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作者: 程序家
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[云计算] 10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

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程序家 [VIP@钻石] 发表于 2017-12-4 12:51:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
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10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

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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 | 显示全部楼层
│  ├─04_Week_4_Materials2 v0 W% F3 O: z; Z
│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp49 i% H. b: m4 }* H) q
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp42 {, k3 b: r0 j% O0 Y
│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp4
; [/ G; A; X6 Y│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp4
. U% O1 c4 U( B' \2 d/ `│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp4
' k3 H5 {& ^: s0 X1 H. I│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4  O$ ?* d% W; v% f  E
│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4
1 D% m8 Q* y& [, T/ m│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp4
/ }; |8 Z2 u4 Z6 A; U1 @5 `│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp4. A( X2 e8 a9 ]. Z  K
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp4. X! I/ R( r5 g8 v0 S2 q* M
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp49 q* a2 M# k5 |, D/ `3 ~
│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp4
: E6 Z) Q& g5 X2 W! N, |3 Y│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp4
  w: x. o% e0 e│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp4
# R# F  z9 B; Q; q* h1 x│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp42 U# D2 N! H% N; R9 o2 E! i  f' a
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp47 t: ~2 i% ^+ Z4 Q: h
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.mp4, l0 i# [/ d+ P& L' a) z
│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.pdf) n% j, H) T+ O  l- e+ G* ^
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf% Q  y  }: |0 e/ C  @- q/ l
│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf2 B9 ^, [1 b9 B2 u3 K( ]1 F
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf
9 P1 m8 g8 u! @6 ~. S│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf
7 ~, b, s0 w1 f# d│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf
2 @0 C; w( E, m9 Q; C+ r! W, M│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf
% ?- @( x+ n) \│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.pdf
, ?0 @2 Q9 _8 q% N6 J; ^│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf
' p2 d/ L3 z0 q( N# q! M│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf
- y( S# x2 c7 _3 s* s9 b│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf' W* S( Y' l' H$ b( C
│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf
8 X& e6 H( `: r( m│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf
! J+ g6 V- W# _/ H/ Z│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf* `+ B7 V$ |5 O3 N# g8 a1 M
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf; o; v6 T+ z9 G9 N
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf0 r1 w  p  v# d7 H( ?4 l, i
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf
' G0 L0 S6 }, o│  │      
) ~, a4 R8 `2 ]9 }- b1 N│  ├─05_Week_5_Materials3 _; Z5 H% y; @# |* x
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.mp43 b' ]+ ?1 \: y9 Q
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.mp4
# d1 X; f8 V8 L( N7 {7 g│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.mp48 L, z% F: E7 e% ~
│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.mp44 ~4 C: V( u, E8 i. }2 n4 W
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp4
4 ?( n4 B$ e- C% t+ F│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp4
. H& ~! ~8 k% _: {│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.mp4
! p7 W' g) E3 N9 q' L│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.mp41 ~9 u6 `7 x, V/ g
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp4! s0 ^( d0 E0 I1 F& m4 e
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.pdf
3 r9 r6 R, e; b) I│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf% U  w# `; k' L( o' J
│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf
5 [$ B9 c+ i& B4 f* ]2 B. m│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf/ L7 B# P9 c) E
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf9 W# b  m1 V* l! g! H, A& H
│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf  R0 P9 I3 e4 F5 P5 v0 |
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf6 |9 W1 Z2 C5 l% {
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf1 a1 S5 t* n% Z! q1 F. W6 Q
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf- m, {+ a# e7 r2 E3 M+ l/ }. M/ h
│  │      
  B3 K& h: Y0 V/ i* F" c* C+ D│  ├─06_Week_6_Materials3 L* S9 ^+ w) @/ S
│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.mp47 f8 r1 y( I6 L, O  s" u8 ~7 d( b
│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.mp4
" e% V5 ^$ O9 ]│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.mp4: a' |! b3 F1 o; s6 U) v9 X8 a3 g+ d
│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp4$ e0 \* U3 [; W8 C  }" @  o9 ]
│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp4. W) H% i7 b; \+ o) M: g# @2 R: t
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp48 t: S3 c& j/ Q, d
│  │      07_Decision_Trees_8-33.mp4
$ w/ u: d! y% E; g5 n) k7 U│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4
2 ?; c) O* V' l' G│  │      09_Information_Gain_9-50.mp43 Q# n( A$ _$ S9 s8 K
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp47 s! I: ?8 [1 Z0 w
│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp45 T9 n4 a& `" c, s# Z- }
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.mp4. M# |. V9 b. g5 J* t. H
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp4
$ B1 }, D' y" k  l9 O1 R│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.mp4
# e( }% W4 _( @1 g  Y: f; L│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp47 F5 n. i0 L' C+ p2 B$ Y
│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.pdf: H8 v2 C  l5 v' b* X
│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf" P/ ~; d: D+ X
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf1 y. L* R) W: `' Q% a( p
│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf
3 a; j; m, |* j- U& F1 ?: E/ s│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf: r7 U5 }3 P. {8 L% m( J
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf: ~! q$ z" ^; Q2 X
│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf$ z3 s8 ~1 t7 \% d* B0 E
│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf
  I7 v; R. [3 l1 V; I" H. C│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf8 a3 X/ x5 w% w4 ^& s9 V& j' `
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.pdf
5 s4 I4 G! B& [" W/ l│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf4 C4 ^& r2 c; m) e
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.pdf1 \: n4 {  p* ?0 r+ K
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.pdf4 @$ w' t9 Z9 `
│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.pdf/ ]- C0 t- n7 c  F! M
│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf
, U4 m" B2 ]1 L+ r( I│  │      
- G7 t; D. L& G│  └─07_Week_7_Materials
2 [7 C4 A# d" E6 a; u' D) L│          01_LSH_Families_21-13.mp43 `+ B, x, A; r+ k
│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp4) r- I. O$ b, K0 ?* ]* w/ y2 B
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4( P+ [/ p, G8 O. v5 y, j( l9 g) S
│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp4) G+ ^4 s$ I8 Q3 H2 o
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp4* Z6 j5 b% z$ |3 a* N  ]
