01_readingMySQL.pdf
│  │      02_02_readingHDF5.pdf
│  │      02_03_readingFromTheWeb.pdf
│  │      02_04_readingFromAPIs.pdf
│  │      02_05_readingFromOtherSources.pdf
│  │      
│  ├─Week3
│  │      3 - 1 - Subsetting and Sorting (6-51).mp4
│  │      3 - 2 - Summarizing Data (11-37).mp4
│  │      3 - 3 - Creating New Variables (10-32).mp4
│  │      3 - 4 - Reshaping Data (9-13).mp4
│  │      3 - 5 - Merging Data (6-19).mp4
│  │      03_01_subsettingAndSorting.pdf
│  │      03_02_summarizingData.pdf
│  │      03_03_creatingNewVariables.pdf
│  │      03_04_reshapingData.pdf
│  │      03_05_mergingData.pdf
│  │      
│  └─Week4
│          4 - 1 - Editing Text Variables (10-46).mp4
│          4 - 2 - Regular Expressions I (5-16).mp4
│          4 - 3 - Regular Expressions II (8-00).mp4
│          4 - 4 - Working with Dates (6-02).mp4
│          4 - 5 - Data Resources (3-33).mp4
│          04_01_editingTextVariables.pdf
│          04_02_regularExpressions.pdf
│          04_03_regularExpressionsII.pdf
│          04_04_workingWithDates.pdf
│          04_05_dataResources.pdf
│         
├─Mining Massive Datasets
│  │  bookL.pdf
│  │  
│  ├─01_Week_1_Materials
│  │      01_Distributed_File_Systems_15-50.mp4
│  │      02_The_MapReduce_Computational_Model_22-04.mp4
│  │      03_Scheduling_and_Data_Flow_12-43.mp4
│  │      04_Combiners_and_Partition_Functions_12-17_Advanced.mp4
│  │      05_Link_Analysis_and_PageRank_9-39.mp4
│  │      06_PageRank-_The_Flow_Formulation_9-16.mp4
│  │      07_PageRank-_The_Matrix_Formulation_8-02.mp4
│  │      08_PageRank-_Power_Iteration_10-34.mp4
│  │      09_PageRank-_The_Google_Formulation_12-08.mp4
│  │      10_Why_Teleports_Solve_the_Problem_12-26.mp4
│  │      11_How_we_Really_Compute_PageRank_13-49.mp4
│  │      01_Distributed_File_Systems_15-50.pdf
│  │      02_The_MapReduce_Computational_Model_22-04.pdf
│  │      03_Scheduling_and_Data_Flow_12-43.pdf
│  │      04_Combiners_and_Partition_Functions_12-17_Advanced.pdf
│  │      05_Link_Analysis_and_PageRank_9-39.pdf
│  │      06_PageRank-_The_Flow_Formulation_9-16.pdf
│  │      07_PageRank-_The_Matrix_Formulation_8-02.pdf
│  │      08_PageRank-_Power_Iteration_10-34.pdf
│  │      09_PageRank-_The_Google_Formulation_12-08.pdf
│  │      10_Why_Teleports_Solve_the_Problem_12-26.pdf
│  │      11_How_we_Really_Compute_PageRank_13-49.pdf
│  │      
│  ├─02_Week_2_Materials
│  │      01_Finding_Similar_Sets_13-37.mp4
│  │      02_Minhashing_25-18.mp4
│  │      03_Locality-Sensitive_Hashing_19-24.mp4
│  │      04_Applications_of_LSH_11-40.mp4
│  │      05_Fingerprint_Matching_7-07.mp4
│  │      06_Finding_Duplicate_News_Articles_6-08.mp4
│  │      07_Distance_Measures_22-39.mp4
│  │      08_Nearest_Neighbor_Learning_11-39.mp4
│  │      09_Frequent_Itemsets_29-50.mp4
│  │      10_A-Priori_Algorithm_13-07.mp4
│  │      11_Improvements_to_A-Priori_17-26__Advanced.mp4
│  │      12_All_or_Most_Frequent_Itemsets_in_2_Passes_14-40_Advanced.mp4
│  │      01_Finding_Similar_Sets_13-37.pdf
│  │      02_Minhashing_25-18.pdf
│  │      03_Locality-Sensitive_Hashing_19-24.pdf
│  │      04_Applications_of_LSH_11-40.pdf
│  │      05_Fingerprint_Matching_7-07.pdf
│  │      06_Finding_Duplicate_News_Articles_6-08.pdf
│  │      07_Distance_Measures_22-39.pdf
│  │      08_Nearest_Neighbor_Learning_11-39.pdf
│  │      09_Frequent_Itemsets_29-50.pdf
│  │      10_A-Priori_Algorithm_13-07.pdf
│  │      11_Improvements_to_A-Priori_17-26__Advanced.pdf
│  │      12_All_or_Most_Frequent_Itemsets_in_2_Passes_14-40_Advanced.pdf
│  │      
│  ├─03_Week_3_Materials
│  │      01_Community_Detection_in_Graphs-_Motivation_5-44.mp4
│  │      02_The_Affiliation_Graph_Model_10-04.mp4
│  │      03_From_AGM_to_BIGCLAM_8-48.mp4
│  │      04_Solving_the_BIGCLAM_9-19.mp4
│  │      05_Detecting_Communities_as_Clusters_8-39_Advanced.mp4
│  │      06_What_Makes_a_Good_Cluster_8-48_Advanced.mp4
│  │      07_The_Graph_Laplacian_Matrix_6-51_Advanced.mp4
│  │      08_Examples_of_Eigendecompositions_of_Graphs_6-16_Advanced.mp4
│  │      09_Defining_the_Graph_Laplacian_3-27_Advanced.mp4
│  │      10_Spectral_Graph_Partitioning-_Finding_a_Partition_13-25_Advanced.mp4
│  │      11_Spectral_Clustering-_Three_Steps_7-17_Advanced.mp4
│  │      12_Analysis_of_Large_Graphs-_Trawling_9-02_Advanced.mp4
│  │      13_Mining_Data_Streams_12-01.mp4
│  │      14_Counting_1s_29-00_Advanced.mp4
│  │      15_Bloom_Filters_18-00.mp4
│  │      16_Sampling_a_Stream_11-30.mp4
│  │      17_Counting_Distinct_Elements_25-59_Advanced.mp4
│  │      01_Community_Detection_in_Graphs-_Motivation_5-44.pdf
│  │      02_The_Affiliation_Graph_Model_10-04.pdf
│  │      03_From_AGM_to_BIGCLAM_8-48.pdf
│  │      04_Solving_the_BIGCLAM_9-19.pdf
│  │      05_Detecting_Communities_as_Clusters_8-39_Advanced.pdf
│  │      06_What_Makes_a_Good_Cluster_8-48_Advanced.pdf
│  │      07_The_Graph_Laplacian_Matrix_6-51_Advanced.pdf
│  │      08_Examples_of_Eigendecompositions_of_Graphs_6-16_Advanced.pdf
│  │      09_Defining_the_Graph_Laplacian_3-27_Advanced.pdf
│  │      10_Spectral_Graph_Partitioning-_Finding_a_Partition_13-25_Advanced.pdf
│  │      11_Spectral_Clustering-_Three_Steps_7-17_Advanced.pdf
│  │      12_Analysis_of_Large_Graphs-_Trawling_9-02_Advanced.pdf
│  │      13_Mining_Data_Streams_12-01.pdf
│  │      14_Counting_1s_29-00_Advanced.pdf
│  │      15_Bloom_Filters_18-00.pdf
│  │      16_Sampling_a_Stream_11-30.pdf
│  │      17_Counting_Distinct_Elements_25-59_Advanced.pdf
│  │      





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admin [管理员] 发表于 2017-12-4 12:54:47 | 只看该作者
│  ├─04_Week_4_Materials
- Y7 }2 T# G3 k│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp4
6 k9 k% l$ ?& @3 b" f4 E│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp4( W3 M( X: c( l! x  u
│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp42 c9 w2 x& u& [) m
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp4* t4 [4 f) F6 o" O3 @& E+ C
│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp4
1 @+ D: R- o  E- ?7 s% W9 L$ y1 j│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4
1 C- a5 R* Y+ y( g│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4# s! J: j0 |7 N8 |9 {0 O
│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp4
$ |, a* }) k; F# W: K% Q│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp4
( M- A& u3 H4 T! I8 ^6 K) D7 g* H│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp4
9 c1 V0 v' D9 a  ]" T0 T0 c│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp4! D+ m3 ]/ g0 I+ \
│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp4
0 i, m" s4 x' d6 o& |, I│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp41 |! e3 s8 c+ `+ i* P) a
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp4# z+ k* v! p: m3 K5 y) z% y" n
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp4% e! Q# C% E- L3 i
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp4- p- z" r2 I( A' s, \% S
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.mp4$ j6 [0 p8 n. d2 o
│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.pdf
/ \' X( |7 J/ A# m1 P) h, v│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf
# M% b$ ~8 D- @$ z│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf
, `% f, b& ^+ d+ K' X* [+ ^│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf
4 h. }' C8 x8 Z# v  c│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf' B" d# }2 g* r4 Q/ e2 y$ {
│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf
5 J" V; ~/ z5 [% V( u│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf
& [' O$ y: z0 {7 |; h  n│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.pdf- x2 ?6 S' l5 X% f3 o* |& `+ y, o
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf2 }$ H8 |+ f' Y; j: y0 O# u" n
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf
7 A$ p' p! G) n" y  V5 ^6 w6 V$ \+ s│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf# [4 R0 ~" x$ Y: G6 }9 N- L
│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf
+ D' J! q2 S5 ?+ U( d4 ^; Q/ R, W│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf- d6 z" L, x( _
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf
9 S" |) J7 z* T. J& k7 r  b│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf
7 M. l: z! y' ~+ z3 V│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf9 _( Q9 U# E) h$ y3 R) _& X
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf
: V4 U  b1 P0 c) s1 h' Z│  │      2 k5 [' S" D; }7 q
│  ├─05_Week_5_Materials
7 d9 Z+ }1 v, B3 k- F) ~* n( [/ l│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.mp49 y7 q3 V6 o6 P- m, S
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4 f$ ~* u. N2 X5 w: P) V│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.mp4& J6 ]' N7 Z% `6 L
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp4
0 |) m0 n2 t8 N. \( N1 Q│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp4
) u, m( u0 N8 f# W│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.mp4  A/ l. u! L3 y) Y9 g. x. d! I
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. E* ^  H; g1 i  O  N│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp4+ q( w, R  }2 s2 c' Z/ F( l
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5 n. R. t1 t5 t0 N+ \& V+ g│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf+ N+ B+ L. U" u. |) ~( v+ c! _
│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf: f/ h* Z/ l# u( u
│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf) y% J- M) h8 C6 _  ^# j( O
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf
3 z* H; `$ M) e4 p  f│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf
5 ^+ P& m: Y# {2 R5 b% \1 P/ \│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf% o* K* V, S& a, y6 x2 }
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf
, ?! ~+ m! h1 B0 h- q2 W3 e│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf
' u" D1 ^6 ^' Z2 D" M│  │      4 \7 w. W: R# k- T# V
│  ├─06_Week_6_Materials
, W6 E, F7 S  ]* S- Y7 V, G  e8 Z│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.mp4' A& i$ J, F& V" o
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│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp4
" X" Q1 i' A- z│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp4; \1 U9 T( z6 U: E" c" I
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp4
$ M- {# M# t1 q& E, d  t│  │      07_Decision_Trees_8-33.mp4
: D3 e; d" d$ k1 j│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4! z. J" J7 f" z! m( e, J! n4 p3 }: O
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" H. V1 O/ {. o( x8 V7 I) y% m│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp48 P9 `5 r# ]5 h( e8 r  g
│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp4. h- k3 L( Y6 K* I% u1 S$ q
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.mp4! K/ C9 ?9 N. d3 {  _
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp4
! V+ J" l* o+ p' y( v│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.mp4
( l3 j/ L$ I: ~" |0 L3 k│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp4
' y# B9 |6 H) l; p/ F│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.pdf
% ?3 S2 X& A6 F│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf
7 L/ R" H3 M! w8 T* t$ a8 _! f! V  i2 q│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf
$ q1 N( y+ k3 `) ?% ?│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf3 ^! G7 i4 p' x
│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf7 z/ }. U  U7 [# Y8 l- s
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf
% f* f' P, ?% h5 s! L- S│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf, k% P4 F! P$ w& S" L! H
│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf
( U1 Y3 T) Y0 F' {" S5 J│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf
+ w2 S! y% M1 b' ]. S2 D) X5 _# L│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.pdf
3 b! N- m+ |+ |: f# N│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf
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│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.pdf7 ^' _$ @1 ?/ s/ d
│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf
3 z( p1 J  ^" C) a│  │      : [. J9 ^& P+ a; u" m
│  └─07_Week_7_Materials- t5 S; j7 v! a$ t- P0 w  ]4 Z7 D
│          01_LSH_Families_21-13.mp4
% O) e5 z$ P6 J' q' s+ T. J' N│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp4
. c. G! [, b6 X9 _$ ?. j│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4
# [9 a- J& z7 G* o│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp46 e: ]7 ?4 k* k% f
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp4
) y+ c: P. c4 V/ Y8 M│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp4
/ W5 T" l" t4 Z5 X│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp42 l% J& w6 g5 N9 J" j6 G
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4' G, s1 I" _7 o& T
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp4
" T. }! B, A# m6 T│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4' B! w3 O" k9 H- l. O
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp40 _& O2 [7 n) F$ w1 z! N
│          12_Spam_Farms_8-00.mp4' z$ U/ E1 k* e
│          13_TrustRank_10-05.mp4
: C4 z" n: g9 B│          01_LSH_Families_21-13.pdf
5 a$ Q* `8 O0 a/ q) c& n/ i+ i│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf# ^" S  {* I9 w% ^8 R
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf
" I3 t" ^2 o( [8 c0 W$ D│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf% ^; I0 W2 X' s5 M+ o
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf: w$ N. w0 |1 w9 w7 J
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf
( ~4 d2 K  r$ Y$ p. {2 k2 Q6 u│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf4 n: L/ n& `2 I' ^6 \* n6 g% f% z  ^
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf
4 V, Z, }; U4 E" m: }│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf$ I3 l- [- }2 y9 `' h4 _% r! N" k
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf
% p0 }5 z& R; }: r6 y│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf1 V9 e0 F1 d4 H3 n
│          12_Spam_Farms_8-00.pdf+ C& R3 C% ~" `( i1 p1 ]$ |
│          13_TrustRank_10-05.pdf
, b0 E$ V6 w, y│          4 @' V' u3 x6 M1 Y* r
├─Model Thinking _ Scott Page. L  i4 D/ @' y/ |( d) @6 F0 A
│  ├─Section 01 Why Model
