- 任务1: 【下载】课程所需要的数据下载链接
- 任务2-1: 【课件】第01节 最强大脑之“分形之美”.pdf
- 任务2-2: 【视频】第01节引例-最强大脑之“分形之美”
- 任务3: 【作业】第01节 课后作业.pdf
- 任务4: 【答案】第01节 课后作业答案.pdf
- 任务5: 【测验】第01节 课后测验
- 任务6-1: 【课件】第02节 助攻微信跳一跳游戏.pdf
- 任务6-2: 【视频】第02节 助攻微信跳一跳游戏
- 任务7: 【资料】第02节 程序代码
- 任务8: 【作业】第02节 课后作业.pdf
- 任务9: 【答案】第02节 课后作业答案.pdf
- 任务10: 【测验】第02节 课后测验
- 任务11-1: 【课件】第03节 模型的建立.rar
- 任务11-2: 【视频】第3节 模型的建立
- 任务11-3: 【作业】第03节 课后作业.pdf
- 任务12: 【测验】第03节 课后测验
- 任务13-1: 【课件】第4节 回归分析.rar
- 任务13-2: 【视频】第4节 回归分析
- 任务13-3: 第4节 课后作业.rar
- 任务14: 【测验】第04节 课后测验
- 任务15-1: 【课件】第5节 逻辑回归(Logistic Regression).pdf
- 任务15-2: 【视频】第5节 逻辑回归
- 任务15-3: 第5节 作业、代码、课外资料.rar
- 任务16: 【测验】第05节 课后测验
- 任务17-1: 【课件】第06节 课程复习与课后作业讲解.zip
- 任务17-2: 【视频】课程复习与课后作业讲解
- 任务18: 【测验】第06节 课后测验
- 任务19-1: 【课件】第7节 决策树(Decision Tree).pdf
- 任务19-2: 【视频】第7节 决策树(Decision Tree
- 任务19-3: 【作业】第7节 程序代码和作业.zip
- 任务20: 【测验】第07节 课后测验
- 任务21-1: 【答案】第7节课后作业答案.pdf
- 任务21-2: 【视频】第7节课后作业讲解
- 任务22-1: 【视频】第8节 课程复习与课后作业讲解
- 任务22-2: 【答案】第8节 课后作业答案.pdf
- 任务23-1: 【课件】人工神经网络
- 任务23-2: 【视频】人工神经网络
- 任务23-3: 【作业】第9节 课后作业与课外资料
- 任务24-1: 【作业】第10节 课后作业.pdf
- 任务24-2: 【视频】第10节 课程复习与课后作业讲解
- 任务24-3: 【答案】第10节 课后作业答案.pdf
- 任务25-1: 【课件】k近邻分类(k Nearest Neighbor)
- 任务25-2: 【视频】第11节 k近邻分类(k Nearest Neighbor)
- 任务25-3: 【作业】第11节 课后作业与课外资料
- 任务26-1: 【课件】第12节 期中考试试卷.rar
- 任务26-2: 【视频】期中考试及点评讲解
- 任务26-3: 【答案】第12节 期中考试答案.rar
- 任务27-1: 【课件】第13节 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)
- 任务27-2: 【视频】第13节 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)
- 任务27-3: 【作业】第13节 课后作业与程序代码
- 任务28-1: 【答案】第14节作业答案与阅读材料.zip
- 任务28-2: 【视频】第14节 课程复习与课后作业讲解
- 任务29-1: 【课件】第15节聚类分析.zip
- 任务29-2: 【视频】第15节聚类分析
- 任务30-1: 【课件】第16节 课后作业答案
- 任务30-2: 【视频】第16节 课程复习与课后作业讲解
- 任务30-3: 【代码】第16节 程序代码 聚类分析
- 任务31-1: 【课件】第17节 支持向量机(Support Vector Machine).pdf
- 任务31-2: 【视频】第17节 支持向量机
- 任务31-3: 【作业及资料】第17节 课后作业及资料.rar
- 任务32-1: 【课件】第18节 课后作业答案.pdf
- 任务32-2: 【视频】第18节 课程复习与课后作业讲解
- 任务32-3: 【代码】第18节 程序代码.rar
- 任务33-1: 【课件】第19节 机器学习概论
- 任务33-2: 【视频】第19节 机器学习概论
- 任务34-1: 【课件】数据挖掘概论
- 任务34-2: 【视频】第20节 数据挖掘概论
- 任务35: 【视频】第21节 数据预处理
- 任务36-1: 【课件】第22节 期末考试及点评讲解
- 任务36-2: 【视频】第22节 期末考试及点评讲解
- 任务36-3: 【答案】期末考试答案