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp4
1 K" o; I. U% ^* S│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp4" \3 M* s- {/ r+ j, n' B/ ?
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4
' Y2 y$ g. ~/ ]7 s│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp4& f$ l$ t. J0 D" i- [& i" A' Y
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4
, h# X9 N5 k0 ]+ P│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp42 c' k- H: d! r
│          12_Spam_Farms_8-00.mp4
$ H6 Z8 }8 E* M/ t& {; W7 E& \8 q0 n│          13_TrustRank_10-05.mp4* P0 F& ?, Q" U# A
│          01_LSH_Families_21-13.pdf6 l& |3 ~: @/ h
│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf
  J: F. b& t+ o│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf
6 }. z0 z8 o  j) M+ k│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf
& X& j% f* f: Z% [, r/ r# D& Z│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf
( S# y) U5 \5 d( R- T│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf1 x/ \8 R4 c; }9 a5 r
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf
. F+ f- n, H7 `1 Z! ^│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf
- Z0 X3 X- {0 C' K$ O, ^1 Q8 g│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf
2 P0 p* {6 C0 x. r/ F3 b│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf0 S% A5 _  F8 `( q
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf
& I) u2 z; T5 I/ _7 r4 R│          12_Spam_Farms_8-00.pdf
; N& \( F8 N" s3 R│          13_TrustRank_10-05.pdf$ W$ B1 u. F8 e
│         
% r5 U" M5 U2 l4 `6 c/ ^├─Model Thinking _ Scott Page6 k5 D' F* ]( D& ^
│  ├─Section 01 Why Model
* F* i7 T7 l6 f│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp4
0 }' E* ]( l6 \& E│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4. j2 {) V6 \8 y! i% [; U9 v1 J0 k" X
│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp4
* b# ^! l# Y( h! c, i* R2 [2 u1 e│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp4
3 g% ^, R" S! [+ ~│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp4! B4 k. n# S2 q" j
│  │      
& \* d, H' s. c! ?│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects; Z. T0 T3 \6 A# V: Y
│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp4
' b  e* k1 h, U% ]│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
" Z6 h2 o& Q* o  e7 H+ |│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp4
" t  Z; |1 W/ G│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp4
; ~! y" ^; ~# k& V7 `8 }  V; f: `│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp4
+ B7 j. I2 V* e: w9 t│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp4
9 D/ ]+ x3 X  F* z│  │      4 z- k. P+ {" y2 i7 [
│  ├─Section 03 Aggregation% V. _$ U. L5 I6 q3 `* R: A
│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp49 w/ o0 ]/ R2 `
│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp44 ^+ i' c, t6 t; b7 `% S1 B
│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp4( Q, M- w  v3 j: J+ H4 C
│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp4$ j; c1 D1 N$ H( u" O
│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp46 i, z1 B$ X2 p! k/ B$ k
│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp4
9 _, C, X. M, A0 I4 a8 y& K0 S│  │      
9 o( o$ g. q6 {- w│  ├─Section 04 Decision Models$ o: f+ B" U. s4 L5 V
│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp41 ?7 ^4 Y# W* r# ^4 S, c
│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
* R% p' [# g4 o6 C3 h0 `8 X│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp4
2 I; O9 v0 I: E4 o- K5 f4 k│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp4
- r$ `4 v/ k$ |, }! k+ Y- S. w+ v│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp49 b0 t4 H+ B" V; Q* W
│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp45 a# o+ M: Q2 i' x6 x5 @3 K
│  │      
6 T& a/ a. b, I0 @9 \8 n│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People2 c" R, k& P  Z  {4 R2 x
│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
; R* k$ V7 Q+ D│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp4
7 }! Y" }" X% e1 [│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp4
; {6 {: h% Z0 o0 i: [│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4
( S6 r6 v: `& W1 a( K│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
, s, [: U1 w6 M- X: T6 m3 ^│  │      
  f: m6 ^5 u5 \│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models2 n3 F  a7 E2 F# |9 e4 n2 a% \
│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp4* O& V  W# L6 }0 J4 j6 T
│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp4
. p3 D$ T+ V# W" w8 I│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp43 b. H6 h6 e1 p- X& U
│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp4
, D; P& B5 ^3 p5 G! e│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp48 X" w4 L8 T- `2 Z% j5 r! l) d, }3 p
│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
5 ^4 f8 v( r3 T3 E  M5 y│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp49 O" ?9 L  J9 b7 F4 g. \; f0 b
│  │      
8 |2 _1 G9 L* C2 {1 R, {. v│  ├─Section 07 Tipping Points
1 i- |% E1 S  g3 l" [$ B  L1 [│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp4
9 a2 ?( T( N% j│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp49 L6 L( [0 b# ^4 L/ ?9 l- K
│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
- M, i* ~1 g9 @8 h1 q│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp40 I: w) J1 |( ]: |' a4 m
│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp41 c: g8 e) U5 C% o2 J' \1 T
│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp43 @$ I$ T9 }! ]1 Y5 P7 k$ |' D
│  │      ' X/ x# \+ F8 X* N4 H1 J' _/ R