9 ~9 t: c. N( @9 \│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp46 c' R' J0 P3 R+ A+ K
│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
, e' a0 F" H9 r│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp4( e) ]3 M) Z0 D5 f6 ]7 k
│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp4
% ?" n, A( [% q/ V% V% G5 E│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp4' V* r) G  ~- A) H
│  │      
( z/ C$ A* r0 G8 i+ c8 I│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects' O; Y$ @) \+ J' ?6 v5 c7 f
│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp4
4 m. t6 @7 i+ j│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4" ]* {9 W- O9 {5 I/ G
│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp47 h) z" u9 N, s+ N2 e; ?( w& z! ^
│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp4
; x7 Y4 ], p1 v, i+ `0 w; C3 B  n│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp4" y/ `4 i' z8 y( C* O8 i' P
│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp4
  f5 ]. J& W) u9 {! k# K│  │      $ I$ f  |) z, H. y; _8 `. e
│  ├─Section 03 Aggregation# P# N+ X2 ?0 c0 h0 G6 Z* u- U
│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp4
- V& {" F( [  E│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp4( h: p# H1 m$ M$ _8 h) s1 N" }5 b2 l
│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp4) ~; P- _9 g# I5 s: @+ R3 U' |
│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp4! l' G. B3 A# T# R
│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp43 o: B( V( G7 I2 y) n9 d& x% w
│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp4
4 e  W; R% B( }# s( E│  │      
" z# g- c( T* o7 N│  ├─Section 04 Decision Models, G5 G, I. U  _5 G4 i8 o5 D& y6 A
│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp4
- T6 r/ f& q8 P│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4' ?  e3 X; J! j- j7 w$ Y3 \$ E
│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp4
* j8 l. f; M. ^1 X│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp4
! I9 S" W1 }9 @+ }# t. D│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp4* ?! Y6 s8 \# M) D+ Y  x
│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp4
; a5 v: C/ j" |! Y& F+ D│  │      * I' G1 K- v8 M" y4 v$ V
│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People! E4 _# c" O( J) x: ?3 Z
│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4" |4 \$ I+ y7 k& r/ B  x
│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp48 a( _5 S( N% R& z
│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp4
, a* e  X) Z- ?* ~( M│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4
) H* I$ x) M& o: a. ]. s│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4* q% C" a6 S0 H# d/ R$ J% T0 B
│  │      
: o" D, R4 Z% Z6 z8 R│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models
8 e# h2 [- z' j* B│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp4) T" x/ w6 X" \/ x) J& n" e6 Z8 i/ v, f
│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp4
3 z) ?9 k' @: L% t/ e0 v│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp48 G, d! A4 ^* c' G" |! x8 [
│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp4; g& i7 v( n8 Z: a
│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp4' `) E/ D8 M( f
│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp40 A; r: W. t, `/ w  E4 e% k
│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
* S7 Y# {  C. r, n8 Y│  │      6 V) E8 A/ f6 {6 t) U, d
│  ├─Section 07 Tipping Points
/ ~! J& T- n7 ^│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp4. X3 f% w7 h# C" d2 y
│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp41 u0 o8 _' _4 f* w- |: O# C
│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4$ u" T- }0 c4 F( U5 f% N, }
│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
  A) t& A$ z2 L│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp4; [7 P3 I, p+ r; Q9 Y
│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp4
# A3 w2 R* G3 U$ m6 J& o│  │      
! E' {- R" \! I│  ├─Section 08 Economic Growth
) d2 p* p: I' b! }! h& g│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp4
9 \* v, s+ }6 x3 Y( W│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp4
3 e' x/ u! e8 W│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp4- f  z+ C6 U' U% j. P
│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4* F4 D* C4 }; X; L
│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4& p) D  m$ W% E) G0 ?- A# W
│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
' N* U$ p% P# U( n- p. e1 p  C│  │      
; @& j' Z% p- T% |" N! ?9 ~│  ├─Section 09 Diversity and Innovation; _8 J3 ^$ b2 Q' p5 D' o
│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
% b4 H; ~3 P0 m8 X1 k1 p2 O│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp48 p0 T, J* l9 z- ~
│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp4
2 x/ G( H0 _, @/ e: I9 P5 f, f+ N│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp4! M2 w5 e% d( E6 _- t$ i
│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp42 N, L2 L# P% J2 `. N' b  `
│  │      
- o$ `" f  a4 p│  ├─Section 10 Markov Processes7 Z& Z7 n4 h# r
│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp45 Y1 N& ], h  j! o
│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4" n* S( x* h& e% M) B" u& n
│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp40 I$ h5 k0 y* w4 q  w9 e* n# n+ r
│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp4" {' E. W! h& }$ @" }9 U6 G. q
│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4
. H) i9 ~4 x) y1 z│  │      
" F/ m+ [, e0 x) Z; G6 N│  ├─Section 11 Lyapunov Functions. l( S; h, _- A* G7 A: }
│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4  y( G( `. h2 k: x
│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp48 ~' f9 b* r/ H0 n( p" K# P
│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
2 `7 j/ j9 C( F* j4 f; |" f│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4  n9 V3 G. s# |6 ?# ~
│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4" c; [) ?+ ?! Y$ X6 d6 m
│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp4
" z- ~: P3 i6 o/ m│  │      
2 {: i: i* _: l│  ├─Section 12 Coordination and Culture
. _; H3 L& K1 M* a│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp4' ?4 e# W; x% w- T. R
│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
$ B, Z" ]2 B. K. S, W│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp47 y8 d  V* J9 S
│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp40 d) F$ s% K; _2 c+ R0 i
│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp43 z9 o! \) y- w6 i9 l0 N& x5 }8 \  o
│  │      
* A( R. J" A( c6 ~│  ├─Section 13 Path Dependence
" S* I' i" l: z! b) G2 N│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp4  E( I. g& d/ \1 b; G  p& ^5 j
│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp4
7 c# _6 W( N$ G! l│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
+ L. v6 R  b7 t, B│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp44 t4 e4 `9 w. m+ X  m
│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4% Q; e$ j% O/ Z8 w4 ^6 |( O" ]
│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4' p' h0 V7 `( i% ?
