├─01.Numpy前导介绍
│      01_01.Anconda安装
│      01_02.JupyterNoteBook
│      01_03.Numpy介绍+ndarry
│      01_04.ndarry的shape属性巧算
│      01_05.ndarray的常见创建方式
│      01_06.NumPy中的数据类型
│      01_07.NumPy数据类型2
│      01_08.Numpy基本操作
│      01_09.索引和切片
│      01_10.索引和切片(1)
│      01_11.数组转制与轴兑换
│      01_12.通用函数
│      01_13.np.where函数
│      01_14.np.unique函数
│      01_15.数组数据文件读取
│      
├─02.Pandas前导课程
│      02_01.Pandas介绍
│      02_02.Series
│      02_03.索引对象
│      02_04.DataFrame
│      02_05.Pandas常用操作(1)
│      02_06.Pandas常用操作(2)
│      02_07.缺失值处理
│      02_08.pandas制图
│      02_09.Matplotlib(1)
│      02_10.Matplotlib(2)
│      02_11.Matplotlib中文输出解决
│      
├─03.数学基础
│      03_01.圆周率π、常数e、指数函数、对数函数
│      03_02.指数函数、对数函数、导函数、单调性、凸函数、常见导函数
│      03_03.导数应用、偏导数、方向导数、梯度、梯度下降
│      03_04.Taylor公式、余项、Taylor公式应用、古典概率、全概率、条件概率、贝叶斯公式
│      03_05.期望、方差、协方差、协方差矩阵、pearson相关系数、中心矩、原点矩、峰度、正态分布
│      03_06.二项分布、几何分布、均匀分布、泊松分布、大数定律、中心极限定理、极大似然估计、向量、矩阵
│      03_07.矩阵的加减法、乘法、矩阵的转置、秩、行列式、代数余子式
│      03_08.伴随阵、逆、状态转移矩阵、特征值、特征向量、QR分解、SVD、向量的导数
│      
├─04.机器学习(1)
│      04_01.机器学习定义及理性认识
│      04_02.机器学习商业应用场景、机器学习分类
│      04_03.机器学习开发流程
│      04_04.模型评估方法和部署
│      04_05.线性回归原理推倒过程
│      04_06.线性回归基础认识及原理讲解
│      04_07.线性回归案例分析
│      
├─05.机器学习(2)
│      05_01.线性回归案例1、正则项、梯度下降
│      05_02.梯度下降方法及回归案例分析
│      05_03.线性回归、lasso、ridge、ElasitcNet以及案例分析
│      05_04.逻辑回归原理
│      05_05.逻辑回归及案例分析
│      05_06.softmax回归及案例分析
│      05_07.综合案例分析
│      
├─06.机器学习(3)-决策树
│      06_01.决策树、属性分割、信息增益
│      06_02.信息增益的计算、模型评估、ID3、C4.5、CART_
│      06_03.决策树案例分析1
│      06_04.决策树案例分析二、过拟合、剪枝分析
│      06_05.bagging、随机森林、随机森林案例分析
│      06_06.GBDT、Adaboost原理讲解
│      06_07.Adaboost案例分析、综合案例分析
│      
├─07.机器学习(4)-SVM支持向量机
│      07_01.svm讲解
│      07_02.核函数
│      07_03.代码讲解(一)
│      07_04.代码讲解(二)
│      07_05.代码讲解(三)
│      07_06.代码讲解(四)
│      
├─08.机器学习(5)-聚类分析+贝叶斯
│      08_01.聚类的相似性度量（距离公式）
│      08_02.聚类思想、kmeans聚类、kmeans聚类应用案例
│      08_03.二分kmeans、kmeans++、kmeansII、canopy、mini-batchkm
│      08_04.聚类算法的衡量指标及案例实现
│      08_05.层次聚类及实现案例
│      08_06.密度聚类
│      08_07.密度聚类案例实现、谱聚类、谱聚类案例实现
│      08_08.不同聚类效果对比实现、文本案例、图片案例
│      08_09.朴素贝叶斯原理、案例1、案例2
│      08_10.贝叶斯网络
│      
└─09.机器学习(6)-EM-HMM-LDA-ML
        09_01.EM算法讲解
        09_02.HMM及中文分词
        09_03.主题模型
        09_04.spark机器学习安装环境
        09_05.spark机器学习离线处理及训练和使用
        09_06.机器学习实时新闻分类