│  ├─Section 08 Economic Growth) y* D- _3 y1 N: u3 D
│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp4
5 }3 D1 s0 c: l! ]2 K│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp4
! B, i7 l  S4 M* y7 n8 ~5 y& M│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp4
" i7 N& k* _7 Z& `│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4. V# E- D( A. J2 X+ t$ Y
│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4( B8 P0 o' H6 C: O) X
│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp49 j2 N+ P8 {1 ^0 Y- S8 C
│  │      
% E9 e4 [$ q5 ^; @, A! w│  ├─Section 09 Diversity and Innovation
; g9 y% j, \! L& ~' E  ~│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4) M; n' J3 \: u
│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp4
6 t6 C  }& z. s2 n- t' G│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp4
6 J# X, f/ k" |5 s' n- B0 H2 C│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp42 {- N( V" f+ C4 f. w  |: A* J
│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp4
! J' A. K" S' d1 [│  │      * X  W( V& g9 d3 B/ O: R
│  ├─Section 10 Markov Processes
" F. |! [7 E  Y* o( {( i│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp46 i# H! p) T0 E" U  {6 W+ b
│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4" [' |9 T4 U* i3 m! m0 _
│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp4: Z/ i2 F% w3 l
│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
+ L- {% X" f, a& e! b- j6 f& O7 K│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4. D+ n( j: ~2 X& B" P; n1 f
│  │      9 v2 {% p8 d7 C3 S
│  ├─Section 11 Lyapunov Functions9 ]  @- \7 e6 D3 K; n. |$ k# i
│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4
3 ^! N2 B+ S  H6 U1 T1 b6 b& D│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp4
7 ^" r4 F* S. p! P% b3 a, `│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp43 v: d$ ], L3 @* f; ~
│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4& w' c+ o" w% ~. m2 K# n
│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4. [7 _- `2 M' M8 b! C3 L% O; \
│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp4
: \5 V0 ~/ g' C3 f" w│  │      
" T& N( w, m$ L6 Z4 Y│  ├─Section 12 Coordination and Culture3 @: ]% s/ Q" A$ u) i' N" Y
│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp4
$ X  _  G' k" Z$ j( v8 ?+ w% n│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4' Z% r" t2 n% n$ G8 V5 |" l$ E& F8 w
│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp4
. i7 `, s4 Y) T) ^; M! ~│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp4
+ _5 r- y" U) ~! P" q) {│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp4
5 M3 K+ {7 o& f$ l. J; Z│  │      
6 K, w' l1 [6 w( q% P│  ├─Section 13 Path Dependence
. r2 x2 d6 k6 p* B) _- g7 v) n│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp41 C4 x5 o5 ~' S9 `
│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp4. A' H! N, d) `  \, |5 ^
│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
1 k" ~! u9 F8 T" E│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
5 n2 W  Z/ H+ s+ f9 {│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
7 p- W  p6 e  Q9 o│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4( `6 t: i: Y: ^2 o: g
│  │      
: ^# c& ~5 R' \0 i. g4 K9 C│  ├─Section 14 Networks+ p: O, K) D$ o: t8 m
│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp4
  b2 T# J: n# `0 `( T2 W! G" K+ Q│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp4
/ r0 Q" U! |  z7 O- e% s│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp4# M' @6 M2 _( T+ x, Q
│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp4
2 l: f' v- G# s" G│  │      
* I, ?+ o8 a& O7 H8 h│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks  W8 v2 }6 x  F' B
│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
' q" _: w7 e% H1 r) d# V2 [1 ?$ X6 R! B1 S│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp4
9 U5 A- r' H2 O# n0 |' a5 `│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp4" n, x, z" L/ T
│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp4( ^8 s  t1 O. u6 Z
│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4) D+ ]$ C1 S' T& x0 g9 f3 Y
│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
3 Z( {* U, R6 y- f/ _│  │      $ ?* f& Q* c8 n' x$ i8 ^) m( F
│  ├─Section 16 Colonel Blotto
1 \" r  N# X. O/ C# t│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp4
- k  P2 W9 v) O; l│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
4 h1 }- [) n. c3 t│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
0 \: d/ D0 P$ S% @9 L, P9 c│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4- v5 s: G- h) o% n5 e3 t
│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4
, C) U9 ]3 k$ A/ R8 a% z$ D2 w, }- m│  │      " b! j9 Q+ w6 M' O, r. ?, I  X, ~
│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action4 G" ^: g2 L- o1 {# [% R
│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp41 Y. d4 c9 z+ ?" d% }
│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp4
; h$ }! {* H* N" q) O) `8 w* |│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
$ I6 s* Y7 Q7 V│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4$ u. Q6 v, {# B5 P8 `
│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp4; E' M6 z6 S) Y& L* X; Q0 m# T8 A
│  │      
6 ~5 Y! g# q$ P/ E. f3 D! _% I│  ├─Section 18 Mechanism Design6 Y1 b- \2 V: m* N7 _/ Q
│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp45 ~/ J& }9 j3 v  W) M( V+ e. p3 k
│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4! u2 d2 t" U2 n5 x
│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp43 C/ b% @  j  t4 L7 O' W! e
│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp4
