万门大学人工智能、大数据与复杂系统一月特训班
——/万门大学：人工智能、大数据与复杂系统一月特训班/
├──01-复杂系统
| ├──1.1物理预测的胜利与失效_ev.mp451.88M
| ├──1.2预测失效原因_ev.mp417.77M
| ├──1.3复杂系统引论_ev.mp437.27M
| └──1.4生活实例与本章答疑_ev.mp432.40M
├──02-大数据与机器学习
| ├──2.1大数据预测因为_ev.mp433.53M
| └──2.2大数据与机器学习_ev.mp410.43M
├──03-人工智能的三个阶段
| ├──3.10课程大纲（二）_ev.mp429.09M
| ├──3.1规则阶段_ev.mp493.55M
| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段_ev.mp416.44M
| ├──3.3课间答疑_ev.mp4178.16M
| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段_ev.mp443.15M
| ├──3.5三个阶段总结分析_ev.mp420.15M
| ├──3.6人工智能的应用（一）_ev.mp438.89M
| ├──3.7人工智能的应用（二）_ev.mp422.36M
| ├──3.8课间答疑_ev.mp4171.58M
| └──3.9课程大纲（一）_ev.mp435.73M
├──04-高等数学—元素和极限
| ├──4.10级数的收敛_ev.mp442.67M
| ├──4.11极限的定义_ev.mp434.83M
| ├──4.12极限的四则运算_ev.mp429.87M
| ├──4.13极限的复合_ev.mp422.31M
| ├──4.14连续性_ev.mp436.26M
| ├──4.1实数的定义（一）_ev.mp430.06M
| ├──4.2实数的定义（二）_ev.mp437.47M
| ├──4.3实数的定义（三）_ev.mp432.26M
| ├──4.4实数的元素个数（一）_ev.mp420.77M
| ├──4.5实数的元素个数（二）_ev.mp433.50M
| ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）_ev.mp435.24M
| ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）_ev.mp439.07M
| ├──4.8无穷大之比较（一）_ev.mp442.90M
| └──4.9无穷大之比较（二）_ev.mp422.84M
├──05-复杂网络经济学应用
| ├──5.1用网络的思维看经济结构_ev.mp441.42M
| ├──5.2复杂网络认识前后_ev.mp450.29M
| ├──5.3从网络结构看不同地区（一）_ev.mp463.96M
| └──5.4从网络结构看不同地区（二）_ev.mp435.92M
├──06-机器学习与监督算法
| ├──6.1什么是机器学习_ev.mp422.82M
| ├──6.2机器学习的类型_ev.mp438.71M
| ├──6.3简单回归实例（一）_ev.mp439.09M
| ├──6.4简单回归实例（二）_ev.mp431.11M
| └──6.5简单回归实例（三）_ev.mp4175.29M
├──07-阿尔法狗与强化学习算法
| ├──7.1人工智能的发展_ev.mp437.92M
| ├──7.2强化学习算法（一）_ev.mp428.98M
| ├──7.3强化学习算法（二）_ev.mp445.27M
| ├──7.4强化学习算法（三）_ev.mp430.09M
| ├──7.5Alphago给我们的启示_ev.mp419.63M
| └──7.6无监督学习_ev.mp422.70M
├──08-高等数学—两个重要的极限定理
| ├──8.1元素与极限的知识点回顾_ev.mp436.65M
| ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）_ev.mp433.85M
| ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）_ev.mp423.36M
| ├──8.4夹逼定理_ev.mp422.40M
| └──8.5第二个重要极限定理的证明_ev.mp424.66M
├──09-高等数学—导数
| ├──9.10泰勒展开的证明_ev.mp432.83M
| ├──9.1导数的定义_ev.mp433.83M
| ├──9.2初等函数的导数_ev.mp440.48M
| ├──9.3反函数的导数（一）_ev.mp419.05M
| ├──9.4反函数的导数（二）_ev.mp424.05M
| ├──9.5复合函数的导数_ev.mp425.47M
| ├──9.6泰勒展开_ev.mp415.28M
| ├──9.7罗尔定理_ev.mp422.64M
| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理_ev.mp445.57M
| └──9.9洛比塔法则_ev.mp440.31M
├──10-贝叶斯理论
| ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）_ev.mp442.34M
| ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）_ev.mp418.31M
| ├──10.12贝叶斯决策（一）_ev.mp431.45M
| ├──10.13贝叶斯决策（二）_ev.mp440.67M
| ├──10.14贝叶斯决策（三）_ev.mp457.84M
| ├──10.1梯度优化（一）_ev.mp455.16M
| ├──10.2梯度优化（二）_ev.mp461.01M
| ├──10.3概率基础_ev.mp432.75M
| ├──10.4概率与事件_ev.mp433.68M
| ├──10.5贝叶斯推理（一）_ev.mp432.50M
| ├──10.6贝叶斯推理（二）_ev.mp433.61M
| ├──10.7贝叶斯推理（三）_ev.mp427.97M
| ├──10.8辛普森案件_ev.mp446.69M
| └──10.9贝叶斯推理深入_ev.mp438.72M
├──11-高等数学—泰勒展开
| ├──11.1泰勒展开_ev.mp436.80M
| ├──11.2展开半径_ev.mp424.66M
| ├──11.3欧拉公式_ev.mp443.18M
| ├──11.4泰勒展开求极限（一）_ev.mp424.30M
| └──11.5泰勒展开求极限（二）_ev.mp449.89M
├──12-高等数学—偏导数
| ├──12.1偏导数的对称性_ev.mp430.84M
| ├──12.2链式法则_ev.mp430.43M
| └──12.3梯度算符、拉氏算符_ev.mp459.00M
├──13-高等数学—积分
| ├──13.1黎曼积_ev.mp419.98M
| ├──13.2微积分基本定理_ev.mp447.92M
| ├──13.3分部积分（一）_ev.mp441.55M
| └──13.4分部积分（二）_ev.mp435.50M
├──14-高等数学—正态分布
| ├──14.1标准正态分布_ev.mp444.52M
| ├──14.2中心极限定理_ev.mp430.54M
| ├──14.3误差函数_ev.mp425.90M
| ├──14.4二维正态分布_ev.mp439.25M
| └──14.5多维正态分布_ev.mp429.15M
├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
| ├──15.10朴素贝叶斯（三）_ev.mp457.08M
| ├──15.11最大似然估计（一）_ev.mp422.49M
| ├──15.12最大似然估计（二）_ev.mp447.16M
| ├──15.1蒙特卡洛分析（一）_ev.mp445.19M
| ├──15.2蒙特卡洛分析（二）_ev.mp431.51M
| ├──15.3贝叶斯先验_ev.mp442.46M
| ├──15.4先验到后验的过程_ev.mp419.68M
| ├──15.5朴素贝叶斯（一）_ev.mp431.15M
| ├──15.6朴素贝叶斯（二）_ev.mp436.83M
| ├──15.7算法设计_ev.mp420.31M
| ├──15.8TF-IDF（一）_ev.mp443.11M
| └──15.9TF-IDF（二）_ev.mp436.36M
├──16-线
| ├──16.10常规线空间_ev.mp446.76M
| ├──16.11线关_ev.mp432.55M
| ├──16.12秩_ev.mp448.48M
| ├──16.1线代数概述_ev.mp433.06M
| ├──16.2线代数应用方法论_ev.mp415.71M
| ├──16.3线律_ev.mp439.97M
| ├──16.4线空间_ev.mp415.40M
| ├──16.5线空间八条法则（一）_ev.mp445.42M
| ├──16.6线空间八条法则（二）_ev.mp441.80M
| ├──16.7线空间八条法则（三）_ev.mp428.44M
| ├──16.8连续傅_ev.mp424.39M
| └──16.9傅立_ev.mp436.36M
├──17-数据科学和统计学（上）
| ├──17.10随机变量（二）_ev.mp414.72M
| ├──17.11换门的概率模拟计算（一）_ev.mp455.80M
