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課程介紹:

047_Model Thinking_模型思維\
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\


詳細目錄:

├─047_Model Thinking_模型思維
│  ├─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 歡迎和致謝 Welcome & Thanks (3-58).mp4
│      │      1 - 2 - 1.2 一對多和多對一 One to Many & Many to One (8-59).mp4
│      │      1 - 3 - 1.3 為什么要運用模型 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 使用和理解數據 Using & Understanding Data (10-14).mp4
│      │      1 - 7 - 1.7 使用模型做決定、策略和設計 Using Models to Decide, Strategize & Design (15-26).mp4
│      │      
│      ├─week02
│      │      2 - 1 - 2.1 分類和同群效應簡介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4
│      │      2 - 2 - 2.2 謝林的隔離模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
│      │      2 - 3 - 2.3 測量隔離 Measuring Segregation (11-30).mp4
│      │      2 - 4 - 2.4 同群效應 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 識別問題 The Identification Problem (10-18).mp4
│      │      
│      ├─week03
│      │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4
│      │      3 - 2 - 3.2) 中心極限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4
│      │      3 - 3 - 3.3) 六西格瑪 Six Sigma (5-11).mp4
│      │      3 - 4 - 3.4) 生命游戲 Game of Life (14-36).mp4
│      │      3 - 5 - 3.5) 細胞自動機 Cellular Automata (18-07).mp4
│      │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4
│      │      
│      ├─week04
│      │      4 - 1 - 4.1) 決策模型介紹 Introduction to Decision Making (5-37).mp4
│      │      4 - 2 - 4.2) 多準則決策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
│      │      4 - 3 - 4.3) 空間投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4
│      │      4 - 4 - 4.4) 概率基礎 Probability- The Basics (10-06).mp4
│      │      4 - 5 - 4.5) 決策樹 Decision Trees (14-38).mp4
│      │      4 - 6 - 4.6) 信息的價值 Value of Information (8-41).mp4
│      │      
│      ├─week05
│      │      5 - 1 - 5.1) 人類模型:電子思維 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
│      │      5 - 2 - 5.2) 理性行為者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4
│      │      5 - 3 - 5.3) 行為模型 Behavioral Models (12-49).mp4
│      │      5 - 4 - 5.4) 基于規則的模型 Rule Based Models (12-30).mp4
│      │      5 - 5 - 5.5) 行為什么時候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
│      │      
│      ├─week06
│      │      6 - 1 - 6.1) 線性模型介紹 Introduction to Linear Models (4-27).mp4
│      │      6 - 2 - 6.2) 分類模型 Categorical Models (15-13).mp4
│      │      6 - 3 - 6.3) 線性模型 Linear Models (8-10).mp4
│      │      6 - 4 - 6.4) 擬合數據 Fitting Lines to Data (11-48).mp4
│      │      6 - 5 - 6.5) 讀取回歸輸出 Reading Regression Output (11-44).mp4
│      │      6 - 6 - 6.6) 從線性到非線性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
│      │      6 - 7 - 6.7) 大系數和新現實思維 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
│      │      
│      ├─week07
│      │      7 - 1 - 7.1) 臨界點 Tipping Points (5-58).mp4
│      │      7 - 2 - 7.2) 滲透模型 Percolation Models (11-48).mp4
│      │      7 - 3 - 7.3) 傳染病模型 1- 擴散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
│      │      7 - 4 - 7.4) 傳染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
│      │      7 - 5 - 7.5) 劃分臨界點 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
│      │      7 - 6 - 7.6) 測量建議 Measuring Tips (13-39).mp4
│      │      
│      ├─week08
│      │      8 - 1 - 8.1) 增長介紹 Introduction To Growth (6-43).mp4
│      │      8 - 2 - 8.2) 指數增長 Exponential Growth (10-53).mp4
│      │      8 - 3 - 8.3) 基礎增長模型 Basic Growth Model (13-59).mp4
│      │      8 - 4 - 8.4) 索洛增長模型 Solow Growth Model (11-41).mp4
│      │      8 - 5 - 8.5) 中國會持續增長嗎?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
│      │      8 - 6 - 8.6) 為何一些國家沒有增長?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
│      │      8 - 7 - 8.7) 皮凱蒂的資本論- 一個簡單模型的力量 Piketty-'s Capital- The Power of a Simple Model (8-41).mp4
│      │      
│      ├─week09
│      │      9 - 1 - 9.1) 問題解決和創新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
│      │      9 - 2 - 9.2) 視角與創新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4
│      │      9 - 3 - 9.3) 啟發式探索 Heuristics (9-29).mp4
│      │      9 - 4 - 9.4) 團隊與問題解決 Teams and Problem Solving (11-05).mp4
│      │      9 - 5 - 9.5) 重組 Recombination (11-02).mp4
│      │      
│      ├─week10
│      │      10 - 1 - 10.1) 馬爾科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
│      │      10 - 2 - 10.2) 一個簡單的馬爾科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
│      │      10 - 3 - 10.3) 馬爾科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4
│      │      10 - 4 - 10.4) 馬爾科夫收斂定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
│      │      10 - 5 - 10.5) 馬爾科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4
│      │      
│      ├─week11
│      │      11 - 1 - 11.1) 李雅普諾夫函數 Lyapunov Functions (9-13).mp4
│      │      11 - 2 - 11.2) 城市的組織 The Organization of Cities (12-14).mp4
│      │      11 - 3 - 11.3) 交換經濟與外部效應 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
│      │      11 - 4 - 11.4) 達到收斂與最優的時間 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
│      │      11 - 5 - 11.5) 李雅普諾夫函數深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4
│      │      11 - 6 - 11.6) 李雅普諾夫或馬爾科夫函數 Lyapunov or Markov (7-24).mp4
│      │      
│      ├─week12
│      │      12 - 1 - 12.1) 協調與文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
│      │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我們為什么要關注 What Is Culture And Why Do We Care
│      │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我們為什么要關注 What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
│      │      12 - 3 - 12.3) 純協調博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4
│      │      12 - 4 - 12.4) 文化的興起 Emergence of Culture (11-01).mp4
│      │      12 - 5 - 12.5) 協調與一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4
│      │      
│      ├─week13
│      │      13 - 1 - 13.1) 路徑依賴 Path Dependence (7-23).mp4
│      │      13 - 2 - 13.2) 甕模型 Urn Models (16-26).mp4
│      │      13 - 3 - 13.3) 甕模型中的數學 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
│      │      13 - 4 - 13.4) 路徑依賴與混亂 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
│      │      13 - 5 - 13.5) 路徑依賴與收益遞增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
│      │      13 - 6 - 13.6) 路徑依賴或臨界點 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4
│      │      
│      ├─week14
│      │      14 - 1 - 14.1) 網絡 Networks (7-04).mp4
│      │      14 - 2 - 14.2) 網絡的結構 The Structure of Networks (19-30).mp4
│      │      14 - 3 - 14.3) 網絡形成的邏輯 The Logic of Network Formation (10-03).mp4
│      │      14 - 4 - 14.4) 網絡函數 Network Function (13-10).mp4
│      │      
│      ├─week15
│      │      15 - 1 - 15.1) 隨機性和隨機游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