9 y: N+ q1 D* Y│  │      
$ a* t1 U% f. [0 E, b│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics. n+ `) P$ d: T& n2 T
│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp4
# \0 H: g: @4 I6 C- s  h4 i+ K6 p│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp4- z8 W1 [6 @. J& R- _5 x* A- J
│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp4
) N7 l2 N7 v% {* f│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp4
' [/ e0 k' w' l8 j) z* ^8 T│  │      
4 p! w/ G, y! O" k2 z' t│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker
. R) _! T% ?! a│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp42 {8 v  X2 l$ z! s) W* j0 g& `0 \
│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp46 w$ O9 h5 O& ?, w/ p  N
│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp4( H. r# N8 ^: F' ]2 L
│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp4
5 L& J# e% `% j9 J2 M* E1 `│          3 z% n) L! G4 H! h4 C1 A3 [4 F
├─modelthinkingzh-001
6 ^7 U, i; V" b7 g$ h6 b  O│  │  Model Thinking Resources.pdf) M8 p8 f5 k( B4 ~8 o9 d' Q$ T
│  │  Model Thinking Resources_2.pdf( W: r+ B& b- }. d" s
│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
& e& L; \. a# E' K  C; H│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf7 \4 j# F7 x; S+ R
│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf
% ]1 d# l) P5 A# G; u. b/ t│  │  ( w0 M6 m6 s; Z
│  ├─week01
6 h# h% r# Y/ _0 w│  │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4
3 C6 a/ l6 j" g7 q│  │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4& q! Q% i- x! t0 _/ o' S0 i* b
│  │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp4# N, c+ W  D2 w( S
│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
) E7 E( }4 l  |3 I" |/ R7 g│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
! L5 k& s1 @  s( l2 r8 q│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp4- u5 Z3 y% _7 c$ [4 u) ]
│  │      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: L" j, v: T$ q1 A* N9 j
│  │      ' X2 L+ R: U; T& f/ U
│  ├─week02# D9 |7 ^) g6 j5 ~  }
│  │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4- N& J; Z) k2 k- [4 Z# \" P
│  │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4# [, I; z' A' h$ u' _1 \
│  │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4! h  `3 y3 |; v( S- B2 R
│  │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp41 k! Q7 w7 q, B+ U- k$ |
│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4
) G8 D6 z  v) ?" P2 G+ j│  │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp4- f3 {# S) O8 q+ S' c
│  │      
' M, A1 ]8 v$ {" ]+ d9 {' Q. A6 \│  ├─week03
, R3 b5 U$ p  ~# K1 `3 I│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4
( O# }& j$ ~; z" T# I! C│  │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4& m- D/ b  t; _1 ^% y* M+ x
│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4
1 e, t5 W. H7 ]9 y3 D│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp47 t. w' x1 `. V' X0 q3 }  u
│  │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4
1 F: o9 e' t1 M  A2 E! x; q" ?4 O│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4
$ |* l# v2 c  U9 m9 B│  │      3 U* o7 \) n! l
│  ├─week04) f+ i/ x3 \  F3 V  C5 Y; q' [
│  │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4
6 |' m% {: }- {3 c( \. M│  │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp46 ]# v' `- ?; i
│  │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4
- q6 k% N5 E9 l3 W% r│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4. O3 t! R3 r  b" I) y
│  │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4
0 w' ?/ _! T3 o1 B│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4, y3 ^1 m0 g6 i3 \6 _) \# A  j) S
│  │      
- ^4 Q" s7 k( q+ k. `│  ├─week05' ]$ \$ j, H' v, u
│  │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
: o8 c" }& [9 B- z! i│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp43 h7 x, b: g8 s  P  E! i# f# C
│  │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
4 W! i" F' N! T* R) z' L│  │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp44 J( a# b% V# E* i; e
│  │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
' N5 R  Q; W$ r# J" M- k( Q! ^│  │      
. T; F" F8 T! v# y- y│  ├─week06
; ]8 a6 Q  K5 X3 T/ Q. @│  │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp4
& y% L; X2 h4 X9 W! _│  │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp4. P% a9 w& A" S  s- }' q
│  │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp4
% N. Q/ x/ l1 e! W0 x* O│  │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp4% d; F- e( ?& }: v% E7 t
│  │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp46 u! S& U" D( }/ E% u! w5 {
│  │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
, X+ W3 c/ ~  l│  │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4+ d1 |' g- l0 g$ I; P7 h: ^
│  │      . q" I3 H" @. y& R
│  ├─week07
3 h' c; m! b; L8 o) ^, X│  │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp4
6 _7 w4 E- o4 R( z│  │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp4
- M; k  J0 Y+ J  R% w4 b' F: c+ a* V│  │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
8 s% @/ O# j7 K2 U6 X5 I│  │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4! x4 v) g' N$ W3 H0 ?8 T! r" m
│  │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
- u& N0 }7 R" c# C│  │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp4( }  m  ?. x# W
│  │      
2 @7 q7 _1 T" x: ]│  ├─week08& }1 L8 D+ ]) ^+ Q/ L1 b4 I
│  │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp44 T2 u6 q: z0 j* n( d
│  │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp47 V' N. {7 n' g7 j2 U" ?
