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课程目录：
├1. 课程设计和结构介绍
├─2. 第一模块：理论课
│ 1. 本节内容安排.mp4
│ 10. 过拟合和交叉验证.mp4
│ 11. 总结.mp4
│ 12. 第一模块作业.html
│ 13. 第一模块作业解析.mp4
│ 2. 课程总体框架.mp4
│ 3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4
│ 4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4
│ 5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4
│ 6. 基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4
│ 7. 基本模型：逻辑回归（第二节）.mp4
│ 8. 基本模型：K-均值.mp4
│ 9. 性能指标.mp4
│
├─3. 第一模块：实战课
│ 1. 本节代码下载.html
│ 1.1 Github代码下载.html
│ 10. 数据清洗示例.mp4
│ 2. 本节内容安排.mp4
│ 3. Jupyter Notebook安装.html
│ 4. 环境配置.mp4
│ 5. 基本Python操作和Numpy（第一节）.mp4
│ 5.1 全面的Numpy教程.html
│ 6. 基本Python操作和Numpy（第二节）.mp4
│ 7. Scikit-learn介绍.mp4
│ 8. 运行逻辑回归（第一节）.mp4
│ 9. 运行逻辑回归（第二节）.mp4
│
├─4. 第一模块：项目课
│ 1. 本节代码下载.html
│ 1.1 Github代码下载.html
│ 2. Python教程介绍.mp4
│ 3. Numpy.mp4
│ 4. Pandas.mp4
│
├─5. 第二模块：理论课
│ 1. 本节内容安排.mp4
│ 10. 随机森林（第二节）.mp4
│ 11. 支持向量机（第一节）.mp4
│ 12. 支持向量机（第二节）.mp4
│ 13. 支持向量机（第三节）.mp4
│ 14. 支持向量机（第四节）.mp4
│ 15. 支持向量机（第五节）.mp4
│ 16. 第二模块作业.html
│ 17. 第二模块作业解析.mp4
│ 2. 决策树.mp4
│ 3. 决策树的算法.mp4
│ 4. 节点拆分.mp4
│ 5. 决策树的步骤和总结.mp4
│ 6. 权衡偏差和方差（第一节）.mp4
│ 7. 权衡偏差和方差（第二节）.mp4
│ 8. 权衡偏差和方差（第三节）.mp4
│ 9. 随机森林（第一节）.mp4
│
├─6. 第二模块：实战课
│ 1. 本节代码下载.html
│ 1.1 Github代码下载.html
│ 10. 随机森林（第二节）.mp4
│ 11. 随机森林（第三节）.mp4
│ 12. 随机森林（第四节）.mp4
│ 13. 支持向量机（第一节）.mp4
│ 14. 支持向量机（第二节）.mp4
│ 15. 支持向量机（第三节）.mp4
│ 15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html
│ 16. 支持向量机（第四节）.mp4
│ 17. 支持向量机（第五节）.mp4
│ 2. 本节内容安排.mp4
│ 3. 自助法（第一节）.mp4
│ 4. 自助法（第二节）.mp4
│ 5. 自助法（第三节）.mp4
│ 6. 单节点树（第一节）.mp4
│ 7. 单节点树（第二节）.mp4
│ 8. 单节点树（第三节）.mp4
│ 8.1 Decision Stump 简单介绍.html
│ 9. 随机森林（第一节）.mp4
│
├─7. 第二模块：项目课
│ 1. 本节代码下载.html
│ 1.1 Github代码下载.html
│ 10. 尝试自己进行编程.html
│ 2. 开始搭建推荐系统项目.html
│ 3. 项目介绍（第一节）.mp4
│ 4. 项目介绍（第二节）.mp4
│ 5. 项目实现具体细节（第一节）.mp4
│ 6. 项目实现具体细节（第二节）.mp4
│ 7. 代码框架介绍（main.py）.mp4
│ 8. 代码框架介绍（README, Preprocessing）.mp4
│ 9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, Webserver.py）.mp4
│
├─8. 第三模块：理论课
│ 1. 本节内容安排.mp4
│ 10. 基于内容的过滤（第三节）.mp4
│ 11. 基于用户的协同过滤（第一节）.mp4
│ 12. 基于用户的协同过滤（第二节）.mp4
│ 13. 基于用户的协同过滤（第三节）.mp4
│ 14. 基于商品的协同过滤（第一节）.mp4
│ 15. 基于商品的协同过滤（第二节）.mp4
│ 16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4
│ 17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4
│ 18. 推荐系统的评估.mp4
│ 2. 推荐系统介绍（第一节）.mp4
│ 3. 推荐系统介绍（第二节）.mp4
│ 4. 几种推荐的方式.mp4
│ 5. 推荐系统算法的输入和输出.mp4
│ 6. 显式响应和隐式响应.mp4
│ 7. 信任、新颖、多样性和商业化.mp4
│ 8. 基于内容的过滤（第一节）.mp4
│ 9. 基于内容的过滤（第二节）.mp4
├─9. 第三模块：实战课
│ 1. 本节代码下载.html
│ 1.1 Github代码下载.html
│ 10. 奇异值分解（第二节）.mp4
│ 11. 矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4
│ 12. 随机梯度下降的优化过程.mp4
│ 2. 本节内容安排.mp4
│ 3. 玩具问题及基本设置（第一节）.mp4
│ 4. 玩具问题及基本设置（第二节）.mp4
│ 5. 预测（第一节）.mp4
│ 6. 预测（第二节）.mp4
│ 7. 提升基准模型（第一节）.mp4
│ 8. 提升基准模型（第二节）.mp4
│ 9. 奇异值分解（第一节）.mp4
└─10. 第三模块：项目课
1. 本节代码下载.html
1.1 Github代码下载.html
2. 本节内容安排.mp4
3. Main.py和Webserver.py.mp4
4. RecEngine.py.mp4
5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4
6. Learners（第一节）.mp4
7. Learners（第二节）.mp4
8. Models（第一节）.mp4
9. Models（第二节）.mp4
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