│      │      15 - 2 - 15.2) 隨機性的來源 Sources of Randomness (5-15).mp4
│      │      15 - 3 - 15.3) 技能和運氣 Skill and Luck (8-28).mp4
│      │      15 - 4 - 15.4) 隨機游走 Random Walks (12-29).mp4
│      │      15 - 5 - 15.5) 隨機游走和華爾街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
│      │      15 - 6 - 15.6) 有限記憶隨機游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
│      │      
│      ├─week16
│      │      16 - 1 - 16.1) 上校賽局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
│      │      16 - 2 - 16.2) 上校賽局:無最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
│      │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校賽局的應用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
│      │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校賽局:軍隊優勢 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
│      │      16 - 5 - 16.5) 上校賽局和競爭 Blotto and Competition (10-41).mp4
│      │      
│      ├─week17
│      │      17 - 1 - 17.1) 簡介:囚徒困境和集體行動 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) 合作的七種方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
│      │      17 - 4 - 17.4) 集體行動和公共資源問題 Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
│      │      17 - 5 - 17.5) 沒有萬靈藥 No Panacea (6-03).mp4
│      │      
│      └─week18
│              18 - 1 - 18.1) 機制設計 Mechanism Design (4-00).mp4
│              18 - 2 - 18.2) 隱藏行動和隱藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
│              18 - 3 - 18.3) 拍賣 Auctions (19-59).mp4
│              18 - 4 - 18.4) 公眾項目 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 [管理員] 發表于 2017-12-4 12:54:47 | 只看該作者
│  ├─04_Week_4_Materials" B4 b! }/ m+ L' I1 ?3 ^
│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp4  e) d5 h% H& c
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp4
4 g+ ^2 N& Z% A; ?& P0 l% I* Q* |│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp4. F5 s- g8 n- I  w9 Y! O, r
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp4
' X) }/ G5 M0 H0 f│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp4
0 J1 k) [/ b4 A│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4
' U& O3 y" ?  t0 ?│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4
. M2 q% E& [8 z( |3 j) U: v│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp4: {4 z1 w5 k7 E
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp4' s- v6 t( S; x
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp46 ~1 O5 x  ]# i) [0 S/ o
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp4
. A& t# b* i( w' o- O│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp43 {6 w/ i2 a, N$ N5 n, l9 l* J5 }
│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp4' Z3 {* ?; j+ [& N. p( Y8 ]: J
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp4
/ o; ^# R7 L  K9 d│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp4! J$ _2 g7 x# |" f! d$ e" E
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp4
: Y6 z2 C- Z1 Y/ q% e2 B7 t5 }2 S│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.mp4
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: \3 a6 r- T8 W5 F9 V│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf! c. k8 {) L6 }+ f+ b  b1 G
│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf) x" R; U% U( W4 d9 f( U& k& R% m4 p
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf
8 t4 m, d# v. R: L# N; Q2 C│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf# |: M: h3 @7 T, p
│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf
1 f& t& A6 u' C( |│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf
; Q0 Z7 g* |" i: V; R│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.pdf
) H- ]5 {* u9 Y# U' u: @$ D  v7 x│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf: B6 f- y& r; X2 a/ c* A
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf7 `5 ?8 r  p7 [# _& i! l* @# x) R
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf! u5 s, n* w3 n0 Y3 ]2 K
│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf
' ~) g- Z' P# r8 w' A│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf4 ]/ {% H  @" X9 g" J
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf
2 A6 m! N- L7 @% W+ m) y│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf7 @' B  S* D3 K0 w& R
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf
( r4 Q  J$ J% U│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf1 F2 g2 p6 l/ k% r) S/ N: N
│  │      + f! y3 Y& ?) y: m* I& _
│  ├─05_Week_5_Materials
! }" r+ W: K$ x/ u5 s  R│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.mp4. Z8 J6 }4 L( A3 r# V/ ?
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.mp4: b! N/ U6 C  J
│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.mp4
( [8 h4 e2 ]" V& ?7 x. w7 L% _7 l│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.mp40 Z& l/ o& e* X
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp4, e% \# w. n/ C0 ?
│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp4; o$ y* |1 _- g+ a9 M
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.mp4" g+ ^2 O1 q/ A' _1 l" J
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.mp49 R, p$ d) n" v4 V
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp4
/ K. K0 w1 w( L+ y; j3 q│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.pdf3 o) d* I5 N  q( s
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf
6 z4 w) K" q& {│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf
7 x2 u- u/ l3 e# [+ L% h  O+ b+ e# N│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf) f0 h) y8 z0 N5 Z  J  ?8 k5 [4 y
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf
; k7 w* N9 a+ w, B│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf- L6 l6 s+ k$ W0 z3 D) K9 r: ?
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf  f! V/ M+ E7 x) ?8 g" O  n1 \- P
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf
, u  p, s0 [% @│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf
- `. l( @8 i$ T! a1 u/ U│  │      6 a$ G) D/ C) T: e' I" x# I/ C
│  ├─06_Week_6_Materials
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! m; i7 c% [2 d2 h2 x│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.mp4* R6 L2 I. R" B' |. @
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.mp4
1 L" J! H2 o/ b, ^│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp4
0 Q. `% E2 Z7 o' S9 ^  q. Y  y. R$ j4 o+ H│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp4
  p4 t+ @- C: k8 D5 v4 @│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp4$ V# c! X' r! j/ Y) K+ C9 M0 P
│  │      07_Decision_Trees_8-33.mp4
/ r) {" D, f9 P; F│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4
- ?  g! A$ e( p│  │      09_Information_Gain_9-50.mp4: {7 V2 j, \. J5 l8 r
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp41 O, L- J* L7 l: P+ }
│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp47 }) {) O- d4 A. T
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.mp44 P( W) l  `* H! X' v: I2 ~) Y