│  │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp49 O' k  O1 F% B. z0 G
│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp4) F& s- @1 I5 j9 @5 g! U
│  │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
  u! y1 U- ~- F7 P6 C2 H│  │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
6 z4 t7 ]1 A3 |1 D) `+ }3 [4 {9 e4 O│  │      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# F) f( F3 f5 C' N1 Q
│  │      9 s9 u' x8 N2 _( `6 ?
│  ├─week09
, g& w- N4 ^3 q4 Z) X- u% H│  │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4" ^6 a$ l6 Q6 ?/ c* U9 T- p8 w5 \4 Q5 G
│  │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4. e% u+ R7 j* ?& b
│  │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4' i; K5 `+ z( m$ R1 Q
│  │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp4
/ Q# \* }% j( T4 ?9 u│  │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp48 V2 n5 G& C. A9 W! T
│  │      3 q+ m$ ?5 E/ N, ?' K
│  ├─week101 Z9 A) R, T" c; V' M
│  │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
6 I5 l+ ~  o# g" R; l│  │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
  ?$ e  z1 N) Y: U│  │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4" y# }& w8 V1 s4 {4 N
│  │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
) {$ o! t" {; a8 G5 W│  │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4
' j3 R; R; k% c│  │      
0 f& p& V0 ?7 v, ]/ o& M5 F│  ├─week11
% b3 b& V/ y6 a& d* C: o6 k4 ?+ Z3 x│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp43 \6 C* \2 x( ^% z
│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4" Y+ v) Z: J! m) a
│  │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4  V; l( T3 h9 n$ q  b
│  │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
/ b/ ^, L) ~" [7 R+ g4 `│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp48 h' z  t7 L7 n; _% P
│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4
( F) l( y5 b3 k│  │      
4 w- w2 k0 {- w3 R- |$ L- _* e│  ├─week12
! g0 D8 K# {  f* v& K- o$ @- h4 O│  │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4+ X& `* S' l; g
│  │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care1 V" [: U0 ~0 M  q" ~" E7 m
│  │      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).mp47 V% C! r7 c+ B( R
│  │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp45 U4 {& E" J6 E, N) F$ s
│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4& V% R, ~: n' H; }( B# r7 w
│  │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4# Z4 `* [+ ]# H* g# d
│  │      - c) d9 ?/ ~% l8 [
│  ├─week13
# f% n- K3 k5 H+ i$ r6 q7 }│  │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp4
2 s- N: b, Q" j) J│  │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4
5 A9 @$ N% m% M& Z│  │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
! z4 y; U; o9 O+ P/ `& u│  │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
; N5 ]" ]' u+ y2 b3 @- j│  │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4' J, f' @, T+ v7 `1 `! j
│  │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4' P  A9 x8 @$ N9 C4 Y" O* b
│  │      # s& K7 g4 x# D9 h  `/ k9 g
│  ├─week14* w- a" e: u+ |9 R; G9 F" H
│  │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4
; h0 @7 C' A* L" d, K│  │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4. [  x* H1 g9 \6 c. W; j- k( a
│  │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp49 y7 L0 E2 A+ ]* n
│  │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp47 W5 \- q2 g2 }% h
│  │      
- u9 M+ @' R9 d2 E% n  n│  ├─week15
& b- Q/ j- ?6 H# O( L│  │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
4 H& j; E2 b* W8 j│  │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4
7 Q2 u9 b( B: C, P5 z│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp46 w/ x7 G. J' m, J4 @7 b
│  │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp4
" J; u* N) }' G3 \│  │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4% X; F8 f9 J( j0 ]$ }, e% c5 u
│  │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4) ?  p$ \& |1 N  C
│  │      
+ W; @- ]+ L. v1 E! }│  ├─week16
7 |! v4 P4 y/ \' ^2 b│  │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
9 X! u2 H3 o( G8 E2 f4 a! Z│  │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4$ Y' F3 t! A: s7 R3 _
│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
# ^: y* h0 D) u7 V1 g, h3 S│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp42 H1 f$ _' G) H2 c4 N
│  │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4
9 d( C) ?' u, z; u- ?( _1 X│  │      
' ?0 l0 g* l: C, b│  ├─week17
9 C. W, F$ p! @; U7 y6 R│  │      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
; r% r3 i# S7 c% t* E│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4( L2 Q; R3 x0 B- |" e4 n
│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
, M) k: [8 _) ^│  │      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% v6 }' h7 ^- R9 y! a1 @: c
│  │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4; X  \! x* ?. B5 M( W
│  │      
0 H6 D9 P  `8 f* A: }/ J  D│  └─week183 v4 D! F+ i, F
│          18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp48 G; i6 X( f) {7 c
│          18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4  q& |$ j. D0 u- D. h
│          18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4
$ B3 H0 T) G0 W, r6 V│          18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp4
  Q  X7 x5 p. p2 i+ X  J│          ; f6 g& X/ P: G, O3 C3 j3 K. j' I