│  │      
9 n' `8 ]) [) J3 k2 W; r  A: a% G│  ├─Section 14 Networks" W% b, j  d" |) S( D; Q9 {
│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp47 Q! q" o$ f! F& b/ j
│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp4
, ?; M. ^; q0 G9 v7 x│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp4
7 a; R4 `5 t. y) c, K! \│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp4
! n# F' V  e% C, ]: ~5 A. }* e│  │      
0 o+ [  [* Q" z4 x! m* C7 |│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks
. ?& R1 p( `- g" Y│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4* W; ^% P0 n- ]: e. N4 m" Z
│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp46 M% O( _9 ^0 q2 S3 S
│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp4
" R1 v0 u/ X7 E6 B, @│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp4
: j# Y7 o# G+ v; _│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4- S4 p9 S; H& m5 A' }- z' p5 r
│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
4 d1 a0 w+ S9 P1 U) D& z│  │      
: w! J* o1 i, q) g* Q/ k% Y7 {│  ├─Section 16 Colonel Blotto9 C6 ?' A1 d6 n
│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp4
4 [& l3 [5 E- T/ a  Q! S2 v% n│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4, V6 ^1 I- `0 f9 U$ G7 I% T
│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4* R, w" x" A" C9 `  A# S+ W$ l
│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
! |" i$ w( ~7 t( W% [│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4
. P% _; B# ]/ ^4 U0 ^│  │      
- ]' ]' |5 K, w( r- b5 P│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action' J! b9 E; q& `+ e) h2 I4 c  `  X
│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
- f8 e( }: }4 T/ F& g│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp44 l# j& S) E& ]
│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp48 C) s3 b+ Q& T3 U6 T
│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
5 V) v- {" @% k6 J( k│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp4" T, n% B9 X0 ^7 J
│  │      
: i& q2 \& i9 u│  ├─Section 18 Mechanism Design/ _! i, C9 G6 ]$ M4 e: o
│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp4+ V# ]. L4 E' }# }  G6 m6 b
│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4: {( b3 {: T7 y, W8 K
│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp4
/ y3 Q; r1 J. K* F0 N; o│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp4
; s6 X! ]! t4 Y, y1 _1 P│  │      2 L( z; N' Q& D/ n
│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics  j  l; q1 u* v9 w( D
│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp4% |4 m; n8 Z1 [! q. m
│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp4
0 m" _+ k: U( y; B' @$ G$ w- b│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp4
" f7 t0 t! Y: g; e8 X. w8 O$ J│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp44 c( v/ D* R9 d4 G" F
│  │      
: ~- `/ S3 ^7 m9 S│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker# `" L5 X' q8 ]9 N) `5 D6 {
│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp4
1 Y9 N/ }0 W/ Y5 L│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp48 k+ V$ [9 _7 Y$ r3 X) p$ Q0 N. N! M
│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp41 ?; B5 @4 N1 v" ?. O  ~6 O$ I; |
│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp4
. a2 `3 O/ t5 y' l│         
/ r; y$ C) L0 h: D) z# P6 D2 K1 O├─modelthinkingzh-001
9 f3 c/ `1 R0 q; n, c' F3 t│  │  Model Thinking Resources.pdf
, X' R9 c# x+ L. T6 W+ G6 A$ O│  │  Model Thinking Resources_2.pdf
1 m* Q* B# k& K3 ?. M) C│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
( Q0 N( L! x# ]9 q4 ?  K  Q│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf7 g7 w& k: S& G
│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf1 _- C! b' z) P3 {3 ]3 {0 a
│  │  1 m9 y" n8 ]% B& n7 [8 B/ F
│  ├─week012 f6 m4 O# t7 N, T; B" ~, L) k
│  │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4% ~9 W/ A- Z  W4 x4 v* v% O" j; G
│  │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4) J. @# Y. ^. \8 U* r8 O- L
│  │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp46 c3 o/ C2 N2 G
│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
1 \. P2 e/ ~9 S2 |. V│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
" }& z/ ~+ `1 R4 q& o│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp4
+ v7 M* N9 D3 N, S& F│  │      1 - 7 - 1.7 使用模型做决定、策略和设计 Using Models to Decide, Strategize & Design (15-26).mp4
; `# f4 F( P2 E* k; ?. y7 D│  │      2 O$ |! C; C$ |/ m& g+ k" h
│  ├─week02" K% d- v- e: F7 y+ e
│  │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4
, f( ]8 g  w7 v  z+ a' V) e│  │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
2 p- k* I" j) `% j7 L% l( \│  │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4/ S# n3 D( U# q* g* @! }
│  │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp4
) e0 F$ [3 e8 Y; G" d│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4
3 L0 U" e+ v+ d│  │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp4
* a0 ]& E, j' Q. }' i! c- q  s, t│  │      
2 W( c' H' H- |/ h6 b& r+ f1 k│  ├─week03
2 Q2 m! \1 g3 E9 q, f7 i. V│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4
4 T8 a4 I# P" e2 N" F% S" `│  │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4
0 b$ A/ ^/ M% S) Z! ^" _│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4
5 l) Q+ |1 D& V3 O! Z+ l$ j│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp4
/ G6 b" T3 G8 n- l, e│  │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4, l8 n0 _# Q$ @6 M% s
│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4
5 J4 K: R/ c. [' d1 J& e- i% p1 `│  │      
! Z" T, S! H; I/ p# x# F3 n│  ├─week04: N' l8 t/ W: r9 `+ k$ E4 F
│  │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4$ ~& j& |: F& r8 ^6 ?
│  │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp47 H1 \0 |  g8 ~4 y* V4 e8 l
│  │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4$ d' t. e, x& {; Q  j. q
│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp43 f" Q& h* w" ^2 o# Y* A1 y9 j
│  │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4, K' A# T: X8 J' F, [9 Q+ J, F
│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4: J1 v/ B# j. Q# b& I7 U
│  │      
. V) N2 p5 ^5 ]9 p5 M+ c: F│  ├─week05
9 T5 U% K, f, E2 n│  │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
0 ~) l, h! V* j% N│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4
& Z6 ~8 @* V0 n. A! R* V│  │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
3 {/ ?: d$ z0 J1 c& b; A│  │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp4
+ C$ U2 o# K; B# z$ i│  │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4# q6 P: |. C8 a( ^9 _! E2 I
│  │      , t! x+ N7 ^& U5 m3 t
│  ├─week062 O( \$ o; S, i
│  │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp45 P) w" q  x) c, @: ]9 s
│  │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp4
  l, }+ [7 T1 \/ W, |& |│  │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp4) f7 i5 a( d  W4 j% b3 i; K7 i
│  │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp49 X# c  q6 H# J9 b/ o. t  T
│  │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp4
( S1 ]" h+ K2 g8 F│  │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4- e8 X. J# n! `. S
│  │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
( R8 O. E- L( y6 q$ ]# [1 \: c2 F7 n│  │      
, ^+ v, S8 H8 y│  ├─week07