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp4/ z  \; h0 f6 f6 G. O
│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.mp4& J/ {4 A6 L3 p
│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp4
# @' O6 S; f$ \! U│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.pdf( ?& [8 b. f/ |9 d' ]
│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf; Z; O2 c$ l2 q. s2 u$ b/ L
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf
/ ~% n1 Y  D* f; e1 c│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf
$ l( Q+ j, F1 F0 g│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf! ~7 c9 ^" g7 W- q+ ?% C
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf
4 R4 L, ]' O, A; ]- I3 w( {7 B│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf0 f- b1 o6 w* Q6 Q; ~
│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf
( C# z1 a( a+ ]2 a1 h% V│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf
7 P; o) v4 ?0 G1 I│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.pdf' g5 K6 X5 n% [5 \: ]
│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf* G1 |& q- u+ y1 O# t
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.pdf, u) N9 H! u, f( b, Q: ]+ V
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.pdf
8 `$ Y) e& _" O% u) g' B│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.pdf
  l! f- F8 c4 N1 y- ?5 d4 ~5 \( j│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf
1 c  Z, h  ~/ H9 }1 R: ?4 |) @│  │      
6 r! v1 ~- \* H9 W0 m* B0 m│  └─07_Week_7_Materials* D6 i% i# b* z4 C$ N  Q
│          01_LSH_Families_21-13.mp4
0 u, F# Y4 B, y: p$ y│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp4
* K5 M3 @9 u9 d( r6 I1 E* U│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4
3 h; Y* ^  R7 Y& g# Y│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp40 e9 `7 }( H/ G: \6 _6 U3 V
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp44 t7 P) N: B/ g
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp4# D, i. I1 z2 _* c6 F6 ^2 y
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp4! g4 K& a4 f# h2 I
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4* \) X* V8 n7 Y5 V
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp44 y! T3 e3 f, ]' t# [  R
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4) Q0 ~3 v2 Z3 ^6 ]. W) C
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp40 U; Z3 b' _" a- @5 a) k3 Z
│          12_Spam_Farms_8-00.mp40 g& |; v; I. ?  a$ i9 o! z
│          13_TrustRank_10-05.mp4
5 o& c' k: t2 A8 k4 t│          01_LSH_Families_21-13.pdf
5 Y8 {, ~7 l2 m9 {& A│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf
* y0 A: I3 y) x9 |/ S│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf
* L. N2 F2 m  N6 M, u: `│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf
# {7 P& l* M; ~" N- p: Z│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf7 O9 V  g* P9 P
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf" t& W' y2 x, M
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf
' l4 Y, Z$ I* j4 M, C: F7 o│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf) G- }; O) q5 x) u, C
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf9 f# O# A7 K1 _2 ^" N1 ?4 N
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf
( y4 E% ?# M( }│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf
: O0 z5 ]9 U8 S8 ~1 R9 R: A: L1 f+ J│          12_Spam_Farms_8-00.pdf
' E: [- t" E) z3 d/ J$ g8 M; B. w: ^. Y│          13_TrustRank_10-05.pdf' D. F+ {6 B  u2 H1 Z" p
│         
) ?- P& U, ]1 I9 ?) c├─Model Thinking _ Scott Page
$ L) O: v7 s+ _9 C│  ├─Section 01 Why Model7 |* T. `# h4 P
│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp4+ u: `3 f9 _8 N4 K% m5 R$ W
│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
2 u6 ?0 a5 C# b6 V1 Z# t│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp4( |- ~& H4 P$ I+ B
│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp4
- Q; R6 S* |( M( L│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp4
3 p. @5 {: Q+ x, p5 [3 o4 R│  │        d0 S5 D7 H) G1 |6 h: f
│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects( ?9 i" ^. x/ U- s% Q1 ^- ]. j1 B5 [9 N
│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp4
, o6 k. O8 r* F0 w& n" k1 m/ z│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
5 ~8 M! ]  p2 [│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp48 ~9 k9 ~+ `! c5 v+ _$ o* S% e
│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp43 s) s# T1 n; T) Q* E
│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp4
/ o! n  h3 q/ t. N" n│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp4
& q8 z+ F; t& _! J1 A│  │      
3 y- a6 ?9 G3 R2 F$ [$ ~│  ├─Section 03 Aggregation8 x! G7 {+ @0 u
│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp4
. h# P5 ^5 \8 w3 R$ Y9 d│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp4  g+ T; o% t8 Z4 v
│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp4
5 j$ C0 ^3 n+ u" ^8 q│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp4
/ S# [  G$ T! {; Q│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp4$ Y+ S' V5 r7 l5 s5 U5 c  w
│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp4
/ N( A( w+ X4 W) J7 g# L│  │      
/ @& K% N! g$ T  \; S' S  {│  ├─Section 04 Decision Models
! Y" A: e7 Z) H│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp4
: f. o  y+ H% b3 L2 r5 T│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
' S0 I: |: P4 A5 u0 W0 d" U, ]( A│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp4- I% z1 L. r( b( `
│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp4
: I: h/ I( E2 c$ G4 F│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp4- m9 T, }7 q: V9 a- a
│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp41 z! w& @! j9 L* u0 A! v$ k+ J: ~
│  │      
0 D7 i% z9 t8 V6 a: s# |4 ^0 D│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People: Y+ \/ D% q: {6 x' X  r8 A
│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp44 J) W: |6 T& x/ c6 Z' d
│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp4
8 y/ x, O6 g3 S4 k& S│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp4' N' A% n- K8 H' T% M; \7 p
│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4& ~9 R7 ]& ^7 y: d
│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4" W- O# s% P9 J, e- M. k9 Q- `& \0 e
│  │      " r& }+ }# S2 N$ H4 m: t
│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models
, K7 D8 ?+ y: P! a9 `) b2 F& E1 \│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp4) W$ \& A) e  K' ^
│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp4
' r  ^8 ?1 I* ]! v# l( b" ]│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp4
" p- i( P% O9 p; u0 R" \3 W/ q│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp4  R" X# c5 l  z
│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp4
$ j% e5 |& A- f$ {/ n) I│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
