===============课程目录===============







├第01课.机器学习解决问题综述课.mp4

├第03课_kaggle案例实战班.mp4

├第04课_kaggle案例实战班.mp4

├第05课_kaggle案例实战班.mp4

├第06课_kaggle案例实战班.mp4

├第07课_kaggle案例实战班.mp4

├第08课_kaggle案例实战班.mp4

├第二节.mp4

├<代码>

│  ├

│  │  ├blending.py

│  │  ├cs228-python-tutorial.ipynb

│  │  ├Feature_engineering_and_model_tuning.zip

│  │  ├

│  │  │  ├

│  │  │  │  ├Feature Engineering.ipynb

│  │  │  │  ├Test.csv

│  │  │  │  ├test_modified.csv

│  │  │  │  ├Train.csv

│  │  │  │  ├train_modified.csv

│  │  │  │  ├XGBoost models tuning.ipynb

│  │  │  │  ├<.ipynb_checkpoints>

│  │  │  │  │  ├Feature Engineering-checkpoint.ipynb

│  │  │  │  │  └XGBoost models tuning-checkpoint.ipynb

│  │  │  ├

│  │  │  │  ├test.csv

│  │  │  │  ├Titanic.ipynb

│  │  │  │  ├train.csv

│  │  │  │  ├<.ipynb_checkpoints>

│  │  │  │  │  └Titanic-checkpoint.ipynb

│  │  │  ├

│  │  │  │  ├Kaggle_Bicycle_Example.ipynb

│  │  │  │  ├kaggle_bike_competition_train.csv

│  │  │  │  ├<.ipynb_checkpoints>

│  │  │  │  │  └Kaggle_Bicycle_Example-checkpoint.ipynb

│  │  │  │  ├

│  │  │  │  │  ├Kaggle_Bicycle_Example_34_0.png

│  │  │  │  │  ├Kaggle_Bicycle_Example_42_0.png

│  │  │  │  │  ├Kaggle_Bicycle_Example_43_0.png

│  │  │  │  │  ├Kaggle_Bicycle_Example_44_0.png

│  │  │  │  │  ├Kaggle_Bicycle_Example_45_0.png

│  │  │  │  │  ├Kaggle_Bicycle_Example_46_1.png

│  │  │  │  │  ├Kaggle_Bicycle_Example_47_1.png

│  │  │  │  │  └Kaggle_Bicycle_Example_49_1.png

│  ├

│  │  ├

│  │  │  ├data_description.txt

│  │  │  ├<_ipynb_checkpoints>

│  │  │  ├

│  │  │  │  ├sample_submission.csv

│  │  │  │  ├test.csv

│  │  │  │  └train.csv

│  │  │  ├

│  │  │  │  ├house_price.html

│  │  │  │  ├house_price.ipynb

│  │  │  │  ├house_price_advanced.html

│  │  │  │  ├house_price_advanced.ipynb

│  │  │  │  ├<.ipynb_checkpoints>

│  │  │  │  │  ├house_price_advanced-checkpoint.ipynb

│  │  │  │  │  └house_price-checkpoint.ipynb

│  │  ├

│  │  │  ├<_ipynb_checkpoints>

│  │  │  ├

│  │  │  │  ├Combined_News_DJIA.csv

│  │  │  │  ├DJIA_table.csv

│  │  │  │  └RedditNews.csv

│  │  │  ├

│  │  │  │  ├news_stock.html

│  │  │  │  ├news_stock.ipynb

│  │  │  │  ├<.ipynb_checkpoints>

│  │  │  │  │  └news_stock-checkpoint.ipynb

│  ├

│  │  ├avazu-CTR-Prediction-LR.zip

│  │  ├feature.search

│  │  ├feature.search_ads

│  │  ├feature_map.search_ads

│  │  ├generate_train_feature_mapper.py

│  │  ├generate_train_feature_reducer.py

│  │  ├kaggle-avazu-rank1.zip

│  │  ├kaggle-avazu-rank2.zip

│  │  ├search_ads_feature.sample

│  │  ├search_click_data.sample

│  │  ├Spark-Criteo-CTR-Prediction.ipynb

│  │  └xgb_ads.conf

│  ├

│  │  ├

│  │  ├

│  │  │  ├news_stock.html

│  │  │  ├news_stock_advanced.html

│  │  │  ├search relevance.ipynb

│  │  │  ├search relevance_advanced.ipynb

│  │  │  ├search+relevance.html

│  │  │  ├search+relevance_advanced.html

│  │  │  ├<.ipynb_checkpoints>

│  │  │  │  ├search relevance_advanced-checkpoint.ipynb

│  │  │  │  └search relevance-checkpoint.ipynb

│  ├

│  │  ├energy_forecasting_notebooks.zip

│  │  └subway_prediction_notebook.zip

│  ├

│  │  ├cat_dog.html

│  │  ├char_rnn.html

│  │  ├image_search.html

│  │  ├Kaggle第06课：走起~深度学习.pdf

│  │  ├Kaggle第06课：走起~深度学习.pptx

│  │  ├news_stock_advanced.html

│  │  ├word_rnn.html

│  │  ├