├─R Programming
& j: F& V7 d  @$ {( M│  ├─Background Material
" m& C5 _0 |+ M+ J& f- h, j│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp4
3 g$ X; w" W6 x* F# _+ A- }5 A" v1 i│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp4
; ^. V) b1 `# L, }2 B│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4
" w$ {" y) q- Q/ m' Z7 X$ d│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp4
: [/ V9 I$ _7 f5 P│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp4; a& p6 V) h7 D. M. k6 \" g
│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp4
: C( I1 ~& _6 k- `( o: T# W│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp47 j# i% C( n/ R: P* ]  ~2 l' P8 r: j
│  │      $ L4 G( b( i' C- I- }# O
│  ├─Week 1) J8 C" ]: ^5 Q0 D
│  │      2 - 1 - Introduction.mp4
8 R) {8 g9 _! h5 y4 _│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp4. L3 \- y: w5 n" ~
│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp4' [' B8 [) n  {) W" D/ l
│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp4; X6 b( y4 X+ J) W4 R- ^# u( K3 Z
│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp4' L, h6 g1 H+ b: N
│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp4
: l& F7 Y- d4 s1 o# c│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp4
. _8 V% g8 i- \│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp4  m3 ]& b. \4 [6 Y! p5 r$ ~
│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp4& U. e2 e# H/ X
│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp4( P: L* K  T& u$ r5 m/ m
│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp41 ]1 E' ^$ `$ ~+ M8 P% F+ I
│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp4/ K2 _2 {1 h! q9 v- b
│  │      DataTypes.pdf8 c6 c+ K8 c$ P0 i$ R3 q
│  │      help.pdf
& G' b. L3 j' G│  │      OverviewHistoryR.pdf
4 `* a$ o" A% k- J; w│  │      reading_data_I.pdf
7 b, d. M! x5 Z7 P, m/ R$ t# ?│  │      reading_data_II.pdf/ Z5 ]) p* S/ Y, r" o, J
│  │      Subsetting.pdf
2 J! w& z" E8 T" \8 N1 `7 i3 i  ]│  │      Vectorized.pdf' h0 }% J0 F% B, q
│  │      0 i, h" Y( ^& p( ]) m
│  ├─Week 28 Q4 {: v0 J, h' U4 j, n( c, y
│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4
8 |2 ~8 q4 D, P( h! X. _+ P6 \+ |│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp4& X8 Y, a3 J1 F8 j8 n5 L6 D
│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4
1 L5 E- ^6 a' `/ K8 |│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp4
) ^8 R. Q, K- V. _! v│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp4
  X% g, M! e' Y# Q; k. E│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp4
6 f0 \) d# I. K! b0 x│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4& P7 u4 V- R% o* M6 ]( q" s7 w
│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp4
. {2 M' W1 Y5 N' G│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp4# e1 W8 h* w' c; q
│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp4* ~: Y5 f5 s! |7 z* q
│  │      CodingStandard.pdf( j4 t( [" Q4 P# D* x; o! s$ N
│  │      ControlStructures.pdf0 L7 T  h" y2 A4 n/ k3 E6 z: Z# C
│  │      Dates.pdf
4 m, a+ @8 H, i: F7 e: {│  │      functions.pdf) U* f: t, S# g. K8 u+ e; D9 e
│  │      Scoping.pdf) f9 c2 ?, x7 p) O: H4 e3 v
│  │      
! m6 F, ~8 @  J6 L; w8 g- O, p# P│  ├─Week 3
7 T: V: L3 p7 S8 m6 c% m$ r│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp4+ H0 m& x9 U! f$ S
│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp4  M3 d1 `/ k' {7 z6 n+ Q
│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp4
" t! S: h2 ^0 X, j7 m; Z+ X│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp4
  Q6 E6 U+ B7 H" _7 {1 p. }( Q│  │      4 - 5 - split [9-09].mp4& M6 B; D5 G" R+ t8 |
│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp48 [: z4 l; v7 u$ }
│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp4
4 H' U0 d3 a6 B# z5 T1 M# E7 ~│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp4
* F8 D( U8 l1 ]. x9 O/ e+ {5 h│  │      apply.pdf
+ ~- h% \1 f- U0 L! Z# e$ U│  │      debugging.pdf
9 @4 [9 ]0 N, p7 o' I6 P; O! C2 N│  │      mapply.pdf1 m- \9 i3 ?, F& c. C- V
│  │      split.pdf0 e( j7 D" k2 @" }
│  │      tapply.pdf( S$ g) G* S5 G" k" w  F
│  │      
9 L9 e: q, N! R' F. ]│  └─Week 4
4 ]5 T6 ^, A$ O9 U2 H4 N6 i6 c│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp4+ @* |9 s0 e- r" B
│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp4
9 d' V8 ?" S7 \' ~+ J│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp4
0 V6 k9 _1 }+ g) L│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp4
) Y5 u$ `- B) [" P1 p$ Q$ d│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp4, w1 E6 d/ I. f" y
│          profiler.pdf" \# P5 ~+ z( n0 I" w. o- ^
│          simulation.pdf
; W5 K) r: o6 M+ P9 N7 v: |│         
5 |3 \) y7 k& Z4 X├─Stanford Statistical Learning 20143 m# T4 k3 }2 O) k2 o$ V
│      JohnChambers_Interview_111213.mov
3 S+ r& @( r/ _8 h3 I│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov
1 i) c  k" K: B. R' Z8 k│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov- B- Z8 q6 B9 Y3 l
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov/ v- v# \9 b$ Q
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov
! t5 ^4 H* O& |; C7 h% L, x2 y1 P│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov4 w$ n* }$ k8 t0 `/ ?( b
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov
# R" ~/ R6 @; c6 t2 ]9 c, _│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov1 t, o1 y2 ?  g: I4 D7 o
│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov
: o1 Z+ n" a+ d0 e* s│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov
2 b! z+ e2 k8 ?, Z& C( Y% r│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov( ?3 m/ U7 a& o6 ?% t: E- S
│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov
. q+ n/ q; t0 L+ e- ]" n│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov
. F1 @7 m* \% h- @0 a│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov
) J- v4 U; O3 {8 d7 l│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov, n4 }. n% ^- E' f+ A: s
│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov$ l. C- w4 t- E0 h( E+ c+ T
│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov+ V2 I) v+ ~& {
│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov' M) L; S: J! c' L% Y' U
│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov
8 H! l4 g$ |- A+ L│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov' o# h0 |% g8 P( A9 L- O: P
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov
! ~' g- S' M" B( e* T│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov
8 s* o) ^, a( C( r( k* s8 y│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov; v  {& f+ {7 o# a
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov" X7 U" Z) k- a! x* Z/ u
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov/ y3 c7 S8 K! H
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov
- f  b0 I$ b2 g1 O2 M: Z5 Y, N│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov! k4 m' x4 `3 k9 }: K
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov
/ c5 x& t8 I5 l# z+ }│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov
$ M8 z5 e2 D" F│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov
" U9 z, A: j1 p+ L" q/ A1 ^1 y│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov6 S& E; B! C' B% P3 K% f
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov; ^9 V1 J/ B. R+ H9 j  m1 y  W
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov
& V, g) q2 D- i# F0 g/ i7 l│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov5 L, c( a0 b! {9 p, ~. w% Z
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov5 M# M( s4 u3 C8 E( D
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov$ r  q0 g6 F" i' G4 ]" _" _( h6 z+ W
│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov
0 j6 V* x3 K: w8 P. a. \│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov" m! R( N9 M, z- ?# N4 {
│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov8 L8 f  [- ^' p: e1 B0 w/ U
│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov
! y1 [& Z9 c& v/ G% S( b$ v│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov
4 Z9 [5 H9 T4 m$ b8 z* {$ C( V│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov/ A  p: E4 ~" L" }/ b
│      StatsLearning_Lect12c_111113.mov$ ^- C  c) A' x9 l
│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov
5 `1 f! C: q4 `: {( [│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov: b; e. I. j* C7 m" p
│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov8 R8 c* c3 K: }5 ^5 b4 w7 }* Q0 `
│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov4 J% g5 n; t/ j
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov
! [& i, `) G; }3 c* \│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov, n: w: q- ~! }
│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov
& b7 S/ d2 d! V, I, t│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov
! I& O4 Q- O& o│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov
2 W6 r3 d  s( L, B& a1 W9 w│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov5 l6 {: Q* V5 i% G4 G
│      StatsLearning_Lect5a_112113.mov# n) I3 z9 k/ h. B5 z
│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov# L, `% }! N1 m0 E
│      StatsLearning_Lect5c_110613.mov
/ d8 ~- x0 y3 v& G# Y& L( k│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov
1 d# _  @4 p9 Z7 x& E# z8 K│      StatsLearning_Lect5d2_110613.mov
+ |. ~  Y; |! ?: K│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov/ m( I; q- e" x" g. y  ^7 A, q
│      StatsLearning_Lect6b_110613.mov
) A) Q# T( E# ^1 A$ [│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov
: C8 h& T, f/ }( Q; s2 F│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov& r% V; e8 ^: A/ L% C
│      StatsLearning_Lect6e_110613.mov
2 `$ [6 T% V& ^' J6 V│      StatsLearning_Lect6f_111113new.mov$ ^0 T2 k/ F2 H. ?
│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov6 V' C& Z2 F  l2 s1 I
│      StatsLearning_Lect6h_111113.mov; N  t- D, i$ C0 b3 k3 S
│      StatsLearning_Lect7a_110613.mov
$ N, e: G* D' z7 v│      StatsLearning_Lect7b_110613.mov
4 Y4 C0 |4 x9 j. p1 D│      StatsLearning_Lect7c_110613.mov
: T. T1 n" H# v  x' d3 e% v: Z│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov$ o1 x; X% y% O, O
│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov+ U3 ?" H" Y) J4 R1 e2 i% W
│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov3 n- Z3 K( Z6 P  U" I( v( J; o# v
│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov0 K4 A9 B( J2 y" T  }- o# t. k
│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov
" s! f, U4 ^" O6 l# {+ ^7 H, C( x2 }% P│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov% [3 z- a& f% M! U" J/ W- a
│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov
: ]% N5 D& p5 k+ ?│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov
2 s# h: j1 E6 A& Z  {4 R/ h* A│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov
. ?. R3 G+ \8 a5 ~: J/ U│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov
: }' s, ]3 X) r│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov4 V# P' L+ y4 Z% E
│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov
( T' l  g( @! C$ A3 L; f9 E. f# L│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov
$ a: J" g# ]) K- \# X│      StatsLearning_Lect9b_110913.mov
* f1 o! b# Z8 G2 k│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov
7 }! `& ]0 G3 T4 N; l│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov4 F- d* [* X# `! P0 z* b
│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov) Z/ U! J  J/ ]' ^% f0 j5 h
│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov$ w$ b' T( A$ V
│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov
! E3 W2 w* [- r3 D" S│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov
1 u  X( u" }  n│      5 u) @1 L% d' v# V
└─The Data Scientist’s Toolbox
% j8 {7 r: D. a4 u/ ]" A  |( P; ]% v    │  genesblind.tab.zip
! d7 H- q7 d9 @5 t" ]7 Y) N    │  genestrain.tab.zip
$ h8 g0 w) z9 a* J    │  hw3data.zip: I6 R! i- R) [2 f9 w3 d4 _
    │  homework2.pdf
% Q) z0 F* U1 d5 D* d0 w    │  HW6.pdf9 H- Z+ k+ ^1 V. S
    │  web intelligence and big data--笔记-2012.pdf
! r5 N: w" `3 s1 i7 ^$ r9 @    │  ! l: U  B9 p0 F2 U6 X, ]
    ├─01_Unit_0-_Introduction
# w+ V6 P% @& p6 n* z9 Q# O, T    │      01_0-0_Preamble.mp4* D6 u3 J' _2 [- o; v
    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp4
# _# H1 q. Y- F# M/ \    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp4
3 ^9 a' u2 K8 A" f$ [# X    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp4/ F2 t) B0 {3 K% `
    │      05_0-3-2_Big_Data.mp4; u7 s9 R/ C) R0 @8 ^  o
    │      06_0-4_Course_Outline.mp4
: C# u7 b4 W( O, f    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp4, J0 v, J% X8 E. t2 _
    │      ' ~: T. [6 ~2 s: u. R6 Z
    ├─02_Unit_1-_Look
8 B" K8 E( d* s    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp4
, _  \  ?" d  f    │      02_1-2_Index_Creation.mp4! F4 U' Z7 R$ q/ Q  z$ r
    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp4
4 W3 ~1 y* B4 \! G' @$ _    │      04_1-4-1_Ranking_-_1.mp4
9 n% F+ T) K$ e$ w) `6 ^3 C  @    │      05_1-4-2_Ranking_-_2.mp4
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! K8 \# q, y: F3 J  `    │      06_G6_Q_amp_A.mp4
4 Z# L, Z/ v$ n# |3 h    │      
% D, S" v4 v$ b- h5 `1 o    ├─07_Unit_5-_Learn
5 x3 e! p1 e# G% x% R6 f    │      01_5-1_Preamble.mp4& T  [% z  I6 n5 I. f
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' h# ]" y3 C4 E    │      04_5-4_Learning_Rules.mp4
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    │      
  ^5 x6 {& G$ x+ ~, }  r    ├─08_Unit_6-_Connect
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) o, g& t7 \+ Q: x    │      06_6-6_Algebra_of_Potentials.mp4
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    │      
/ Q7 I* T/ e# W' x; s    ├─09_Unit_7-_Predict6 A2 h* R& A7 N  h: G; b4 R
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    │      10_7-10_Blackboard_Architecture.mp42 A0 m/ \% Z/ @& j* E4 z) o+ e
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    │      1 n  Z/ Y% k8 X7 \
    ├─10_Guest_Lecture_2-_Markov_Logic5 f0 J. Q: ^% Y; }. H
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/ \2 ?# m- v8 D! O. S5 i( ]    │      04_M4_Markov_Logic_Formalism.mp4
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7 Z) s# Q- i7 D: o8 U4 {. r1 L    │      08_M8_Social_Network_Analysis_using_MLN.mp49 G9 ^" s, E- I; B4 ?, l6 P+ ~
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% w5 {$ Z6 ^' R& b6 w0 [6 Z. p    │      $ x% T$ |1 p! L
    ├─11_Wrap_up_and_Final_Exam3 ~) g) w6 E  J3 ^! r; ^- [
    │      01_Course_Recap_and_Pointers.mp48 S9 R; X) U4 ]- m# L
    │      # c" m4 q4 h8 b! X
    ├─Lecture Slides. l3 O; Q5 C. @& Q, b
    │      0-Introduction Lecture Slides.pdf/ ?- B2 X! ]1 E2 k
    │      1-Look Lecture Slides.pdf
; }# M# A! ?! l" I6 i, K    │      2-Listen Lecture Slides.pdf
% [, m2 y3 G: O1 o( e3 h# ^3 ]    │      3-Load-Lecture-Slides.pdf0 U6 |" f9 F5 N
    │      4-Load Lecture Slides.pdf  E7 d& k, x3 h
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5 C- m( r! e8 Q" T  b% E    │      6-Connect Lecture Slides.pdf8 Z) K  {9 n7 J7 V5 D) ?
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3 ^8 F3 H7 S. O    │      + m9 Q1 X0 C! D# u" K1 c$ }" P1 t8 j
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lichaojingming [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-12-4 13:04:49 | 显示全部楼层
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Rockyw [Lv10 举世无双] 发表于 2017-12-4 13:12:57 | 显示全部楼层
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青述a [Lv6 略有所成] 发表于 2017-12-4 13:33:46 | 显示全部楼层
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shaopingccie [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-12-4 13:58:44 | 显示全部楼层
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iminbj [Lv10 举世无双] 发表于 2017-12-4 14:01:05 | 显示全部楼层
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happy850917 [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 14:06:04 | 显示全部楼层
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lishaomin [Lv5 不断成长] 发表于 2017-12-4 14:07:47 | 显示全部楼层
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Thomas_Lee [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 15:06:23 | 显示全部楼层
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