| ├──17.12换门的概率模拟计算（二）_ev.mp434.43M
| ├──17.13换门的概率模拟计算（三）_ev.mp447.87M
| ├──17.1课程Overview_ev.mp434.78M
| ├──17.2回顾统计学（一）_ev.mp460.73M
| ├──17.3回顾统计学（二）_ev.mp450.90M
| ├──17.4回顾统计学（三）_ev.mp427.05M
| ├──17.5回顾数据科学（一）_ev.mp433.12M
| ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍_ev.mp455.57M
| ├──17.7R和RStudio等介绍（一）_ev.mp423.00M
| ├──17.8R和RStudio等介绍（二）_ev.mp428.16M
| ├──17.9随机变量（一）(1)_ev.mp420.81M
| └──17.9随机变量（一）_ev.mp420.81M
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式
| ├──18.10等价类_ev.mp450.25M
| ├──18.11行列式（一）_ev.mp425.39M
| ├──18.12行列式（二）_ev.mp433.75M
| ├──18.13行列式（三）_ev.mp446.27M
| ├──18.1线代数知识点回顾_ev.mp428.86M
| ├──18.2矩阵表示线变化_ev.mp427.65M
| ├──18.3可矩阵表示坐标变化_ev.mp456.85M
| ├──18.4相似矩阵_ev.mp459.53M
| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化_ev.mp420.31M
| ├──18.6线代数解微分方程_ev.mp459.24M
| ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）_ev.mp437.39M
| ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）_ev.mp431.29M
| └──18.9等价关系_ev.mp427.29M
├──19-Python基础课程（上）
| ├──19.10变量类型—字符串类型（三）_ev.mp439.38M
| ├──19.11变量类型—列表类型（一）_ev.mp423.55M
| ├──19.12变量类型—列表类型（二）_ev.mp437.07M
| ├──19.13变量类型—列表类型（三）_ev.mp419.98M
| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）_ev.mp427.60M
| ├──19.15变量类型—字典类型（二）_ev.mp429.62M
| ├──19.1Python介绍（一）_ev.mp429.08M
| ├──19.2Python介绍（二）_ev.mp436.70M
| ├──19.3变量—命名规范_ev.mp428.31M
| ├──19.4变量—代码规范_ev.mp420.08M
| ├──19.5变量类型—数值类型_ev.mp421.93M
| ├──19.6变量类型—bool类型_ev.mp419.92M
| ├──19.7变量类型—字符串类型（一）_ev.mp425.65M
| ├──19.8课间答疑_ev.mp419.74M
| └──19.9变量类型—字符串类型（二）_ev.mp431.50M
├──20-线代数—特征值与特征向量
| ├──20.10线代数核心定理_ev.mp425.10M
| ├──20.11对偶空间（一）_ev.mp425.34M
| ├──20.12对偶空间（二）_ev.mp440.99M
| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间_ev.mp420.48M
| ├──20.14厄米矩阵_ev.mp410.23M
| ├──20.1线代数知识点回顾_ev.mp425.64M
| ├──20.2例题讲解（一）_ev.mp430.68M
| ├──20.3例题讲解（二）_ev.mp430.13M
| ├──20.4例题讲解（三）_ev.mp435.54M
| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义_ev.mp459.50M
| ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）_ev.mp415.02M
| ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）_ev.mp441.65M
| ├──20.8本征值的计算（一）_ev.mp427.63M
| └──20.9本征值的计算（二）_ev.mp428.06M
├──21-监督学习框架
| ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）_ev.mp436.07M
| ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）_ev.mp418.48M
| ├──21.12线性分类器_ev.mp426.24M
| ├──21.13高斯判别模型（一）_ev.mp421.79M
| ├──21.14高斯判别模型（二）_ev.mp431.06M
| ├──21.1经验误差和泛化误差_ev.mp439.17M
| ├──21.2最大后验估计_ev.mp438.50M
| ├──21.3正则化_ev.mp416.72M
| ├──21.4lasso回归_ev.mp441.22M
| ├──21.5超参数（一）_ev.mp431.27M
| ├──21.6超参数（二）_ev.mp424.31M
| ├──21.7监督学习框架（一）_ev.mp429.26M
| ├──21.8监督学习框架（二）_ev.mp438.67M
| └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）_ev.mp432.40M
├──22-Python基础课程（下）
| ├──22.10函数（三）_ev.mp426.77M
| ├──22.11函数（四）_ev.mp432.08M
| ├──22.12类（一）_ev.mp427.28M
| ├──22.13类（二）_ev.mp424.95M
| ├──22.14类（三）_ev.mp422.66M
| ├──22.1条件判断（一）_ev.mp433.72M
| ├──22.2条件判断（二）_ev.mp430.73M
| ├──22.3循环（一）_ev.mp415.56M
| ├──22.4循环（二）_ev.mp423.97M
| ├──22.5课间答疑_ev.mp423.87M
| ├──22.6循环（三）_ev.mp423.19M
| ├──22.7循环（四）_ev.mp428.32M
| ├──22.8函数（一）_ev.mp417.39M
| └──22.9函数（二）_ev.mp422.84M
├──23-PCA、降维方法引入
| ├──23.1无监督学习框架_ev.mp423.66M
| ├──23.2降维存在的原因_ev.mp419.56M
| ├──23.3PCA数学分析方法（一）_ev.mp428.48M
| ├──23.4PCA数学分析方法（二）_ev.mp437.85M
| ├──23.5PCA数学分析方法（三）_ev.mp426.03M
| ├──23.6PCA数学分析方法（四）_ev.mp431.45M
| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA_ev.mp414.94M
| ├──23.8PCA背后的假设（一）_ev.mp438.24M
| └──23.9PCA背后的假设（二）_ev.mp445.25M
├──24-数据科学和统计学（下）
| ├──24.10参数估计（一）_ev.mp425.06M
| ├──24.11参数估计（二）_ev.mp419.91M
| ├──24.12假设检验（一）_ev.mp415.66M
| ├──24.13假设检验（二）_ev.mp421.82M
| ├──24.1课程Overview_ev.mp419.99M
| ├──24.2理解统计思想（一）_ev.mp420.20M
| ├──24.3理解统计思想（二）_ev.mp449.02M
| ├──24.4理解统计思想（三）_ev.mp420.49M
| ├──24.5概率空间_ev.mp414.19M
| ├──24.6随机变量（一）_ev.mp429.38M
| ├──24.7随机变量（二）_ev.mp415.47M
| ├──24.8随机变量（三）_ev.mp441.14M
| └──24.9随机变量（四）_ev.mp411.77M
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫
| ├──25.10Python操作数据库（二）_ev.mp436.09M
| ├──25.11Python操作数据库（三）_ev.mp421.40M
| ├──25.12Python操作数据库（四）_ev.mp443.49M
| ├──25.13Python爬虫（一）_ev.mp461.14M
| ├──25.14Python爬虫（二）_ev.mp476.75M
| ├──25.15Python爬虫（三）_ev.mp451.97M