1 U; u6 A: s" |$ |1 z│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4, t; t6 R8 |5 \$ Q& N. r$ O9 ~" m
│  │      
+ t6 w- P, n: W" c│  ├─Section 07 Tipping Points
, t2 F6 k) t+ [  q3 o2 g│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp4
3 Z$ e& R- v  g1 d0 `│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp4
+ _1 c/ ~5 q0 q& B3 I8 G│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
5 j. {% W" F& z% J│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
8 L9 _  E/ o" t* m# A5 S. u% A, N│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp46 t3 ?3 I" q1 z; d% w. B. v8 d
│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp4
- P7 t0 I, p( T0 L( e│  │      + |, {- M4 N8 A* N1 ]- @
│  ├─Section 08 Economic Growth8 u) e. j* u" r/ u/ r
│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp4
& S) o- P5 l: o* i│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp4
- g3 g" Z, I2 B5 f- X; y│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp41 ?1 o' k5 ^9 j
│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4  H: `  A8 Q+ L  N
│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
4 ^8 o5 ~2 I3 \& l2 e│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4$ ?& K5 @4 B9 B, ?, j8 B0 H
│  │      
& O+ ], [+ A; L6 ^4 ]- ~│  ├─Section 09 Diversity and Innovation
0 o/ J4 |# _. P$ ^* C( N│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4+ M/ G5 k( P( l+ [
│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp4
! k' G( a  W# A+ r2 c& z% H│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp4
* u, t' F; c1 C- d│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp4
# e% k' c" s+ @; v% c5 }: B│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp4
6 `/ i3 G# w$ }4 ~│  │      $ u( o) ~+ W. B8 d
│  ├─Section 10 Markov Processes
: c- `4 z; ^, }. W1 H* a│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp4/ H: [4 F' \! }! [
│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4
: E$ m* G8 Z) Y6 |! j6 D1 Z, K6 {5 [│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp45 a2 @; S( Q* C/ N5 u: k; e
│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
/ @4 e: [& j. p│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4& k. ~" B) y7 [& U& G, V
│  │      3 Q  o$ B7 c; i- f
│  ├─Section 11 Lyapunov Functions
, u- a! N8 J. \$ p9 M/ Z│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4) p4 F! H. y4 D
│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp4, B- q. K7 O* ^/ T( w
│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4( C" {0 A* a3 L9 i) K6 S) ]) P
│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4- u  q4 W7 q) E; _8 Q3 Z3 W
│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4# D5 W1 N) i' q" R
│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp4
# ]9 f6 p( B7 M. \$ w" G│  │      
9 X( F: C0 [# n/ u7 L2 c│  ├─Section 12 Coordination and Culture7 O5 X6 o. H' w
│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp45 X" v& b" c" f/ a9 X/ a
│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
) s$ x$ }: b" D  C4 ?9 N│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp4
9 T* H& G( x' A: F! e│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp4
9 N+ O7 {% ^3 ~$ A│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp4
2 P. ]7 T0 w( v( x9 I│  │      
/ t6 }% X4 l5 [7 g│  ├─Section 13 Path Dependence1 W5 Y$ B" {! @0 F# ?- F' F
│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp44 O  ~% D# N& x2 H9 Q) ~
│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp4
$ s- f, x* t5 G* ~' j9 x' L5 x2 y( l│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp4  a$ Q- }' S4 i: B* y
│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp4& ]8 _8 _8 x$ y
│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4' I2 ~% j) i0 {/ o% H, O  [; ~
│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp42 u6 Q* Q, e% _& Q3 M& A9 O4 ^
│  │      
! _" b1 n) l, D) y, H& k│  ├─Section 14 Networks1 r$ W6 p" C# c0 w
│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp4; q9 N4 z# d. _9 a; k4 G5 U; |2 W
│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp49 y% H) W3 b1 Q$ e/ ]! ^
│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp42 u1 a/ G3 ?' \
│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp4
8 k$ s8 {1 I% W" _' i0 S6 X, _4 p│  │      
3 |0 S2 a8 [2 a1 L/ c0 W│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks6 v  z, D1 k4 S: ?3 [* Y9 C
│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4/ F+ u8 Z. |' T. d" I5 [; S+ v
│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp4
2 d8 E0 \; e. d│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp4
; \& e% F. [# @" U6 r│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp4
  M& l2 R  x' w3 p8 ?+ \, T│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
8 z1 P: C( a, m% C' w│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp4. u- z- R1 s5 T' L# |+ @) Z( Q8 C
│  │      
4 v) O% m/ ~0 N$ B7 k│  ├─Section 16 Colonel Blotto
" q; Y9 F( o! `6 _+ d│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp4
2 X# F& P% Q) c. A0 W: c│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4, o" O6 ]# A) i- \
│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
" {6 N$ J0 H; l% Q! j2 U1 o│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
1 H  u; V4 I1 }4 s9 Y" q│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4
- R6 Z, y" q: ?2 X% j  V3 A│  │      - f/ l& R4 c: A6 E  f" X
│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action
7 K+ v2 ~8 a1 r" e│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
( c) F+ F" j0 Q% A: Q6 s│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp43 O" U% C2 k% y: S9 C
│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4) \/ J+ i1 d. Q
│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp49 {2 d7 j) j2 ?2 q8 [9 I4 p
│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp48 q5 T  N: c" w
│  │      & ]# X0 V% Y5 z
│  ├─Section 18 Mechanism Design
; o- `7 z/ m, ^3 K: Q│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp4
4 Y7 \+ A6 |# }# c) u% h│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
+ G" ?9 F( e# X! b% U│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp4( W" @4 h1 Z4 n1 V* n" l
│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp4" n+ q# @5 ^4 F  A9 m3 _1 d" f, P
│  │      
8 e; W1 a2 e  Z  L& m# Q$ d8 V│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics
/ Q$ {. ]. _. G) K* [' l│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp4
; ]6 Y! E/ H" N  @/ u│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp4
; j' X2 Y4 @8 U- M│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp47 Y  f( U. i, [/ T8 O( N" K2 Z- {6 ?
│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp4/ d! Y. g! F8 `; G
│  │      , \1 h; ?" j3 V: I2 }+ D5 R- F9 Z
│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker
$ G* ^# x+ g' X│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp4
" m8 @( Z3 n  d/ W│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp4
( f, t; Q- V; f/ m/ {│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp4
; q  a) w) d( B. s+ |6 Y  i5 p│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp4, g6 G3 a9 _* _  \& U" x2 U
│          8 w) N8 y6 b8 m4 O+ A+ t
├─modelthinkingzh-0019 Y( k2 c; @8 g( ]+ O! a* R
│  │  Model Thinking Resources.pdf
; E/ s7 V- t9 V( h9 `│  │  Model Thinking Resources_2.pdf
( }6 T2 b! \1 M5 F# d0 P% a│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf; b6 X9 S! @9 n) p( U
│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf
; s: D* w- B/ y, X3 F* R' i│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf
5 i; k6 p6 O9 u' b$ o8 D: n9 D+ P│  │  5 o' R8 n/ E8 \0 P
│  ├─week01
5 @" y* K9 w1 U; @│  │      1 - 1 - 1.1 歡迎和致謝 Welcome & Thanks (3-58).mp4; j1 ?" O+ l* X4 U# W9 C
│  │      1 - 2 - 1.2 一對多和多對一 One to Many & Many to One (8-59).mp46 ^# s( @  L, ]6 g7 \6 F# {1 @: q
│  │      1 - 3 - 1.3 為什么要運用模型 Why Model- (8-53).mp44 `- U0 Y- h7 |( k4 Y- N. Q9 _
│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp41 C6 I  \! D( }5 ^; b; s
│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4' r, P5 ?1 o3 y# ]; `& ^6 h
│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解數據 Using & Understanding Data (10-14).mp4
+ S% [% |! |+ n7 x& G& S1 ^1 c│  │      1 - 7 - 1.7 使用模型做決定、策略和設計 Using Models to Decide, Strategize & Design (15-26).mp4
7 V0 k" z4 x; {- l  I2 t2 X│  │      
# N/ P9 l$ Z4 I! e│  ├─week02, X1 w0 C7 G  \: B+ G
│  │      2 - 1 - 2.1 分類和同群效應簡介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4; Q) F% t: H; S
│  │      2 - 2 - 2.2 謝林的隔離模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
) V% ]' M% v, Z9 B# u& g: t│  │      2 - 3 - 2.3 測量隔離 Measuring Segregation (11-30).mp4
* _+ T. z7 `" X" R" v: i│  │      2 - 4 - 2.4 同群效應 Peer Effects (6-58).mp4
" L/ V; m6 J. Z: h  ]/ i( E, I7 d│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4
- z. f9 a+ z* w│  │      2 - 6 - 2.6 識別問題 The Identification Problem (10-18).mp4
9 W4 h, b& J7 L│  │      7 |, i5 i  \  M) b4 H
│  ├─week03
. W& r2 j) R% `% U, e7 z  W│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4% R; w5 D6 k) A! _9 c
│  │      3 - 2 - 3.2) 中心極限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp49 z; j& N' H. `8 E0 R7 d
│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格瑪 Six Sigma (5-11).mp4# N) Z1 S) J9 }+ u& _: T8 Z6 ~
│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戲 Game of Life (14-36).mp4
7 |: `4 y+ ?0 L5 H│  │      3 - 5 - 3.5) 細胞自動機 Cellular Automata (18-07).mp4& W9 o) ?% H: ?" k9 Q: r3 u
│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4; v' k; O8 N& V
│  │      
3 Q. O. e" w8 ^& Q' N- v! p│  ├─week04
9 d' t# S& D5 F│  │      4 - 1 - 4.1) 決策模型介紹 Introduction to Decision Making (5-37).mp4# S* k5 b6 P, p& O2 C: V
│  │      4 - 2 - 4.2) 多準則決策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4! t6 d( \# u$ z, e
│  │      4 - 3 - 4.3) 空間投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4
# J5 g4 ^/ E: s+ W6 u│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基礎 Probability- The Basics (10-06).mp4
' a9 J6 w0 D+ S+ F) D7 W│  │      4 - 5 - 4.5) 決策樹 Decision Trees (14-38).mp4
$ w: J: V, W3 j; `5 X# O& F- g6 Z0 j│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的價值 Value of Information (8-41).mp44 A* y: `/ x: z2 Y3 t, S
│  │      
# q( l/ Q: I+ `. x# t# {$ `3 @│  ├─week05
% S5 @' n# z7 w4 j) i│  │      5 - 1 - 5.1) 人類模型:電子思維 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
. U: D7 M& C; p6 k; L# }& R│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行為者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4
" w. m+ b7 j- q! I8 R5 E│  │      5 - 3 - 5.3) 行為模型 Behavioral Models (12-49).mp4* |/ T* l% B, o4 q8 ^& |2 c. A5 O
│  │      5 - 4 - 5.4) 基于規則的模型 Rule Based Models (12-30).mp4
. f* `4 k1 k' j. H1 h7 J│  │      5 - 5 - 5.5) 行為什么時候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4) P7 V$ r1 F0 D* e! B0 n
│  │        O; q7 l7 J7 u* s1 H) M
│  ├─week06
/ c; j, z3 N' b+ |│  │      6 - 1 - 6.1) 線性模型介紹 Introduction to Linear Models (4-27).mp45 s) `  P0 w  j* X  l8 @: R
│  │      6 - 2 - 6.2) 分類模型 Categorical Models (15-13).mp4, @8 k8 n5 H+ j9 K- h- Y
│  │      6 - 3 - 6.3) 線性模型 Linear Models (8-10).mp4; l  h& h+ `9 L2 G6 L( G0 G7 F$ \
│  │      6 - 4 - 6.4) 擬合數據 Fitting Lines to Data (11-48).mp4
! q' q) F  W4 ^7 Z+ X! V│  │      6 - 5 - 6.5) 讀取回歸輸出 Reading Regression Output (11-44).mp4
( b; H3 P- a" O- {4 }2 ^& n. p│  │      6 - 6 - 6.6) 從線性到非線性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp45 q( z) Q6 `9 u5 ^$ w
│  │      6 - 7 - 6.7) 大系數和新現實思維 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
$ D& A# ^, K! b! s, s│  │      - ^& K- }! b/ g
│  ├─week07- [8 v# @, e0 G+ F8 @, T" F+ b
│  │      7 - 1 - 7.1) 臨界點 Tipping Points (5-58).mp4; @5 n: A0 b% |3 e( m
│  │      7 - 2 - 7.2) 滲透模型 Percolation Models (11-48).mp48 H+ H  p5 @1 r$ L1 _
│  │      7 - 3 - 7.3) 傳染病模型 1- 擴散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
6 w9 ^* y2 X$ S! s! u! N│  │      7 - 4 - 7.4) 傳染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
- r2 ~" j: |" U* b: X2 I7 `│  │      7 - 5 - 7.5) 劃分臨界點 Classifying Tipping Points (8-26).mp40 i  t( L. `+ Y
│  │      7 - 6 - 7.6) 測量建議 Measuring Tips (13-39).mp47 `5 A" f% T# z9 H
│  │      
4 a& U& V" t5 }- r& n3 n│  ├─week08
, b/ T  _/ c  P6 D│  │      8 - 1 - 8.1) 增長介紹 Introduction To Growth (6-43).mp4
  g5 K8 n' I, V& g! W  V│  │      8 - 2 - 8.2) 指數增長 Exponential Growth (10-53).mp4
2 u+ |6 s" C3 |( k│  │      8 - 3 - 8.3) 基礎增長模型 Basic Growth Model (13-59).mp44 {9 x* p4 _, q( ^) Z
│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增長模型 Solow Growth Model (11-41).mp4: L( A7 w, G  x( E# G
│  │      8 - 5 - 8.5) 中國會持續增長嗎?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
$ W& O. H4 \+ Q# [$ i8 N9 G│  │      8 - 6 - 8.6) 為何一些國家沒有增長?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
6 R6 L1 |2 i1 N% a0 z│  │      8 - 7 - 8.7) 皮凱蒂的資本論- 一個簡單模型的力量 Piketty-'s Capital- The Power of a Simple Model (8-41).mp4
0 K5 q$ E9 Q5 h$ v( H$ K& Z│  │      
. t% C. @# o4 m1 w  q│  ├─week097 i% b. ^$ O1 D$ D3 d% R
│  │      9 - 1 - 9.1) 問題解決和創新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4- s  P: O/ j4 t
│  │      9 - 2 - 9.2) 視角與創新 Perspectives and Innovation (16-57).mp42 T" T2 S% y6 A3 o9 I5 n
│  │      9 - 3 - 9.3) 啟發式探索 Heuristics (9-29).mp4; R& i0 \1 Q1 p
│  │      9 - 4 - 9.4) 團隊與問題解決 Teams and Problem Solving (11-05).mp41 l4 t7 Z1 M& B) u, l
│  │      9 - 5 - 9.5) 重組 Recombination (11-02).mp4; A; b3 N4 w0 M" w/ K& s
│  │      % V2 D8 w7 L: }- x7 S
│  ├─week10
* r" }7 `: Z7 f│  │      10 - 1 - 10.1) 馬爾科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