( ]5 x% }6 H" x* r% n│  │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp4# h: V+ Z2 |6 t
│  │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp4+ I0 F5 ^' f  K8 X! M6 Q- q
│  │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4* o7 `9 ^, m7 n1 m
│  │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4" W; K$ N) [" _& i) t# j9 k
│  │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
- g: n1 X+ ?' ?- X) }! G│  │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp47 t0 q" s6 P1 \' Q  d& H. U
│  │      
+ i+ w5 Q& E, _- x6 ~+ G; F' }│  ├─week08
( e# p8 q; {. D! m: c│  │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp4
. x% b& w" p+ {# r: \; ]% M│  │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp42 _/ S1 ?2 J3 t
│  │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp4
' a) y- y7 l7 P. o│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp47 |) f5 i- R; T. p! ~3 ^
│  │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4% S6 c( F' H5 b  h" d) y
│  │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
7 ]& j* ]# O, i" m$ k│  │      8 - 7 - 8.7) 皮凯蒂的资本论- 一个简单模型的力量 Piketty-'s Capital- The Power of a Simple Model (8-41).mp4
; u$ q- k" Y: X/ U, N- a. `│  │      
( d3 _- p! F) W5 ~& Y; E5 Q! S│  ├─week09
- |* \" C' W, P9 p1 X1 s│  │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
6 U8 {) ~# G' @1 K" ^7 C│  │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4
, O# Q* m9 F4 j4 I│  │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4
5 x$ [6 }' ~7 I; h5 e8 j) E│  │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp4
( _* {! ~) \' F7 }$ y│  │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4; K( y' z, K  {6 y
│  │      
# r4 v5 ^) }- K│  ├─week10+ y6 v8 b; c# a$ q) |% X2 y, A
│  │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
* c) h* \! X6 V3 Z│  │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
3 r" a7 u( a" i6 W$ X1 K│  │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4
7 [! t5 ~% x2 _: ]+ K│  │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp42 O8 P1 P, x# f0 ~! ~
│  │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4% \$ Y( `" |9 Y$ r9 ^9 [8 E4 p
│  │      ' [2 w. W+ Y: a) T
│  ├─week11
# [% s/ `" l4 H0 l│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp4: x; S" {$ V0 r% ]3 u5 S
│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4
& A' |0 ]; s& \3 d. ?: U│  │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4) I' x) c0 E2 w; X, P
│  │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4+ g% M3 g$ }; {9 }: j! y
│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp43 \" [% E, ~6 q2 x
│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4- Y; `+ [- B! {" G2 W' m+ V1 W
│  │      
3 d/ M7 U+ Y7 \8 X│  ├─week12
) S( u* K9 |' `) Q' S* W│  │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
* O% \' O  k' N│  │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care; m5 i( [+ v& `# R: [: Z
│  │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
5 D" _; d) _# k0 r4 |) H│  │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4! L* D4 l: v3 Q8 D0 T! }
│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4  r6 a! [6 G. a! x+ D' G
│  │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4) l! Q% K. [" h) q! N1 x3 b
│  │      3 @" F3 W3 q& e6 v
│  ├─week130 \7 U8 D2 n4 H. E% Z. c4 |
│  │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp4) U, Y) W% e: Q
│  │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4
: P: ?' q& `0 ~0 g; R: s│  │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
. l' C8 B1 a+ g8 e# k2 J2 p│  │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp41 P+ e5 H) Y' x8 @0 u! _
│  │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp45 a# E% p# q0 e
│  │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4
5 }/ m9 T) A! H+ n│  │      
% C5 [. {1 u9 K2 X$ w│  ├─week14  x2 h3 g6 G/ G% t+ F
│  │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4
& }- W; {9 e+ A│  │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4
/ \9 T4 w5 I: x& H, Q│  │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp4
0 H; B- x* B, F+ b│  │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp4' h& T. N0 A* ]
│  │      ; ?6 |5 _2 {1 _2 Q4 Z$ n3 d5 \
│  ├─week15
' C- }8 U( b. p( i" f; t# ^│  │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
9 Z0 j$ r0 g$ x2 ]│  │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4
2 L% j; @" L+ n. K│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp4/ B% l1 q/ [4 V3 L' B
│  │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp4# H! G* u' l, h: q* e0 ?  z6 s3 m
│  │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4  _5 k" M  J& L5 a1 M
│  │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp48 ~1 a% }7 p* I4 X+ E0 \
│  │      
8 r! H, u4 G* z. l+ w│  ├─week16
' e+ z- H( v0 E7 u' Q9 }! e│  │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
4 E( a& y- H; H. {# Z, ?' P│  │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4, l7 H6 S' R" m  g% [* Z- Z" K2 Z$ G6 e
│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp47 d: w4 r: y% w$ Y* u8 o
│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp43 R  J8 N3 F5 |, w& k
│  │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4
1 T) D7 h5 x$ k% g3 V, E8 L- I, d2 [, v│  │      2 ]1 a$ k+ s1 Q* L& @: N
│  ├─week178 A# [# B" o" C6 H  u3 P+ k
│  │      17 - 1 - 17.1) 简介:囚徒困境和集体行动 Intro- The Prisoners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
" Z5 I: ?& i2 m8 D│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp45 W9 e( q- e) `, W/ G
│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4  {8 i  E- e4 R, X
│  │      17 - 4 - 17.4) 集体行动和公共资源问题 Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
  V8 _4 r: L4 k( }1 t│  │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4
+ T6 p0 R' o; X, Y7 a│  │      
& n! \: p+ q6 m- p│  └─week18
$ r( h- J) }1 F3 g2 E1 }│          18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp4
2 |; n, m9 }/ ~7 D2 ?1 v│          18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4, o* x' J0 D! R% Y5 N
│          18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4
  r1 A0 C$ J+ Q4 T3 M│          18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp4' z  M& L7 H* I& q8 |6 o5 ?
│         
( ^* g9 s! H+ b3 A├─R Programming
$ y" D+ P1 b; b" y* Y  o│  ├─Background Material, ~! \2 v; q4 J) d7 m, _) x. C% Q0 V
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp4
) E. |8 D9 c. v! F5 Z1 y, b5 j* [│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp4
6 @9 x- ~+ W. q) d. p/ P2 s│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4: b1 M$ d7 M8 [7 @7 c" W  p
│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp42 r  I, S% a2 e- J2 q
│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp4
/ F5 h4 n2 H+ y+ |" @: ]│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp4
% L" U7 _$ b8 U5 o$ F& Z│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp4+ ]% f: E& ?3 V0 l# M" C1 g
│  │      
) m. j& g& l( o. d* v│  ├─Week 1
* t' z; n2 K: b2 A, f6 q* R  M│  │      2 - 1 - Introduction.mp4
* }1 v6 O/ w; Z│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp42 A0 z; a  C2 _* g0 y- h& c
│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp49 Q- v! Z. c" g( C, C2 T  p: S/ d
│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp4' v/ x8 u& Q- X
│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp45 U) x% j9 n) W! z1 e
│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp4