| ├──25.16Python爬虫（四）_ev.mp450.35M
| ├──25.17Python爬虫（五）_ev.mp459.24M
| ├──25.1课程介绍_ev.mp421.31M
| ├──25.2认识关系型数据库（一）_ev.mp441.88M
| ├──25.3认识关系型数据库（二）_ev.mp441.97M
| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同_ev.mp424.01M
| ├──25.5命令行操作数据库（一）_ev.mp440.26M
| ├──25.6命令行操作数据库（二）_ev.mp437.52M
| ├──25.7命令行操作数据库（三）_ev.mp418.52M
| ├──25.8命令行操作数据库（四）_ev.mp436.39M
| └──25.9Python操作数据库（一）_ev.mp429.61M
├──26-线分类器
| ├──26.10Perceptron（三）_ev.mp429.14M
| ├──26.11Perceptron（四）_ev.mp428.39M
| ├──26.12熵与信息（一）_ev.mp421.43M
| ├──26.13熵与信息（二）_ev.mp423.73M
| ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）_ev.mp423.03M
| ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）_ev.mp414.16M
| ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）_ev.mp456.45M
| ├──26.4线分类器_ev.mp422.32M
| ├──26.5LDA（一）_ev.mp423.00M
| ├──26.6LDA（二）_ev.mp425.22M
| ├──26.7LDA（三）_ev.mp429.82M
| ├──26.8Perceptron（一）_ev.mp441.46M
| └──26.9Perceptron（二）_ev.mp426.69M
├──27-Python进阶（上）
| ├──27.10Pandas基本操作（四）_ev.mp423.60M
| ├──27.11Pandas绘图（一）_ev.mp430.95M
| ├──27.12Pandas绘图（二）_ev.mp433.84M
| ├──27.13Pandas绘图（三）_ev.mp421.16M
| ├──27.14Pandas绘图（四）_ev.mp441.69M
| ├──27.1NumPy基本操作（一）_ev.mp428.59M
| ├──27.2NumPy基本操作（二）_ev.mp422.06M
| ├──27.3NumPy基本操作（三）_ev.mp424.79M
| ├──27.4NumPy基本操作（四）_ev.mp416.63M
| ├──27.5NumPy基本操作（五）_ev.mp426.34M
| ├──27.6NumPy基本操作（六）_ev.mp423.49M
| ├──27.7Pandas基本操作（一）_ev.mp438.21M
| ├──27.8Pandas基本操作（二）_ev.mp430.76M
| └──27.9Pandas基本操作（三）_ev.mp434.31M
├──28-Scikit-Learn
| ├──28.1课程介绍_ev.mp426.32M
| ├──28.2Scikit-Learn介绍_ev.mp411.65M
| ├──28.3数据处理（一）_ev.mp435.30M
| ├──28.4数据处理（二）_ev.mp447.54M
| ├──28.5模型实例、模型选择（一）_ev.mp434.96M
| ├──28.6模型实例、模型选择（二）_ev.mp422.29M
| ├──28.7模型实例、模型选择（三）_ev.mp420.33M
| ├──28.8模型实例、模型选择（四）_ev.mp440.75M
| └──28.9模型实例、模型选择（五）_ev.mp428.52M
├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
| ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）_ev.mp437.62M
| ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）_ev.mp437.16M
| ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）_ev.mp422.46M
| ├──29.13SVM引入_ev.mp414.51M
| ├──29.1熵（一）_ev.mp434.65M
| ├──29.2熵（二）_ev.mp435.99M
| ├──29.3熵（三）_ev.mp428.01M
| ├──29.4熵（四）_ev.mp430.18M
| ├──29.5熵（五）_ev.mp418.66M
| ├──29.6熵（六）_ev.mp429.31M
| ├──29.7熵（七）_ev.mp410.18M
| ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）_ev.mp435.90M
| └──29.9逻辑斯蒂回归（二）_ev.mp434.87M
├──30-Python进阶（下）
| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）_ev.mp426.66M
| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）_ev.mp420.76M
| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）_ev.mp421.09M
| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）_ev.mp426.55M
| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）_ev.mp425.75M
| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）_ev.mp419.54M
| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）_ev.mp435.90M
| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）_ev.mp436.64M
| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）_ev.mp438.56M
├──31-决策树
| ├──31.1决策树（一）_ev.mp419.26M
| ├──31.2决策树（二）_ev.mp429.47M
| ├──31.3决策树（三）_ev.mp434.22M
| └──31.4决策树（四）_ev.mp425.25M
├──32-数据呈现基础
| ├──32.1课程安排_ev.mp443.16M
| ├──32.2什么是数据可视化_ev.mp414.97M
| ├──32.3设计原则_ev.mp422.13M
| ├──32.4数据可视化流程_ev.mp422.92M
| ├──32.5视觉编码_ev.mp431.51M
| ├──32.6图形选择（一）_ev.mp424.18M
| ├──32.7图形选择（二）_ev.mp418.54M
| └──32.8图形选择（三）_ev.mp420.82M
├──33-云计算初步
| ├──33.1Hadoop介绍_ev.mp427.72M
| ├──33.2Hdfs应用（一）_ev.mp460.13M
| ├──33.3Hdfs应用（二）_ev.mp450.32M
| ├──33.4MapReduce（一）_ev.mp435.03M
| ├──33.5MapReduce（二）_ev.mp425.40M
| ├──33.6Hive应用（一）_ev.mp456.92M
| ├──33.7Hive应用（二）_ev.mp471.43M
| ├──33.8Hive应用（三）_ev.mp487.91M
| └──33.9Hive应用（四）_ev.mp472.69M
├──34-D-Park实战
| ├──34.10Spark应用（四）_ev.mp468.02M
| ├──34.11Spark应用（五）_ev.mp481.86M
| ├──34.12Spark应用（六）_ev.mp4101.48M
| ├──34.13Spark应用（七）_ev.mp489.18M
| ├──34.1Pig应用（一）_ev.mp451.77M
| ├──34.2Pig应用（二）_ev.mp449.45M
| ├──34.3Pig应用（三）_ev.mp453.64M
| ├──34.4Pig应用（四）_ev.mp449.29M
| ├──34.5Pig应用（五）_ev.mp445.49M
| ├──34.6Pig应用（六）_ev.mp422.82M
| ├──34.7Spark应用（一）_ev.mp455.20M
| ├──34.8Spark应用（二）_ev.mp431.96M
| └──34.9Spark应用（三）_ev.mp488.33M
├──35-第四范式分享
| ├──35.1推荐技术的介绍_ev.mp423.37M
| ├──35.2人是如何推荐商品的_ev.mp423.53M
| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果_ev.mp416.21M
| ├──35.4求解—从数据到模型_ev.mp422.77M
| ├──35.5数据拆分与特征工程_ev.mp424.89M
| ├──35.6推荐系统机器学习模型_ev.mp432.60M
| ├──35.7评估模型_ev.mp423.28M
| └──35.8建模过程的演示与课间答疑_ev.mp427.17M
├──36-决策树到随机森林
| ├──36.10Bagging与决策树（一）_ev.mp423.82M
| ├──36.11Bagging与决策树（二）_ev.mp428.36M
| ├──36.12Boosting方法（一）_ev.mp429.35M
| ├──36.13Boosting方法（二）_ev.mp416.04M
| ├──36.14Boosting方法（三）_ev.mp432.72M
| ├──36.15Boosting方法（四）_ev.mp427.83M
| ├──36.1决策树_ev.mp415.51M
| ├──36.2随机森林_ev.mp427.26M
| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）_ev.mp432.22M
| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）_ev.mp432.81M
| ├──36.5模型参数的介绍_ev.mp424.87M
| ├──36.6集成方法（一）_ev.mp425.72M
| ├──36.7集成方法（二）_ev.mp423.90M
| ├──36.8Blending_ev.mp416.19M
| └──36.9gt多样化_ev.mp416.63M
├──37-数据呈现进阶
| ├──37.10D3（三）_ev.mp422.05M
| ├──37.11div.html_ev.mp418.98M
| ├──37.12svg.html_ev.mp460.95M
| ├──37.13D3支持的数据类型_ev.mp453.88M
| ├──37.14Make a map（一）_ev.mp450.55M
| ├──37.15Make a map（二）_ev.mp416.02M
| ├──37.1静态信息图（一）_ev.mp422.91M
| ├──37.2静态信息图（二）_ev.mp429.38M
| ├──37.3静态信息图（三）_ev.mp450.44M
| ├──37.4静态信息图（四）_ev.mp433.75M
| ├──37.5静态信息图（五）_ev.mp437.80M
| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍_ev.mp445.10M
| ├──37.7DOM和开发者工具_ev.mp426.13M
| ├──37.8D3（一）_ev.mp436.65M
| └──37.9D3（二）_ev.mp437.94M
├──38-强化学习（上）
| ├──38.10Policy Learning（二）_ev.mp422.08M
| ├──38.11Policy Learning（三）_ev.mp430.42M
| ├──38.12Policy Learning（四）_ev.mp425.80M
| ├──38.13Policy Learning（五）_ev.mp416.38M
| ├──38.14Policy Learning（六）_ev.mp433.83M
| ├──38.1你所了解的强化学习是什么_ev.mp426.05M
| ├──38.2经典条件反射（一）_ev.mp416.43M
| ├──38.3经典条件反射（二）_ev.mp427.32M
| ├──38.4操作性条件反射_ev.mp426.14M
| ├──38.5Evaluation Problem（一）_ev.mp425.02M
| ├──38.6Evaluation Problem（二）_ev.mp413.83M
| ├──38.7Evaluation Problem（三）_ev.mp418.91M
| ├──38.8Evaluation Problem（四）_ev.mp429.11M
| └──38.9Policy Learning（一）_ev.mp422.10M
├──39-强化学习（下）
| ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）_ev.mp412.49M
| ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）_ev.mp422.34M
| ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）_ev.mp423.78M
| ├──39.13RL in alphaGo（一）_ev.mp426.01M
| ├──39.14RL in alphaGo（二）_ev.mp426.54M
| ├──39.15RL in alphaGo（三）_ev.mp416.66M
| ├──39.16RL in alphaGo（四）_ev.mp438.71M
| ├──39.1Policy Learning总结_ev.mp422.36M
| ├──39.2基于模型的RL（一）_ev.mp434.13M
| ├──39.3基于模型的RL（二）_ev.mp413.36M
| ├──39.4基于模型的RL（三）_ev.mp433.00M
| ├──39.5基于模型的RL（四）_ev.mp433.57M
| ├──39.6基于模型的RL（五）_ev.mp418.92M
| ├──39.7基于模型的RL（六）_ev.mp415.41M
| ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）_ev.mp433.31M
| └──39.9大脑中的强化学习算法（二）_ev.mp420.05M
├──40-SVM和网络引入
| ├──40.10SVM（九）_ev.mp434.51M
| ├──40.11SVM（十）_ev.mp442.23M
| ├──40.12SVM（十一）_ev.mp440.92M
| ├──40.13SVM（十二）和网络引入_ev.mp446.40M
| ├──40.1VC维_ev.mp431.34M
| ├──40.2SVM（一）_ev.mp433.90M
| ├──40.3SVM（二）_ev.mp441.05M
| ├──40.4SVM（三）_ev.mp425.30M
| ├──40.5SVM（四）_ev.mp436.75M
| ├──40.6SVM（五）_ev.mp432.62M
| ├──40.7SVM（六）_ev.mp427.14M
| ├──40.8SVM（七）_ev.mp421.86M
| └──40.9SVM（八）_ev.mp448.87M
├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
| ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）_ev.mp439.80M
| ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）_ev.mp444.52M
| ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）_ev.mp439.81M
| ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）_ev.mp475.89M
| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）_ev.mp426.38M
| ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）_ev.mp455.57M
| ├──41.1集成模型总结（一）_ev.mp435.49M
| ├──41.2集成模型总结（二）_ev.mp437.10M
| ├──41.3集成模型总结（三）_ev.mp442.64M
| ├──41.4集成模型总结（四）_ev.mp435.94M
| ├──41.5集成模型总结（五）_ev.mp468.24M
| ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）_ev.mp434.28M
| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）_ev.mp449.66M
| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）_ev.mp428.87M
| └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）_ev.mp458.03M
├──42-网络
| ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）_ev.mp434.32M
| ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）_ev.mp448.44M
| ├──42.3网络（一）_ev.mp429.78M
| ├──42.4网络（二）_ev.mp439.59M
| ├──42.5网络（三）_ev.mp432.39M
| └──42.6网络（四）_ev.mp443.42M
