1.1 Python語言基礎
1.2 Python語言實戰(zhàn)
1.3 Jupyter Notebook
1.4 pandas快速入門
1.5 NumPy

2.1機器學習簡介
2.2模型、損失函數(shù)及參數(shù)學習（1）
2.3模型、損失函數(shù)及參數(shù)學習（2）
2.4線性代數(shù)回顧
2.5編程-線性回歸
2.6多變量線性回歸
2.7編程-多元線性回歸
2.8分類與表示
2.9邏輯回歸
2.10多分類
2.11解決過擬合
2.12分類編程課

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
3.2實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡（1）
3.3實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡（2）
3.4神經(jīng)網(wǎng)絡編程
3.5應用機器學習建議（1）
3.6應用機器學習建議（2）
3.7應用機器學習建議（3）
3.8機器學習系統(tǒng)設計
3.9機器學習診斷-編程課
3.10支持向量機（1）
3.11支持向量機（2）
3.12支持向量機（3）
3.13 SVM編程課

4.1無監(jiān)督學習（1）
4.2無監(jiān)督學習（2）
4.3降維（1）
4.4降維（2）
4.5 k-means_pca編程課
4.6異常檢測（1）
4.7異常檢測（2）
4.8異常檢測擴展
4.9異常檢測編程課
4.10推薦系統(tǒng)（1）
4.11推薦系統(tǒng)（2）
4.12協(xié)同過濾_編程課
4.13大規(guī)模機器學習（1）
4.14大規(guī)模機器學習（2）
4.15大規(guī)模機器學習（3）

5.1 sklearn（上）
5.2 sklearn（下）
5.3加州房產(chǎn)估值part1
5.4加州房產(chǎn)估值part2（上）
5.5加州房產(chǎn)估值part2（下）
5.6加州房產(chǎn)估值part3（上）
5.7加州房產(chǎn)估值part3（下）
5.8共享單車需求量預測part1
5.9共享單車需求量預測part2（上）
5.10共享單車需求量預測part2（中）
5.11共享單車需求量預測part2（下）
5.12電影評論情感分析part1
5.13電影評論情感分析part2
5.14紐約出租車小費意愿part1
5.15紐約出租車小費意愿part2
5.16客戶劃分與交叉銷售part1
5.17客戶劃分與交叉銷售part2
5.18品鑒葡萄酒part1（上）
5.19品鑒葡萄酒part1（下）
5.20品鑒葡萄酒part2
5.21音樂推薦引擎（上）
5.22音樂推薦引擎（下）