2 ~& N7 u- }) g  ^0 F1 h' `│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp4& b% d, E- d/ H) r4 {# T. d8 ]
│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp4! l8 a# i$ q8 v
│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp44 c. P) Y! e8 h  X# g
│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp43 q# P$ H- O) J, k+ m! E
│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp4
2 T/ I1 R7 V' @7 X5 N7 k- T│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp4! e# N7 I) y; Z
│  │      DataTypes.pdf" d# i% @3 q$ h; S: g9 W' X
│  │      help.pdf
5 D9 x4 i" p, Y- }6 a0 D" h7 e│  │      OverviewHistoryR.pdf
' x. a% M1 \# x- P+ @# G│  │      reading_data_I.pdf
7 l# a1 N( M$ |! M4 w& _│  │      reading_data_II.pdf$ ~/ k% L% N3 j7 p0 I
│  │      Subsetting.pdf
8 l; B2 y$ B2 B% Y1 _│  │      Vectorized.pdf
4 V* j4 X: \/ o* F│  │      
% d5 Y7 b4 n3 F* H│  ├─Week 2
2 y1 B/ F0 [  \, S4 ^" Q│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4
! W* Z9 p  M" q# Q│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp4
4 C) i3 A) V- g$ Z' f│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4/ \, O- t1 U; g1 W( U
│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp4
; e3 l* s: i9 F  S& D0 Z│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp4
& c/ J% U7 G& v1 Y( W│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp4& ]  W* p' J0 [6 c6 C
│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4
+ Y% ^' J. Q+ e) \# A8 \0 T+ @. G│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp4
. u- l& R. c, @; e2 A4 C│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp4
4 ~& C3 R$ d9 E( V│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp47 T5 u; C8 q! R' G/ V
│  │      CodingStandard.pdf2 k" I+ u5 j0 v. G/ t- \
│  │      ControlStructures.pdf0 s5 n6 ]9 i. G* Q$ D+ k9 k
│  │      Dates.pdf, h& d7 C6 |# O+ g* R
│  │      functions.pdf0 H5 ?& L' }& k' L
│  │      Scoping.pdf% S  m5 Q0 m  V" h) g
│  │      8 o+ \# r/ k: L; H) Z; d) M) h
│  ├─Week 3
" Z: U8 l5 M8 p0 n; a9 o  K1 J│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp49 Y8 W' _1 H2 [, @0 D1 W1 T
│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp42 b1 k8 n) [/ `; E% R
│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp4' `  V: j1 H$ v
│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp4
/ ]" d4 H) i! O' }5 I│  │      4 - 5 - split [9-09].mp4" W" e9 m. [" a8 L. {' q' O
│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp4: B) I$ _% K1 k5 f  e, P
│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp4
0 v# L2 c5 x7 F( A$ x6 n8 r* [│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp4
( @; K7 p' D2 o3 k0 @" m4 ]│  │      apply.pdf$ r0 s1 T% {. ^' N, N
│  │      debugging.pdf
$ ~# Q8 W, Q  F" F& `3 M, r# X: P- d│  │      mapply.pdf. r7 p0 Y% }) G% n4 f2 ?0 w' m) Z
│  │      split.pdf; S+ I+ p( Z9 T$ E2 S
│  │      tapply.pdf
* h* R; i3 |( C+ h; a1 [8 p│  │      # F* C5 d: z$ _* K
│  └─Week 49 A- d0 U, t& s. e, Q- s* p  q
│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp40 D2 u+ M, F' m5 S) G7 D9 m' H
│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp4
, r- U6 j0 d0 W7 R; O$ J│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp4
$ U; C& I+ v9 }: r$ s│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp4
8 c' _; _& J( h/ m8 A│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp47 @1 ~& Y. S0 I$ K3 {6 E  N& k7 B  T
│          profiler.pdf
0 f+ Q9 ~" }  U. B- c0 i3 ]4 [│          simulation.pdf8 p+ f! C" w/ c/ j
│          / M0 B! ^7 ~; T6 e
├─Stanford Statistical Learning 2014
) _$ N* r9 M$ O- n6 x! v/ L/ `│      JohnChambers_Interview_111213.mov
+ ^, c! f9 M5 k│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov4 I" V5 y  @. Z) ]
│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov$ f% D1 N9 u* W% \4 ]; o8 n
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov: S; U" D4 Y8 M
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov5 e" e* c( a: h/ a4 o
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov( s7 K/ c6 G" e! y. w+ \' C2 ~) I
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov
( g, E6 e' Y% e& q: Y& C: d│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov8 B; Q2 F+ ]/ q; J
│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov
9 `! ?' @/ N5 R, X& Q+ U6 F│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov6 h, o. u, N" J0 A
│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov  D6 o% d- n8 u1 M) Q8 R
│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov! ?  ^( u, Y" q9 ]$ g( g
│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov! [7 k, C, |& x2 [, X, n' g6 |" E
│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov* `; W* u" c0 t* N9 n8 Z
│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov
# n, s/ U# v, y; ]7 g) V│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov4 ?5 s, V" _2 @
│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov
% v3 p6 `$ W% i│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov
3 J2 ]0 u1 @& @$ i  d0 Z" p7 R3 Q│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov. k- y# O( z$ v
│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov
+ j1 p+ M0 M# a4 z. ]│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov6 V6 {$ t0 D! J) V
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov/ h( u" M/ ~) T
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov2 \# X$ U0 Z6 _9 I+ Q5 K
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov
- Y  }; V# k2 ?│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov0 z( Z, Z: P4 B, L* x8 Y% O
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov
) a9 }4 p& M4 o) r$ y/ X│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov% @& D' Y" j; i4 m/ f8 L& U, \+ {! J, H
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov  `6 F7 @: A! a3 x. @' k6 |% E
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov
# i- z0 M2 R# q' q3 Z7 H0 @│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov
2 u! j9 c- g. E8 G! T& _│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov9 r5 K  K6 j) @- Z4 B
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov9 {. `  V5 d. c+ E9 n& T% b! F
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov/ J% o: ^5 \" M( x/ q) ~
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov
1 x: f: N1 K6 b4 V│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov
1 e$ {5 u& D& G# x5 M7 {  ]│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov: c/ S  B6 G" J. [9 [
│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov
9 l. C  [3 ]) m7 |1 p│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov7 F3 \  c: I  m7 W$ H9 V& ~
│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov' B; a9 W, ^1 \. k0 e, T0 W7 x
│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov0 O% K: z4 B* V
│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov2 d. f: f# f3 o
│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov
9 D1 [8 G0 W0 J│      StatsLearning_Lect12c_111113.mov
& r" Z2 \5 G7 [& b+ l│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov
6 d8 z; h4 o$ U9 ~! _6 I! d│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov
- o  }' l9 o. S' B│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov0 ]  `& F( @0 i2 [  T
│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov0 b$ M9 B2 H. f5 ~7 T
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov* ^. V( Q% ], A8 d8 D/ }# m5 ?