├──43-监督学习－回归
| ├──43.10经验分享（一）_ev.mp427.49M
| ├──43.11经验分享（二）_ev.mp434.12M
| ├──43.12经验分享（三）_ev.mp430.48M
| ├──43.1机器学习的概念和监督学习_ev.mp420.84M
| ├──43.2机器学习工作流程（一）_ev.mp411.22M
| ├──43.3机器学习工作流程（二）_ev.mp419.70M
| ├──43.4机器学习工作流程（三）_ev.mp419.19M
| ├──43.5机器学习工作流程（四）_ev.mp425.20M
| ├──43.6案例分析（一）_ev.mp415.80M
| ├──43.7案例分析（二）_ev.mp435.57M
| ├──43.8案例分析（三）_ev.mp435.27M
| └──43.9案例分析（四）_ev.mp454.24M
├──44-监督学习－分类
| ├──44.10模型训练与选择（二）_ev.mp446.89M
| ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）_ev.mp436.65M
| ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）_ev.mp452.79M
| ├──44.13地震数据可视化过程（一）_ev.mp428.67M
| ├──44.14地震数据可视化过程（二）_ev.mp428.91M
| ├──44.1常用的分类算法_ev.mp417.99M
| ├──44.2模型评估标准和案例分析_ev.mp425.92M
| ├──44.3数据探索（一）_ev.mp424.54M
| ├──44.4数据探索（二）_ev.mp437.33M
| ├──44.5数据探索（三）_ev.mp430.67M
| ├──44.6数据探索（四）_ev.mp425.15M
| ├──44.7数据探索（五）_ev.mp445.57M
| ├──44.8数据探索（六）_ev.mp433.94M
| └──44.9模型训练与选择（一）_ev.mp431.30M
├──45-网络基础与卷积网络
| ├──45.10网络（十）_ev.mp437.73M
| ├──45.11图像处理基础_ev.mp426.88M
| ├──45.12卷积（一）_ev.mp468.27M
| ├──45.13卷积（二）_ev.mp439.63M
| ├──45.1网络（一）_ev.mp435.51M
| ├──45.2网络（二）_ev.mp424.97M
| ├──45.3网络（三）_ev.mp419.84M
| ├──45.4网络（四）_ev.mp483.98M
| ├──45.6网络（六）_ev.mp431.34M
| ├──45.7网络（七）_ev.mp423.65M
| ├──45.8网络（八）_ev.mp430.77M
| ├──45.9网络（九）_ev.mp436.43M
| ├──45.网络（五）(1)_ev.mp489.07M
| └──45.网络（五）_ev.mp489.07M
├──46-时间序列预测
| ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析_ev.mp439.15M
| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）_ev.mp438.99M
| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）_ev.mp444.14M
| ├──46.13课程答疑_ev.mp439.25M
| ├──46.1时间序列预测概述（一）_ev.mp418.92M
| ├──46.2时间序列预测概述（二）_ev.mp422.00M
| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA)_ev.mp428.35M
| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）_ev.mp441.19M
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）_ev.mp444.57M
| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）_ev.mp423.10M
| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）_ev.mp438.01M
| ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）_ev.mp419.25M
| └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）_ev.mp419.22M
├──47-人工智能金融应用
| ├──47.1人工智能金融应用（一）_ev.mp426.46M
| ├──47.2人工智能金融应用（二）_ev.mp436.22M
| ├──47.3人工智能金融应用（三）_ev.mp433.46M
| ├──47.4人工智能金融应用（四）_ev.mp442.57M
| ├──47.5机器学习方法（一）_ev.mp431.20M
| ├──47.6机器学习方法（二）_ev.mp425.38M
| ├──47.7机器学习方法（三）_ev.mp427.63M
| └──47.8机器学习方法（四）_ev.mp437.92M
├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇
| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述_ev.mp481.07M
| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）_ev.mp495.11M
| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）_ev.mp451.92M
| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）_ev.mp492.25M
| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）_ev.mp4110.19M
| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）_ev.mp471.86M
| └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）_ev.mp492.12M
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）_ev.mp469.17M
| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）_ev.mp456.31M
| ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）_ev.mp475.02M
| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）_ev.mp487.26M
| ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN_ev.mp499.80M
| ├──49.2特征如何组织（一）_ev.mp489.58M
| ├──49.3特征如何组织（二）_ev.mp461.78M
| ├──49.4特征如何组织（三）_ev.mp465.32M
| ├──49.5特征如何组织（四）_ev.mp490.07M
| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）_ev.mp487.66M
| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）_ev.mp466.49M
| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）_ev.mp4109.39M
| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）_ev.mp465.24M
├──50-计算机视觉学习入门优化篇
| ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述_ev.mp456.40M
| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑_ev.mp4110.88M
| ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum_ev.mp447.50M
| ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay_ev.mp492.55M
| ├──50.5优化器和多机并行_ev.mp4104.50M
| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去_ev.mp495.08M
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集_ev.mp481.38M