$ ]& M+ p% O1 ~1 s│  │      10 - 2 - 10.2) 一個簡單的馬爾科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
5 |8 H' q: e1 ]% j7 n│  │      10 - 3 - 10.3) 馬爾科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4* A3 r! d  \: A$ B- ]! w
│  │      10 - 4 - 10.4) 馬爾科夫收斂定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
( }2 w/ t) U3 B) \│  │      10 - 5 - 10.5) 馬爾科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp43 Y( T. F' Y2 r: a
│  │      ! q+ z1 N' _4 e/ S( y
│  ├─week113 n6 X5 ~9 e2 G. v% w' K  }/ Y
│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普諾夫函數 Lyapunov Functions (9-13).mp4
  R4 W8 V. _# X) E│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的組織 The Organization of Cities (12-14).mp4; Q" ]/ |' }" z) M3 Z3 v) T/ y. A
│  │      11 - 3 - 11.3) 交換經濟與外部效應 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp40 y( T/ k, F' X( X" z
│  │      11 - 4 - 11.4) 達到收斂與最優的時間 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
1 s! l6 v5 @3 o1 ^/ e│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普諾夫函數深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4
7 {1 d; ]; I8 b' p# W│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普諾夫或馬爾科夫函數 Lyapunov or Markov (7-24).mp4
, `9 u4 N+ L' I; R" f* S% W│  │      8 n' I. b- p, }: R2 b
│  ├─week12
* k/ M, F4 O) c8 s: T: a- a: N│  │      12 - 1 - 12.1) 協調與文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
& I- p! K" r3 [3 i6 E- A│  │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我們為什么要關注 What Is Culture And Why Do We Care+ A1 a/ A: D7 p* }0 r
│  │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我們為什么要關注 What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
/ [; a1 L- y6 a& _  i│  │      12 - 3 - 12.3) 純協調博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4
4 q( k, l' b2 b│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的興起 Emergence of Culture (11-01).mp44 N. F' K- k) l- P( u
│  │      12 - 5 - 12.5) 協調與一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4- @4 Q& {, L) }3 J
│  │      
' G" K. u8 R+ t3 ]9 z1 v4 T# Q│  ├─week13' B" T! V4 @. f: b% `8 @9 p
│  │      13 - 1 - 13.1) 路徑依賴 Path Dependence (7-23).mp4
% o/ N0 ]3 w$ H! P+ h6 U│  │      13 - 2 - 13.2) 甕模型 Urn Models (16-26).mp4
0 `8 r3 h. o  r9 ]; z) h│  │      13 - 3 - 13.3) 甕模型中的數學 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4, _5 h1 N' ~4 S+ e' G, _4 f; J
│  │      13 - 4 - 13.4) 路徑依賴與混亂 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
5 V+ R% c5 j6 M* ^; S- W. c8 B3 L' a│  │      13 - 5 - 13.5) 路徑依賴與收益遞增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4' x- Y" h( B5 Q& n* f
│  │      13 - 6 - 13.6) 路徑依賴或臨界點 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4
, d' G3 \3 [& |. W' f6 v& @│  │      
9 B" @+ a! m/ N│  ├─week141 m" ^; C5 q& D6 F: L( G/ g
│  │      14 - 1 - 14.1) 網絡 Networks (7-04).mp4) T! [; l3 s/ ?8 m
│  │      14 - 2 - 14.2) 網絡的結構 The Structure of Networks (19-30).mp4
2 D* l' C; v0 S0 F│  │      14 - 3 - 14.3) 網絡形成的邏輯 The Logic of Network Formation (10-03).mp4
, B* G6 b+ t+ T2 B2 w/ k8 ]│  │      14 - 4 - 14.4) 網絡函數 Network Function (13-10).mp4+ j# \+ j* \' R, {
│  │      
0 }) t5 `' Z  U0 R# [│  ├─week15- j- t; L6 c; t  |
│  │      15 - 1 - 15.1) 隨機性和隨機游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
1 ^) z# ?% N; _- t9 e│  │      15 - 2 - 15.2) 隨機性的來源 Sources of Randomness (5-15).mp4' L" ~4 i2 Y! B
│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和運氣 Skill and Luck (8-28).mp4
! q" _5 z  ^  m* Y│  │      15 - 4 - 15.4) 隨機游走 Random Walks (12-29).mp4; R2 [7 p; s) p; b5 k6 W) |9 V
│  │      15 - 5 - 15.5) 隨機游走和華爾街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
( v7 Q; m* t  U' p; o│  │      15 - 6 - 15.6) 有限記憶隨機游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
6 E3 V9 `# P2 {6 W  E│  │      
# ~" Z% c. l4 q1 x) x7 i│  ├─week16$ k! s3 K; v' ?
│  │      16 - 1 - 16.1) 上校賽局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4* i# j4 [& o. A3 ^9 e
│  │      16 - 2 - 16.2) 上校賽局:無最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
& \# J' c! C- g6 }4 L8 K, Z│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校賽局的應用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
( z- ?! ^; \; Y# V; W│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校賽局:軍隊優勢 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp45 u5 b  W1 w& @  }' w$ I
│  │      16 - 5 - 16.5) 上校賽局和競爭 Blotto and Competition (10-41).mp4
3 x  Q6 x* r' D" \│  │      1 _7 D. }, l* j: X' x7 i1 G3 d
│  ├─week17$ B( l: j9 H8 d1 y& d% m
│  │      17 - 1 - 17.1) 簡介:囚徒困境和集體行動 Intro- The Prisoners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4: _! Z# f* @$ W) ]5 k  w
│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4
; _) c) b0 S, P( m* r8 \# `│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七種方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
# R0 R( Z+ s2 b6 C3 r│  │      17 - 4 - 17.4) 集體行動和公共資源問題 Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
, g1 _% C6 l! K" g/ S2 _: q# H/ ]│  │      17 - 5 - 17.5) 沒有萬靈藥 No Panacea (6-03).mp4
9 B4 e! r+ a2 O4 ?% Z. U. z│  │      " E  U! p+ t8 _! Y8 d6 S
│  └─week18
; `, {6 k( d7 D& b; G, E3 A9 V: Y│          18 - 1 - 18.1) 機制設計 Mechanism Design (4-00).mp47 [# B0 S' g' U4 i9 N
│          18 - 2 - 18.2) 隱藏行動和隱藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4' \( E4 i9 A- H6 |& t- [
│          18 - 3 - 18.3) 拍賣 Auctions (19-59).mp4
! x8 ~" K5 L& I1 E  c; Q( h│          18 - 4 - 18.4) 公眾項目 Public Projects (12-21).mp4
2 C$ l& b7 J! ?6 p1 W: x│         
( X+ c2 w) d/ `3 l- ?/ O2 r) V├─R Programming0 v, m+ Y0 S0 a, E
│  ├─Background Material
$ E, ^; {  s+ D: d/ \7 C│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp4
' o7 {" m$ ]; [+ J│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp4
3 W( u+ s: @1 |- ?* A│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4% g. @7 n, n/ o- r0 W- g
│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp47 o3 p7 Z; l# K) v. s
│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp4) k" I$ o* S0 \4 }. W: T; T
│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp44 ~' j$ g4 \" q3 K' E, z
│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp4* |& J: G5 d1 A; {
│  │      
" Y$ e8 P+ D9 S" e/ v│  ├─Week 1$ r3 q& ?0 ?5 y" K0 b
│  │      2 - 1 - Introduction.mp4; l$ R7 H$ V% h5 A) i, N5 X$ p
│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp4/ g! q# t2 Q: b" C8 C  b7 I6 i
│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp4
) m* [" ?7 D4 J; \│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp46 H/ a4 ^5 ~/ B" S9 {
│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp4
1 F% J- @. O% M0 K' v/ l6 \" G│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp4: H! x/ K) N" ?3 x# P  o
│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp42 c7 A+ q, g2 i$ L
│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp4$ o/ u- B6 E- ?  l, N6 `0 R
│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp4