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov
" l+ u2 h" S" U. t* T6 h$ {│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov. g% P4 X8 L$ [1 B6 I
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov5 E; e" B* g. A  {6 T
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov
! n: y2 J; {5 T% Y│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov
. U- \0 S  ^* V+ I│      StatsLearning_Lect5a_112113.mov
) r8 O9 X. _5 I│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov
" T7 G. c0 j6 x│      StatsLearning_Lect5c_110613.mov
5 R$ O/ x; X9 |& Z' d) J2 u│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov& u- n, v! @2 O4 t1 ^
│      StatsLearning_Lect5d2_110613.mov
6 w: R1 T1 n2 y4 T│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov
' c2 g  `, \6 r  ]│      StatsLearning_Lect6b_110613.mov
# b" \# {  O- g" Q. H│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov: N1 a& g. S; `1 W3 R
│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov
, K9 G! v) x8 x/ Q* R$ \3 O│      StatsLearning_Lect6e_110613.mov  t; ^2 l! V4 x" U. u8 o
│      StatsLearning_Lect6f_111113new.mov9 X* v. h+ q$ q# T
│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov
1 i. ~4 S  i2 D2 f! s. z3 x, o: K& |│      StatsLearning_Lect6h_111113.mov* x$ T# J2 j1 u& g+ a( V  s" N
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│      StatsLearning_Lect7c_110613.mov
# s( [" T" K# e& C" R; \4 T$ L│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov! w, |4 J7 S& ^% ?  H7 F1 T
│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov
8 ?# T# \$ N5 d+ H│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov9 W, b" Z1 w; L2 f9 M
│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov
; m. \8 Z" ]2 q& s│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov
9 ^8 ?0 w) u5 C( x- a8 _│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov! o' \$ A3 Q- ?8 w1 ^/ p. a! [5 m
│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov, L& r4 }  |# w" ^4 D
│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov
7 B. S1 a2 [' S- A, g1 Z0 Q! Y│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov( ]6 Y1 C% P1 }
│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov
6 }2 {1 w! \8 P! m2 Q# M│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov
/ r" z/ R1 N! ^: i% k% e4 K│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov. V6 F# v9 P6 e0 C
│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov
. ]& Z  L7 Q& r! m% p7 @  ?│      StatsLearning_Lect9b_110913.mov9 i4 j. H- n6 Z) i' z
│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov
& D/ W% q' t" ?* _│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov
( U# G/ \3 W. Q│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov) b5 Q+ z2 f8 T
│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov3 D/ E4 F6 r" h$ I
│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov9 O( k9 p" D6 q# I1 M% N
│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov
; e1 X6 e  k9 W│      
; t7 `6 l) Z3 B) g5 V└─The Data Scientist’s Toolbox
6 J. E. g/ e# {$ V2 N5 Q' C    │  genesblind.tab.zip4 r1 r$ c1 a( z. A6 g3 h
    │  genestrain.tab.zip
: K2 [7 K; T4 \2 j    │  hw3data.zip. k& V3 @* f4 t4 \
    │  homework2.pdf, J* E2 I0 B* U9 t' \& R
    │  HW6.pdf
0 P4 z/ N% C2 U( V3 q1 d. D    │  web intelligence and big data--笔记-2012.pdf
4 I3 l2 A2 M" D    │  
/ d4 _1 l4 q( ]( Q% N    ├─01_Unit_0-_Introduction: `  `8 x- \" W
    │      01_0-0_Preamble.mp4- [6 B, I5 n, j" D2 v+ w. r
    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp40 r6 [9 s+ o+ d* m: ~) n  R! r
    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp4: U/ h1 V+ Y0 o3 a
    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp4
+ _0 S8 Y0 `. J$ n9 F    │      05_0-3-2_Big_Data.mp49 ]# R' c: H0 ]6 S8 }6 A" \
    │      06_0-4_Course_Outline.mp4
- d" r$ u9 a( @5 ^: b* x0 p    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp4/ M" ]4 y$ u) n; |: m8 }8 q) `4 ~
    │      + `) ^9 x4 ?- _3 B' n9 x
    ├─02_Unit_1-_Look
  w& W: [  ?9 ~6 T( ^+ p    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp4
% @$ h% q4 y6 e    │      02_1-2_Index_Creation.mp45 r; o5 C6 p" Q& f
    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp4% A3 \9 t5 v; r* J
    │      04_1-4-1_Ranking_-_1.mp4
) t, s  A, U* M$ A: H9 X# C    │      05_1-4-2_Ranking_-_2.mp4
: Q/ t: H$ K  G/ ~  D/ U    │      06_1-5-1_Page_Rank_and_Memory.mp48 O) C. W- }: M
    │      07_1-5-2_Google_and_the_Mind.mp4
: w/ Q8 V5 w: @- s    │      08_1-6-1_Enterprise_Search.mp46 i/ c2 \9 ]5 Q3 b9 @' E3 U$ z
    │      09_1-6-2_Searching_Structured_Data.mp4" D" _1 i" h% E5 H# z& a6 J
    │      10_1-7-1_Object_Search.mp4, g4 v* n7 u4 M: m2 L- l
    │      11_1-7-2_Locality_Sensitive_Hashing.mp4
/ @) _) R9 b; [) m2 z    │      12_1-7-3_LSH_Example_-_1.mp4
/ C) N, Q- w/ r* c: \' e    │      13_1-7-4_LSH_Example_-_2.mp4
5 U; c; L  |& p3 O! ?    │      14_1-7-5_LSH_Intuition.mp4
% C! O, ]% ^8 P0 ], r' E& L    │      15_1-7-6_High-dimensional_Objects.mp4
# b' @, m  y9 y) t    │      16_1-7-7_Associative_Memories.mp4" a" b, l. {: c6 ?4 t
    │      17_1-7-8_Recap_and_Preview.mp4. Y: g7 X, }4 p9 R
    │      0 a, N" w4 o! o# e) C$ a  Q
    ├─03_Unit_2-_Listen, E( ^8 S# S+ o1 G) }
    │      01_2-1_Preamble_-_Listen.mp4
& S' T% X- h* J( w$ T) s    │      02_2-2_Shannon_Information.mp4" P) I" S: J# J+ H; o6 t. h  h
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    │      05_2-5_TF-IDF_Example.mp48 {* B* h* T0 n9 Q3 [% I
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7 C- ]7 x2 v" G4 h, T    │      07_2-7_Machine_Learning_Intro.mp4) p4 S$ n* w3 D( F0 U5 [
    │      08_2-8-1_Bayes_Rule.mp4
3 B6 g. a" v) C; _* I    │      09_2-8-2_Naive_Bayes.mp4
. |  _5 m5 o  l4 R' J    │      10_2-9_Sentiment_Analysis.mp4$ G' Y8 U* P- @8 W8 k' u1 Q
    │      11_2-10_Mutual_Information.mp4
8 J8 `) x2 d  ^/ ?. B0 W- d/ g" F    │      12_2-11_Machine_Learning_-_Limits.mp4
$ @5 L3 {! p- X( Q0 K    │      13_2-12_Recap_and_Preview.mp49 @7 y7 t& g5 O* q
    │      
9 l$ V, ?2 v4 k" X" d4 _( M    ├─04_Unit_3-_Load_-_I
+ \8 u: k" I6 t& K2 p) x  [    │      01_3-1_Preamble.mp4
. H( c7 H6 O# v4 }. C$ k0 U# v4 ]    │      02_3-2_Parallel_Computing.mp4