| ├──51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）_ev.mp477.92M
| ├──51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）_ev.mp456.59M
| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法_ev.mp4108.18M
├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）_ev.mp468.00M
| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）_ev.mp484.11M
| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）_ev.mp441.96M
├──53-个化推荐算法
| ├──53.10工程望_ev.mp430.81M
| ├──53.1个化推荐的发展_ev.mp423.07M
| ├──53.2推荐算法的演进（一）_ev.mp423.20M
| ├──53.3推荐算法的演进（二）_ev.mp431.81M
| ├──53.4推荐算法的演进（三）_ev.mp424.96M
| ├──53.5推荐算法的演进（四）_ev.mp435.87M
| ├──53.6建模step by step（一）_ev.mp430.95M
| ├──53.7建模step by step（二）_ev.mp435.22M
| ├──53.8建模step by step（三）_ev.mp428.99M
| └──53.9算法评估和迭代_ev.mp417.33M
├──54-Pig和Spark巩固
| ├──54.10Spark巩固（五）_ev.mp488.05M
| ├──54.1Pig巩固（一）_ev.mp438.89M
| ├──54.2Pig巩固（二）_ev.mp497.92M
| ├──54.3Pig巩固（三）_ev.mp476.82M
| ├──54.4Pig巩固（四）_ev.mp468.43M
| ├──54.5Pig巩固（五）_ev.mp459.60M
| ├──54.6Spark巩固（一）_ev.mp452.27M
| ├──54.7Spark巩固（二）_ev.mp488.17M
| ├──54.8Spark巩固（三）_ev.mp455.28M
| └──54.9Spark巩固（四）_ev.mp446.71M
├──55-人工智能与设计
| ├──55.10使用人工智能的方式_ev.mp423.97M
| ├──55.1智能存在的意义是什么_ev.mp417.93M
| ├──55.2已有人工智的设计应用_ev.mp417.36M
| ├──55.3人的智能（一）_ev.mp416.12M
| ├──55.4人的智能（二）_ev.mp426.87M
| ├──55.5人的智能的特点（一）_ev.mp428.03M
| ├──55.6人的智能的特点（二）_ev.mp425.98M
| ├──55.7人的智能的特点（三）_ev.mp438.05M
| ├──55.8人工智能（一）_ev.mp424.86M
| └──55.9人工智能（二）_ev.mp422.11M
├──56-网络
| ├──56.1卷积的本质_ev.mp425.20M
| ├──56.2卷积的三大特点_ev.mp430.68M
| ├──56.3Pooling_ev.mp415.31M
| ├──56.4数字识别（一）_ev.mp429.82M
| ├──56.5数字识别（二）_ev.mp429.09M
| ├──56.6感受野_ev.mp421.64M
| └──56.7RNN_ev.mp421.72M
├──57-线动力学
| ├──57.1非线动力学_ev.mp421.38M
| ├──57.2线动力系统_ev.mp436.03M
| ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）_ev.mp436.38M
| ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）_ev.mp434.71M
| └──57.6Poincare引理_ev.mp433.25M
├──58-订单流模型
| ├──58.1交易_ev.mp419.87M
| ├──58.2点过程基础（一）_ev.mp413.19M
| ├──58.3点过程基础（二）_ev.mp423.25M
| ├──58.4点过程基础（三）_ev.mp417.23M
| ├──58.5订单流数据分析（一）_ev.mp420.62M
| ├──58.6订单流数据分析（二）_ev.mp419.62M
| ├──58.7订单流数据分析（三）_ev.mp416.47M
| ├──58.8订单流数据分析（四）_ev.mp419.76M
| └──58.9订单流数据分析（五）_ev.mp424.29M
├──59-区块链一场革命
| ├──59.1比特币（一）_ev.mp422.08M
| ├──59.2比特币（二）_ev.mp415.03M
| ├──59.3比特币（三）_ev.mp430.59M
| └──59.4以太坊简介及ICO_ev.mp415.14M
├──60-统计物理专题（一）
| ├──60.10证明理想气体方程_ev.mp420.84M
| ├──60.11化学势_ev.mp437.37M
| ├──60.12四大热力学势（一）_ev.mp426.52M
| ├──60.13 四大热力学势（二）_ev.mp433.74M
| ├──60.1统计物理的开端(一)_ev.mp430.06M
| ├──60.2统计物理的开端（二）_ev.mp421.15M
| ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）_ev.mp417.89M
| ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）_ev.mp432.33M
| ├──60.5再造整个世界（一）_ev.mp427.50M
| ├──60.6再造整个世界（二）_ev.mp431.17M
| ├──60.7温度的本质（一）_ev.mp436.61M
| ├──60.8温度的本质（二）_ev.mp424.75M
| └──60.9_ev.mp430.28M
├──61-统计物理专题（二）
| ├──61.1神奇公式.mp4_ev.mp431.21M
| ├──61.2信息熵（一）_ev.mp416.52M
| ├──61.3信息熵（二）_ev.mp424.66M
| ├──61.4Boltzmann分布_ev.mp427.06M
| └──61.5配分函数Z_ev.mp434.45M
├──62-复杂网络简介
| ├──62.1Networks in real worlds_ev.mp413.10M
| ├──62.2BasicConcepts（一）_ev.mp419.69M
| ├──62.3BasicConcepts（二）_ev.mp413.23M
| ├──62.4Models（一）_ev.mp411.89M
| ├──62.5Models（二）_ev.mp413.89M
| ├──62.6Algorithms（一）_ev.mp424.00M
| └──62.7Algorithms（二）_ev.mp431.17M
├──63-ABM简介及金融市场建模
| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）_ev.mp423.42M
| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）_ev.mp433.09M
| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）_ev.mp428.34M
| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）_ev.mp422.23M
| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型_ev.mp428.28M
| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为_ev.mp428.49M
| ├──63.16学习模型_ev.mp431.32M
| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制_ev.mp414.21M
| ├──63.18ABM的特点_ev.mp426.18M
| ├──63.1课程介绍_ev.mp424.25M
| ├──63.2系统与系统建模_ev.mp434.69M
| ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）_ev.mp431.75M
| ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）_ev.mp438.50M
| ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）_ev.mp432.45M
| ├──63.6ABM为经济系统建模_ev.mp427.00M
| ├──63.7经典经济学如何给市场建模_ev.mp431.00M
| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易_ev.mp435.26M
| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散_ev.mp422.09M
├──64-用伊辛模型理解复杂系统
| ├──64.10（网络中的）投票模型_ev.mp422.04M
| ├──64.11观念动力学_ev.mp426.78M
| ├──64.12集体运动Vicsek模型_ev.mp432.74M
| ├──64.13自旋玻璃_ev.mp415.90M
| ├──64.14Hopfield神经网络_ev.mp419.79M
| ├──64.15限制Boltzmann机_ev.mp426.94M
| ├──64.16深度学习与重正化群（一）_ev.mp432.47M
| ├──64.17深度学习与重正化群（二）_ev.mp420.74M
| ├──64.18总结_ev.mp428.96M
| ├──64.19答疑_ev.mp416.10M
| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型_ev.mp422.04M
| ├──64.2伊辛模型（一）_ev.mp417.17M
| ├──64.3伊辛模型（二）_ev.mp418.58M
| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟_ev.mp421.75M
| ├──64.5Ising Model(2D)_ev.mp423.87M
| ├──64.6相变和临界现象_ev.mp437.25M
| ├──64.7Critical Exponents_ev.mp424.35M
| ├──64.8正问题和反问题_ev.mp425.36M
| └──64.9（空间中的）投票模型_ev.mp430.30M
├──65-金融市场的复杂性
| ├──65.10Classical Benchmarks（五）_ev.mp427.05M
| ├──65.11Endogenous Risk（一）_ev.mp438.14M
| ├──65.12Endogenous Risk（二）_ev.mp433.31M
| ├──65.13Endogenous Risk（三）_ev.mp436.90M
| ├──65.14Endogenous Risk（四）_ev.mp416.74M
| ├──65.15Endogenous Risk（五）_ev.mp431.86M
| ├──65.16Endogenous Risk（六）_ev.mp433.94M
| ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）_ev.mp439.23M
| ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）_ev.mp441.14M
| ├──65.19总结_ev.mp419.32M
| ├──65.1导论（一）_ev.mp435.84M
| ├──65.2导论（二）_ev.mp435.98M
| ├──65.3导论（三）_ev.mp419.40M
| ├──65.4导论（四）_ev.mp427.17M
| ├──65.5导论（五）_ev.mp434.45M
| ├──65.6Classical Benchmarks（一）_ev.mp428.57M
| ├──65.7Classical Benchmarks（二）_ev.mp426.06M
| ├──65.8Classical Benchmarks（三）_ev.mp436.93M
| └──65.9Classical Benchmarks（四）_ev.mp420.35M
├──66-广泛出现的幂律分布
| ├──66.1界（一）_ev.mp427.39M
| ├──66.2界（二）_ev.mp423.01M
| ├──66.3界（三）_ev.mp421.53M
| ├──66.4界（四）_ev.mp429.07M
| ├──66.5城市、商业（一）_ev.mp431.66M
| ├──66.6城市、商业（二）_ev.mp431.14M
| ├──66.7启示（一）_ev.mp429.01M
| ├──66.8启示（二）_ev.mp416.49M
| └──66.9总结_ev.mp416.93M
├──67-自然启发算法
| ├──67.10粒子群算法（一）_ev.mp433.51M
| ├──67.11粒子群算法（二）_ev.mp434.27M
| ├──67.12粒子群算法（三）_ev.mp430.83M
| ├──67.13遗传算法和PSO的比较_ev.mp423.24M
| ├──67.14更多的类似的算法（一）_ev.mp431.37M
| ├──67.15更多的类似的算法（二）_ev.mp424.01M
| ├──67.16答疑_ev.mp431.91M
| ├──67.1课程回顾及答疑_ev.mp428.10M
| ├──67.2概括（一）_ev.mp427.31M
| ├──67.3概括（二）_ev.mp414.69M
| ├──67.4模拟退火算法（一）_ev.mp436.03M
| ├──67.5模拟退火算法（二）_ev.mp430.02M
| ├──67.6进化相关的算法（一）_ev.mp424.63M
| ├──67.7进化相关的算法（二）_ev.mp427.55M
| ├──67.8进化相关的算法（三）_ev.mp431.82M
| └──67.9进化相关的算法（四）_ev.mp425.95M
├──68-机器学习的方法
| ├──68.10输出是最好的学习（二）_ev.mp415.13M
| ├──68.11案例（一）_ev.mp425.92M
| ├──68.12案例（二）_ev.mp417.19M
| ├──68.13案例（三）_ev.mp419.23M
| ├──68.14案例（四）_ev.mp434.24M
| ├──68.15案例（五）_ev.mp415.26M
| ├──68.1为什么要讲学习方法_ev.mp423.41M
| ├──68.2阅读论文_ev.mp418.84M
| ├──68.3综述式文章举例（一）_ev.mp479.55M
| ├──68.4综述式文章举例（二）_ev.mp4144.72M
| ├──68.5碎片化时间学习及书籍_ev.mp447.06M
| ├──68.6视频学习资源及做思维导图_ev.mp431.28M
| ├──68.7铁哥答疑（一）_ev.mp427.31M
| ├──68.8铁哥答疑（二）_ev.mp418.13M
| └──68.9输出是最好的学习（一）_ev.mp421.01M
├──69-模型可视化工程管理
| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）_ev.mp427.14M
| ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）_ev.mp432.94M
| ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts_ev.mp462.01M
| ├──69.13日志管理系统—ELK_ev.mp442.96M
| ├──69.14极速Bi系统—superset_ev.mp434.70M
| ├──69.15Dashboard补充_ev.mp447.87M
| ├──69.16ELK补充_ev.mp454.03M
| ├──69.17Superset补充_ev.mp451.78M
| ├──69.18Superset补充及总结_ev.mp418.45M
| ├──69.1课程简介_ev.mp418.82M
| ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）_ev.mp425.26M
| ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）_ev.mp427.54M
| ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）_ev.mp450.26M
| ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）_ev.mp429.61M
| ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）_ev.mp445.19M
| ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）_ev.mp432.77M
| ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）_ev.mp447.04M
| └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）_ev.mp429.67M
├──70-Value Iteration Networks
| ├──70.1Background&Motivation_ev.mp422.65M
| ├──70.2Value Iteration_ev.mp419.63M
| ├──70.3Grid—world Domain_ev.mp423.08M
| └──70.4总结及答疑_ev.mp425.47M
├──70-最新回放
| ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入_ev.mp4453.89M