, G: e- R( W( d9 s+ h/ }│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp43 h& m" M) }8 _3 ^" a3 i! D
│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp46 f6 G- G9 i' y  r2 W! l
│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp47 K1 f" `- K: ~$ j9 \
│  │      DataTypes.pdf, d4 ~4 M) `, V( D( q/ v: @* j! S5 h
│  │      help.pdf
* X9 B6 `& i% ^( |: @4 T│  │      OverviewHistoryR.pdf
! G1 _; u% n8 O  y! J; {│  │      reading_data_I.pdf( i! W7 N1 H: l5 O! |
│  │      reading_data_II.pdf
& p, g' p! r, R# M( z* m│  │      Subsetting.pdf3 B6 t3 i/ u, R& z* M! L% ?& z
│  │      Vectorized.pdf
# C( K' H7 V1 X│  │      
4 n& k1 [" T- t" |( \& U│  ├─Week 2
; H( ?! w6 V% z7 N& p│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4# P% r! w2 h# N) n
│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp46 G# e! S2 t& P9 ?4 d: @% S
│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4" P4 z. v/ M6 M- ~$ F& w" a
│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp4
2 k' P4 W4 q6 t│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp40 }8 ]% S0 }; T
│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp4) `' r/ N" t9 g$ F0 Z0 Q; F
│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4) l. z3 o1 F1 I4 K
│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp44 h/ r# Y: }. s) |
│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp4
( v& B" m, u5 I│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp4
0 H/ g$ y8 n: Q8 {" ~! [│  │      CodingStandard.pdf3 m8 v( ?. B( W  V7 b, M
│  │      ControlStructures.pdf  S! s, ?* ^* u# j& X. Z+ j
│  │      Dates.pdf
  r7 t- ?- A7 z, E7 B/ \/ V. M9 N. W│  │      functions.pdf
4 N$ A- F( n+ K" F" N6 i│  │      Scoping.pdf
$ k* ?' G+ b- ]% C! C│  │      " p  o6 u4 g# R* K' E
│  ├─Week 37 O9 l- a/ X  l: L" {
│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp4
# z. U% H2 H3 D6 k│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp4; V3 z+ n7 `" X
│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp4
! o6 P2 `% J$ _3 g1 E; Y│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp4
7 ]1 |1 ]' s1 w6 t( u│  │      4 - 5 - split [9-09].mp4! M5 `4 F/ v# d
│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp4+ f9 v& B2 y( |# U$ i; U7 S* |
│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp4
- m; Z2 y1 ?+ B" S3 @) z! a% f│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp4- R8 _- z* {/ ?+ l
│  │      apply.pdf  A: s% U% M9 A. e# `) o( f( _
│  │      debugging.pdf
! l$ g- J: k' Q8 `" d! |│  │      mapply.pdf& G. n% H, s. ?, R( x. @. E& G
│  │      split.pdf: j, s' M+ A8 i$ c2 _
│  │      tapply.pdf% ]& O4 ?/ i# b) \8 R" p5 T
│  │      ; ^. W/ Z7 f5 P9 N$ S) _
│  └─Week 4
$ P$ m( w1 b* R│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp4, n8 j# F0 f+ e" I9 J7 V
│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp45 g1 m2 p' ^, l) `3 h
│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp4
& v, |; v5 U* q. g/ R│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp4. g2 p- n2 d) t# d/ k
│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp4
" R+ T9 E8 c/ D1 K8 T│          profiler.pdf
# m  h  _" q% f+ n│          simulation.pdf
/ P- y& s- J' x│          ! v) b0 c, |9 v0 Q$ r! Y8 B4 x
├─Stanford Statistical Learning 20144 w7 T) j( {, D% |" ?$ Y
│      JohnChambers_Interview_111213.mov5 x, W; Z- }2 {1 c1 _
│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov5 y' g) M. A% z/ N* d
│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov
, U, v, L+ Y/ g: A5 T( C) ^│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov( Z# J! R3 t* _+ ]* r! i. `( d
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov
0 }6 N% S: B; h  g, g│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov, ?2 E+ }# s$ d( Z: V8 R- x8 g
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov
( }7 b6 e& e! V6 _! L2 D│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov
  I: U4 e4 [/ d* h" y│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov
- P. o6 V% J+ y9 R3 |& c│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov) M$ i# k5 {$ ^; _5 \/ Q: ^0 r
│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov
/ ]5 @' w! |8 I- e& {│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov7 J  `9 z2 s8 L  j9 _
│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov
- \5 V* K; x* S2 x: Y/ R, }│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov
' Y& M- q# Q# I& H│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov
: L* y! _+ b+ f│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov
( h& }9 v" s% a0 }1 h; x5 Y) I│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov2 g7 ?) ^/ Z1 w9 y3 h# y. L7 x
│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov
- f: \, t4 `( l$ ^0 v/ q3 o│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov- \: C6 b4 C! G) ~3 n
│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov, z! U: c6 P+ |9 D
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov
/ G/ H1 @) R8 d, Q! k( H* B│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov* ^% r6 b& I' z5 u& h- h
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov
8 h7 ~7 \2 Z( o: S2 p8 i$ u; E' x5 ^1 U│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov. f/ Z+ q. a$ A
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov- H$ _( g2 m  F9 Q( j- i
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov; V% k  U# h1 G& b% |  K# z& P" |* P
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov. F, d8 f7 v/ }0 {1 i/ t
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov3 l# e" J: a! l5 n+ d
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov9 Y+ F: y' v3 h/ R" r0 i
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov
& N1 c' m# Q( @( a% A9 a2 M│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov
( f4 |2 @& G- W% |" t+ H* K; }│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov  K: _% k) c/ J6 |
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov" E) a' {/ a! t* p' {  g- G+ y; C9 e
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov' W4 \3 o% D7 v7 ~/ k
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov
- p8 s1 m# L4 j1 N0 E" I1 P/ z( i% G│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov
  f: V7 O! n, Z) k( i& j9 x1 l│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov
4 l; J7 y$ O" P- [│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov0 r# x2 Z( h' `4 m' Q
│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov* p+ @) Q, f$ z8 K4 V3 r5 n3 _
│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov
: o% A  y9 u. h- c2 i# A& o- d│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov( J+ ?% D" c. D8 I7 N0 U. o+ \
│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov
8 V3 |5 q- ~2 `* U" K. ]& w│      StatsLearning_Lect12c_111113.mov
) L6 _$ X7 f. \6 A│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov
6 Z7 x7 |" Q6 H4 @2 |│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov
  a" N" U. T& E2 n│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov
* I6 o- u  E0 M. f& |' m│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov
: P5 k. ]8 K* \( i│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov1 ^: x8 w7 @' Q' e/ I* e
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov; d1 X, ~& ~0 R* O& J) c
│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov
" I, G3 p6 p( d4 x3 K% b, a│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov! j. z: K4 u  A7 m
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov
7 E% A$ ?% p% z8 L) t│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov; n2 O. t+ g6 u
│      StatsLearning_Lect5a_112113.mov$ X( H  s& z0 q
│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov
# v6 e6 {, M7 z( \' I+ v( O│      StatsLearning_Lect5c_110613.mov) q: E  N3 Z# _5 C
│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov5 V. X. ]2 k/ h7 h% y! h+ u$ S) x
│      StatsLearning_Lect5d2_110613.mov) m0 ~2 ~( P& b# m( }/ k9 M
│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov
. W4 V1 s1 n" z) y5 l! p* `│      StatsLearning_Lect6b_110613.mov( n" G: o$ }3 E/ ^
│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov
- @/ X, C6 \: Z5 s% U! y; p8 s1 U│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov/ u1 g* @1 @" ?9 u" P
│      StatsLearning_Lect6e_110613.mov; a  h+ L! k+ P. d& M0 g& q: f5 u) p
│      StatsLearning_Lect6f_111113new.mov
# z3 G- J8 F# r7 ^│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov2 w6 u( a! E2 c; [9 ]6 ^
│      StatsLearning_Lect6h_111113.mov. Y% L$ H. l! }& d$ h/ u/ H
│      StatsLearning_Lect7a_110613.mov+ B8 q8 Z& {$ u8 q
│      StatsLearning_Lect7b_110613.mov9 d4 R9 ]4 w! N( p
│      StatsLearning_Lect7c_110613.mov9 K' w2 t1 q/ }+ ]9 z
│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov
- d  H' N- C5 S- r/ C( [│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov' @6 _/ {' ^9 }* U
│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov& R# i0 R' b0 n+ R8 E
│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov' N& D4 ?1 |. x. w' x
│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov$ O% n2 H$ d, ?1 T
│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov
+ e4 z0 y5 c  q│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov, D. D6 d+ E: B6 ?9 [
│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov8 b. ?( Q2 k* }& Z) o, Q4 K
│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov  _$ h' E+ T7 U0 h1 N# `
│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov) K& y" Y6 K# J" e* x4 C6 |1 F$ B, [
│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov
' t  u  C0 |& Q9 J* N1 `│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov
% c, I" Y% ]& G) i& u& w6 o│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov) o. _; H! h& J) U& s  d8 p/ ^
│      StatsLearning_Lect9b_110913.mov5 w; ]$ X2 p- b' n3 Q8 w0 q
│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov( P$ r% `9 D4 J& i, ]( }
│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov* S# @- e. V1 b) \3 {9 b- R/ r
│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov
: k3 P# Y; g+ z3 `; r│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov8 h. N+ [0 {9 n
│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov9 e+ j0 o+ M1 ^3 H8 b! L4 h
│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov
7 x5 e$ Z8 \. g4 |7 h  E* R+ @│      $ @( ^; v) e7 S: V9 [
└─The Data Scientist’s Toolbox
5 t. N. \7 L, L4 j    │  genesblind.tab.zip' O% z( x9 n- i: j
    │  genestrain.tab.zip
! C# j% I3 Z& i3 U    │  hw3data.zip
8 X7 y3 S- e: t* X/ r. H7 l# M8 f    │  homework2.pdf
! P4 R) t. b; c    │  HW6.pdf
2 {3 J- E  F9 r4 t- ^9 z    │  web intelligence and big data--筆記-2012.pdf
  d7 R1 e9 M% ~8 U; t/ t( X' g    │  
, D/ ]4 R8 i" O    ├─01_Unit_0-_Introduction
- j2 }$ O: o" T) I4 }9 V    │      01_0-0_Preamble.mp4( Z$ M: ^# @" q  k3 G- k
    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp4
; Y! n% i& R0 j$ \    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp4
! Y$ H; l6 y$ [    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp4
- O* X8 S0 g$ c) B- Q) P& X    │      05_0-3-2_Big_Data.mp4
) s4 c) w( K* K9 w2 h" `. c# W    │      06_0-4_Course_Outline.mp44 o' K/ w/ a# C/ ^2 O
    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp44 h3 G  A3 ?2 \
    │      9 Z: L4 ^1 E5 S8 ~) W6 ^
    ├─02_Unit_1-_Look
8 t4 `9 }+ S3 p  P    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp4
! u6 m- \' |" L+ h* V: I    │      02_1-2_Index_Creation.mp4. |/ K) h% I( b$ W# \5 ^
    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp49 K1 c1 M+ P0 j4 X- _& X; p- w) ?* ]( x/ P
    │      04_1-4-1_Ranking_-_1.mp4
8 L) a# s3 ^2 V, w    │      05_1-4-2_Ranking_-_2.mp4. s6 t3 x6 U: v
    │      06_1-5-1_Page_Rank_and_Memory.mp4
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: J: }  z# S& _& L3 q. A' ?2 m    ├─03_Unit_2-_Listen
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' ~3 ?% s  \8 C# P8 X" |3 `# {6 b    │      07_M7_Entity_Resolution_Example_-_2.mp4/ a6 G2 e7 C3 j% W+ S
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, i" _) S" ^2 f  m6 i. v    │      ( h' c5 i6 D, \- u, \
    ├─11_Wrap_up_and_Final_Exam. l# n, j! g; U0 V! k3 w
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    │      
5 y6 K- z. J7 d    ├─Lecture Slides
& a- ?* v2 F" J4 S7 Q& V2 I    │      0-Introduction Lecture Slides.pdf" l, U/ y4 D: [" }& I. J
    │      1-Look Lecture Slides.pdf
$ O" L! _* V) a' o    │      2-Listen Lecture Slides.pdf
' I+ I4 h* z" H- N6 w    │      3-Load-Lecture-Slides.pdf+ j+ o( j1 h, u/ S
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    │      5-Learn Lecture Slides.pdf  w7 t7 U: m7 P% a, V' e
    │      6-Connect Lecture Slides.pdf  E5 h+ M# O3 C7 m( W- {% `) `
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$ P+ X2 ^. [; Z0 U. l1 J  U  J    │      7 A+ T3 _5 V; R% I$ G' ~
    └─Tools! c3 ~9 f- _2 }/ [
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Rockyw [Lv10 舉世無雙] 發表于 2017-12-4 13:12:57 | 只看該作者
看帖看完了至少要頂一下!
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5#
青述a [Lv6 略有所成] 發表于 2017-12-4 13:33:46 | 只看該作者
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6#
shaopingccie [Lv8 技術精悍] 發表于 2017-12-4 13:58:44 | 只看該作者
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iminbj [Lv10 舉世無雙] 發表于 2017-12-4 14:01:05 | 只看該作者
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happy850917 [Lv7 精益求精] 發表于 2017-12-4 14:06:04 | 只看該作者
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lishaomin [Lv5 不斷成長] 發表于 2017-12-4 14:07:47 | 只看該作者
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Thomas_Lee [Lv7 精益求精] 發表于 2017-12-4 15:06:23 | 只看該作者
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