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    │      - x. b. X2 @" T4 `+ d. S
    ├─05_Unit_4-_Load_-_II
( E* r7 ]- Q% v! C! ?. U; C" {1 ~    │      01_4-0_Preamble.mp4
* g( K7 o" H) {' |6 _    │      02_4-1_Distributed_File_Systems.mp4% K( J! J+ V" k0 d1 V* A2 E. i
    │      03_4-2_Database_Technology.mp40 C! G4 g8 w( V+ m" l! K
    │      04_4-3_Evolution_of_Databases.mp45 K! Q, G. C8 S7 }0 \, Z
    │      05_4-4_Big-Table_and_HBase.mp4
4 R" G8 m0 c9 k9 S( Q    │      06_4-5_NoSQL_and_Eventual_Consistency.mp4
' X1 n  A* u  t$ b' A) W8 V    │      07_4-6_Future_of_NoSQL_and_Dremel.mp4# A2 h( D4 _: m
    │      08_4-7_Evolution_of_SQL_and_Map-Reduce.mp4
+ ^3 m! F; S6 O% d    │      09_4-8_Relational_vs_Big-Data_Technologies.mp4
( i  y! K8 k4 o3 d$ t+ b/ u    │      10_4-9_Database_Trends_and_Summary.mp4/ E' v6 k1 i& s* y
    │      
- N- s, Q' K" |% k3 O7 P    ├─06_Guest_Lecture_1-_Graph_Databases7 }0 ?( ~; @' I8 J) e) F* U& X% O
    │      01_G1_Introduction_to_Graph_Data.mp4" l' E7 I* ?* @
    │      02_G2_Graph_Query_Languages.mp43 x4 W, t! D  _! ?; ]
    │      03_G3_Linked_Open_Data.mp4  i% G* t0 g8 `
    │      04_G4_Challenges_and_Efficiency.mp43 J; m1 C3 w- i3 |" b/ S( y
    │      05_G5_Graph_Data_Management.mp47 ?  X; j( |7 o, ^$ h3 I* ~
    │      06_G6_Q_amp_A.mp4
9 j; P6 t/ @* w, S2 V2 r    │      1 J; a, M6 g( I- E
    ├─07_Unit_5-_Learn
  }$ J/ h- j9 g- h) E    │      01_5-1_Preamble.mp4! d) w9 [" |5 p
    │      02_5-2_Classification_Re-visited.mp4
' T7 R+ T$ Y" m: Z    │      03_5-3_Learning_Groupings_-_Clustering.mp4
. p1 [, s3 x' y    │      04_5-4_Learning_Rules.mp4
; |5 Z# ?5 T) N" @( V$ x1 y    │      05_5-5_Association_Rule_Mining.mp4
: M% w% Z" E0 S( z# A+ ~' D' r    │      06_5-6_Learning_with_Big_Data.mp4
" _4 ^* i  {1 B: p* Z: x; s    │      07_5-7_Learning_Latent_Models.mp4
* g+ b- F( o; O: Z/ F( f: [. z2 X1 b* e    │      08_5-8_Grounded_Learning.mp4/ Q2 R/ {2 A# K1 Y5 ]
    │      09_5-9_Recap_and_Preview.mp4/ _- a5 G: X: \8 r$ n+ o) P
    │      7 W# C$ N% n, l: E9 a  k5 F
    ├─08_Unit_6-_Connect, r/ }6 E) M$ Y9 l% U3 K
    │      01_6-1_Preamble.mp4* A# @; Z- U1 P2 w, K) G- Q( J+ ]
    │      02_6-2_Logical_Inference.mp4
8 Z/ H6 s/ [2 {5 v/ b' T    │      03_6-3_Resolution_and_its_Limits.mp4& I+ R0 Q4 H- q$ b: K# M$ R& Y& J
    │      04_6-4_Semantic_Web.mp4
: s2 t( k$ B9 X; g! r5 X    │      05_6-5_Logic_and_Uncertainty.mp41 V, O5 D# x* A9 K$ {
    │      06_6-6_Algebra_of_Potentials.mp4
5 S1 z/ j0 {, q& [, q. X* F6 P    │      07_6-7_Naive_Bayes_Revisited.mp4
+ ~8 s) ]: O; t$ y# s    │      08_6-8-1_Bayesian_Networks_-_1.mp4
$ N5 ^* w* v) `    │      09_6-8-2_Bayesian_Networks_-_2.mp4
! ^" s: X% t/ p    │      10_6-9_Information_Extraction.mp4
6 o6 D  {) \6 G7 K; Y    │      11_6-10_Recap_and_Preview.mp4! x  E  l4 n' k8 ]) N! f
    │      12_6-11-Programming_HW_6.mp42 R8 K" M3 T0 B9 j4 X
    │      ; @/ n" V( g( d# \* d/ C
    ├─09_Unit_7-_Predict
) F9 I1 ?5 X0 D+ o    │      01_7-1_Preamble.mp4
+ m, E1 q) f6 l    │      02_7-2_Linear_Prediction.mp4
( ~! p, F% q( R# y- g! w    │      03_7-3_Least_Squares.mp4+ ]0 O* o; [9 _+ z/ o
    │      04_7-4_Nonlinear_Models.mp40 o3 j* I) K3 j, u1 p" h6 H( v
    │      05_7-5_Learning_Parameters.mp4
7 D) q3 B+ \) ]+ P9 [6 C    │      06_7-6_Prediction_Applications.mp4: t! n& }6 v$ H5 v$ U$ p
    │      07_7-7_Which_Technique.mp4
' n9 M0 V9 S. l9 U8 \0 x    │      08_7-8_Hierarchical_Temporal_Memory_-_I.mp4' d4 _$ B' v# ?  v; J' d
    │      09_7-9_Hierarchical_Temporal_Memory_-_II.mp4
+ S1 H  R! R1 D    │      10_7-10_Blackboard_Architecture.mp4
1 Z* x. x$ q/ w8 F8 Z    │      11_7-11_Homework_Assignment-_Genomic_Data_Analysis.mp4* E* J' _2 K6 }  @  O
    │      
& K* m2 y" ~7 N- T* `; h    ├─10_Guest_Lecture_2-_Markov_Logic& M7 Q+ O) K5 J3 A0 n) N/ R
    │      01_M1_Motivation.mp4
5 m, Z9 s* U1 X    │      02_M2_Markov_Networks_and_Logic.mp4
. Q/ }, S' {! g' U    │      03_M3_Markov_Logic_via_an_Example.mp4
; M  Y3 a9 }2 ]5 q    │      04_M4_Markov_Logic_Formalism.mp4: K' Y- s% g7 t$ y* H
    │      05_M5_Related_Models.mp4
) c$ B3 g- W+ \- ~8 Q    │      06_M6_Entity_Resolution_Example_-_1.mp4: J' b  `% I' F7 B/ G, g
    │      07_M7_Entity_Resolution_Example_-_2.mp4
! Y! {. ~! b  d, r# Q2 P0 t/ I0 x  b    │      08_M8_Social_Network_Analysis_using_MLN.mp4
0 w3 N" \2 ]9 L0 w' p    │      09_M9_Research_Directions_in_Markov_Logic.mp4
, m0 ?4 w  `: B    │      
0 Y3 r: ?( v/ c/ k    ├─11_Wrap_up_and_Final_Exam/ K! O: y9 M+ i' Z5 s
    │      01_Course_Recap_and_Pointers.mp4
& R! y  D# @. v- `    │      
& ~" I; U( `  x( d# t8 X    ├─Lecture Slides
) F+ Q( _5 \. J3 h! s    │      0-Introduction Lecture Slides.pdf( j' L7 Y# ^- J/ K5 l4 m; C
    │      1-Look Lecture Slides.pdf+ a+ M( m5 z8 |  X& O% W
    │      2-Listen Lecture Slides.pdf! r: ?% E  K$ f, x3 g3 [: c  c
    │      3-Load-Lecture-Slides.pdf
: J+ U9 a- W& F; G; T* |( E    │      4-Load Lecture Slides.pdf
  K7 x$ A2 T4 P    │      5-Learn Lecture Slides.pdf  |' Y% g$ l. A9 m( Q
    │      6-Connect Lecture Slides.pdf; U% ?, `( w$ _9 k, g. V
    │      8-Predict Lecture Slides.pdf
# g# Y  I% |5 P    │      
+ x7 D0 L$ S1 b4 j/ f6 D    └─Tools
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            octopy-0.1.zip. r" s6 z; h7 ~) ?) ~
            orange-win-w-python-snapshot-hg-2013-03-25-py2.7.exe
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Rockyw [Lv10 举世无双] 发表于 2017-12-4 13:12:57 | 只看该作者
看帖看完了至少要顶一下!
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5#
青述a [Lv6 略有所成] 发表于 2017-12-4 13:33:46 | 只看该作者
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shaopingccie [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-12-4 13:58:44 | 只看该作者
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iminbj [Lv9 无所不能] 发表于 2017-12-4 14:01:05 | 只看该作者
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happy850917 [Lv6 略有所成] 发表于 2017-12-4 14:06:04 | 只看该作者
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lishaomin [Lv5 不断成长] 发表于 2017-12-4 14:07:47 | 只看该作者
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Thomas_Lee [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 15:06:23 | 只看该作者
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