| └──0822 高频订单流模型、区块链介绍_ev.mp4369.32M
├──71-线动力学系统（上）
| ├──71.10混沌（一）_ev.mp426.29M
| ├──71.11混沌（二）_ev.mp422.92M
| ├──71.12混沌（三）_ev.mp419.48M
| ├──71.13混沌（四）_ev.mp422.06M
| ├──71.14混沌（五）_ev.mp430.06M
| ├──71.15混沌（六）_ev.mp474.97M
| ├──71.16混沌（七）_ev.mp4154.78M
| ├──71.17混沌（八）_ev.mp429.80M
| ├──71.18混沌（九）_ev.mp429.53M
| ├──71.19混沌（十）_ev.mp418.50M
| ├──71.1线动力学系统（一）_ev.mp425.99M
| ├──71.20混沌（十一）_ev.mp421.09M
| ├──71.2线动力学系统（二）_ev.mp430.90M
| ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理_ev.mp431.32M
| ├──71.4Bifurcation（一）_ev.mp412.63M
| ├──71.5Bifurcation（二）_ev.mp430.39M
| ├──71.6Bifurcation（三）_ev.mp428.40M
| ├──71.7Bifurcation（四）_ev.mp426.12M
| ├──71.8Bifurcation（五）_ev.mp433.44M
| └──71.9Bifurcation（六）_ev.mp457.34M
├──72-线动力学系统（下）
| ├──72.1自然语言处理（一）_ev.mp428.69M
| ├──72.2自然语言处理（二）_ev.mp431.79M
| ├──72.3RNN_ev.mp431.55M
| └──72.4RNN及_ev.mp428.39M
├──73-自然语言处理导入
| ├──73.1中文分词_ev.mp424.91M
| ├──73.2中文分词、依存文法分析_ev.mp422.11M
| ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算_ev.mp435.61M
| ├──73.4知识库构建、问答系统_ev.mp436.10M
| ├──73.5示范2的豆瓣评论词云（一）_ev.mp448.07M
| ├──73.6示范2的豆瓣评论词云（二）_ev.mp442.91M
| ├──73.7示范2的豆瓣评论词云（三）_ev.mp450.17M
| ├──73.8示范2的豆瓣评论词云（四）_ev.mp458.42M
| └──73.9示范2的豆瓣评论词云（五）_ev.mp451.46M
├──74-复杂网络上的物理传输过程
| ├──74.10一些传播动力学模型（七）_ev.mp428.05M
| ├──74.11一些传播动力学模型（八）_ev.mp421.25M
| ├──74.12仿真模型的建立过程（一）_ev.mp439.14M
| ├──74.13仿真模型的建立过程（二）_ev.mp438.29M
| ├──74.14仿真模型的建立过程（三）_ev.mp454.52M
| ├──74.15仿真模型的建立过程（四）_ev.mp438.90M
| ├──74.16Combining complex networks and data mining_ev.mp428.94M
| ├──74.1一些基本概念_ev.mp417.19M
| ├──74.2常用的统计描述物理量_ev.mp413.42M
| ├──74.3四种网络模型_ev.mp427.73M
| ├──74.4一些传播动力学模型（一）_ev.mp425.94M
| ├──74.5一些传播动力学模型（二）_ev.mp426.77M
| ├──74.6一些传播动力学模型（三）_ev.mp426.95M
| ├──74.7一些传播动力学模型（四）_ev.mp428.36M
| ├──74.8一些传播动力学模型（五）_ev.mp427.04M
| └──74.9一些传播动力学模型（六）_ev.mp425.19M
├──75-RNN及LSTM
| ├──75.10梯度消失与梯度爆炸（二）_ev.mp421.87M
| ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法_ev.mp418.73M
| ├──75.12LSTM_ev.mp430.34M
| ├──75.13LSTM、Use Examples_ev.mp432.03M
| ├──75.14词向量、Deep RNN_ev.mp419.94M
| ├──75.15Encoder Decoder Structure_ev.mp418.67M
| ├──75.16LSTM Text Generation（一）_ev.mp439.45M
| ├──75.17LSTM Text Generation（二）_ev.mp447.18M
| ├──75.18LSTM Text Generation（三）_ev.mp449.51M
| ├──75.1RNN—序列处理器（一）_ev.mp421.71M
| ├──75.2RNN—序列处理器（二）_ev.mp429.13M
| ├──75.3A simple enough case_ev.mp427.06M
| ├──75.4A dance between fix points_ev.mp428.11M
| ├──75.5Fix point、Train Chaos_ev.mp424.80M
| ├──75.6RNN作为生成模型（动力系统）_ev.mp422.77M
| ├──75.7RNN训练—BPTT（一）_ev.mp421.29M
| ├──75.8RNN训练—BPTT（二）_ev.mp417.23M
| └──75.9梯度消失与梯度爆炸（一）_ev.mp420.95M
├──76-漫谈人工智能创业
| ├──76.10三个战略管理学商业模型（三）_ev.mp435.85M
| ├──76.11三个战略管理学商业模型（四）_ev.mp435.31M
| ├──76.12三个战略管理学商业模型（五）_ev.mp428.81M
| ├──76.13三个战略管理学商业模型（六）_ev.mp494.06M
| ├──76.14三个战略管理学商业模型（七）_ev.mp430.55M
| ├──76.15三个战略管理学商业模型（八）_ev.mp421.20M
| ├──76.16三个战略管理学商业模型（九）_ev.mp425.02M
| ├──76.17关于Entrepreneurship_ev.mp412.34M
| ├──76.1人工智能对我们生活的影响（一）_ev.mp444.37M
| ├──76.2人工智能对我们生活的影响（二）_ev.mp436.44M
| ├──76.3人工智能对我们生活的影响（三）_ev.mp441.90M
| ├──76.4人工智能对我们生活的影响（四）_ev.mp462.05M
| ├──76.5人工智能对我们生活的影响（五）_ev.mp462.73M
| ├──76.6人工智能对我们生活的影响（六）_ev.mp4104.79M
| ├──76.7人工智能创业中的商业思维_ev.mp426.61M
| ├──76.8三个战略管理学商业模型（一）_ev.mp418.42M
| └──76.9三个战略管理学商业模型（二）_ev.mp418.03M
├──77-学习其他主题
| ├──77.10程序讲解（三）_ev.mp443.82M
| ├──77.1_ev.mp426.60M
| ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器_ev.mp425.89M
| ├──77.3玻尔兹曼机_ev.mp433.07M
| ├──77.4学习（一）_ev.mp424.43M
| ├──77.5学习（二）_ev.mp422.73M
| ├──77.6学习（三）_ev.mp423.01M
| ├──77.7学习（四）_ev.mp441.62M
| ├──77.8程序讲解（一）_ev.mp439.39M
| └──77.9程序讲解（二）_ev.mp450.66M
├──78-课程总结
| ├──78.10课程总结（二）_ev.mp423.22M
| ├──78.1开场_ev.mp420.11M
| ├──78.2Attention实例—Spatial Transformer_ev.mp456.18M
| ├──78.3猫狗大战—CNN实战（一）_ev.mp438.92M
| ├──78.4猫狗大战—CNN实战（二）_ev.mp433.48M
| ├──78.5RNN诗人_ev.mp427.19M
| ├──78.6课程复习_ev.mp430.84M
| ├──78.7课程大纲（一）_ev.mp417.56M
| ├──78.8课程大纲（二）_ev.mp417.88M
| └──78.9课程总结（一）_ev.mp415.97M
└──zfdev_tree.txt57.29kb
资源下载地址和密码（百度云盘）：**** Hidden Message ***** 百度网盘信息回帖可见
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 您要查看本帖隐藏内容 强烈支持楼主ing…… 6666666666666 激动人心，无法言表！ 强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing…… 无回帖，不论坛，这才是人道。 谢谢分享。。。。。。 6666666666