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4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4
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4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4( \8 d( z+ s# Z7 m% m
4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4' A. ^8 t; V z p
4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4- ~# k. k2 C( k9 t: c% C
4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
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4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
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+ F; U/ A- P D) x5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
( W! I; z# ^6 A& O& X! R5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
& k) O+ L! S5 C# d& p" u5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
, B& K0 R: {" N5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4
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5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
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5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
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6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4
& s! m m# ]* I/ l& Q6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
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6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
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6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4$ o. ?' E$ S7 x( c- `" @
6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
9 u9 C$ k7 O7 _7 ~$ O6、课程:Pandas的基本操作.8、Drop Data.mp4 g, V# [* m- G* T; T; H
6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4' b) E! H9 f8 H$ j" p9 n$ C% b
6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4: {' c# a) `; V. i- P( w% h
6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp47 |. H# z6 B) v4 P* h
6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
( G8 Q! I$ ^- v, l0 ]7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4
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7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4
) s! {, m. q+ r/ J6 T$ M7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
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7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp46 }" ~8 c4 p/ ]* d
7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp40 A: ~6 G6 A- n g5 j$ K! O
7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4
& I1 D" U6 K2 v1 C: e3 `8、课程:什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏?.mp4( C: b, G! h. k0 W
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(一).mp4
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8、课程:什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验,p-value(一).mp4
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8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4
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0 s, T( G0 M8 b5 j" ~" d) }# `$ ]8、课程:什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率,准确率.mp4
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9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4
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9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp43 I$ H2 U/ X. s# j; c; R/ T3 J' I0 I
9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4" O3 x. Q4 B3 Y: t+ N: M* s
9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4
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9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4# U6 D* W5 q& m& \* f! I. b5 ~
9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4& ^& ]8 P: x" u
9、课程:线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(一).mp4
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9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4- w% F7 `6 W( Y/ I& \# C- r& s
9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp43 s4 E+ |8 E1 \% y
9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp45 |9 k' C+ J2 W; i) b- b1 f
9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4! f. g& {+ v) N( B3 }$ R
10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
- `# `( E, g. q10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp45 N; |; G$ G' z+ A
10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
2 a0 v3 d% C- Y2 o10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4# ^# B% d& n3 Z( x0 r3 m7 j6 T
10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
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10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp4
" ^2 H, M# ~& L10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4! N. X7 S+ v# o1 e0 a) n& r
10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4* }5 V X. b+ ?+ I& j% `3 v# Q
10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4
* n3 H# E2 F% ~: l( B10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp40 h. @ A' x6 p. u4 @! ^
10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4/ |. J1 ]8 A. y" \ j- A$ Q# x
10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp47 F! z# H0 b! W7 J5 l- q! _; a9 y
11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
1 W$ S! ^3 `; Q+ h' D* e11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4. \. ~( ?* t' o1 Q( o+ X" \
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11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp41 }- a7 i6 }/ s
11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4; }/ ]- s: Q, O: t6 l# G( v
11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4; b, M3 H$ U4 D$ U
11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
- s- h$ ^+ w$ y& V11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4- d! j: `1 [+ r9 r) y
11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4& w2 t+ u; Y' q, K, @
11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4
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11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp43 Q% m( n, K4 G% U# i
12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4+ C9 M4 ?- y7 t8 N
12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp45 c0 d# G& O( y- h/ `0 U
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12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp48 g" w. G7 r7 H0 G1 a# V
12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
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12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
/ _. y& I7 {7 ~( g13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
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13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4( M5 R; [7 b! [! `- ?
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4% v8 `- J& m8 c1 z2 i
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp40 K7 c. u1 W P {
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, _! z( p1 ]& R0 u13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4" e$ v/ X+ e" d
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4( k4 u& n( G& Z. _3 {$ B
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
& E3 S* Q% x# ]& ~5 {% ^) M9 z13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
1 P L5 I8 b3 I$ J& ?$ x13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp47 R) K, L6 d9 m4 N% y+ l
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp49 X2 e6 k/ m% C* C
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
( h, S+ l! N0 s/ L" k3 n14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
0 A7 Z y( c5 _% V14、课程:Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4
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14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4
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14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
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14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp40 h& T4 a/ t/ z% ^
15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
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15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp43 v# g& i* [% J, L6 b
15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4' k& T( d S+ ^- l! C# q" ]
15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
~4 V( g, F; |0 j. c15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4
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15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4
1 \( n( f5 o6 m5 g15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp47 e F/ ]) K2 j
15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4) d! G/ i( a! o+ g# E
15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4
! F2 T8 b' n9 o) f- u15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4, q8 [* K3 }0 T% {
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp42 R7 p9 z# g1 u$ Y( H) h9 z' W
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4# f+ _, c$ N6 _( a# K
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16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp4
: p/ w' c: Y e: h3 v _0 s: Y16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型(四).mp4
3 `& G4 p$ F" q' x5 y# V5 P16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五).mp4
2 |8 O& _, J3 A( C2 D$ ^$ n2 K16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4. }2 t# D/ m3 @6 r7 P
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4$ N/ z b7 `2 L5 ]3 t
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一).mp4
9 j3 B) j$ N2 u% X" g16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二).mp40 t$ O p4 i6 Z* T, x( t
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战(一).mp4
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: }! X, q4 n) z2 Y16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战(三).mp4
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17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(二).mp44 D; E+ s9 A2 O. Y2 Q
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp4
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17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三).mp40 U. J# F) J, U" D% C% n9 {
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库(一).mp4
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19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
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21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4( }5 l s) q8 r( [
21、课程: 正则表达式.7、案例分析(一).mp4
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22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4
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35、课程:GTA5自动驾驶项目.12、GTA游戏AI识别车道分割线(六).mp4
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1 Q1 l @' Q K36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念.mp4 k1 u* | Y/ A/ e
36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一).mp4
. h6 R! H. {' ^7 |7 Q4 d36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二).mp4: O. N1 c/ J% `6 ^, h0 |, M5 T; _ B
36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp4( S- K' m* A' [5 O+ Q. a; \& }. u! u
36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp43 C6 \6 n! B6 ^
36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4* \! n! G/ x- \2 ?5 v
36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp45 W2 v% `4 c; I: o/ B- h
36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp4: t: L+ J0 P. f' Z2 P3 E0 z8 w: I; C
36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph.mp49 N. w( n' ]$ Q4 ?4 N1 X' R
36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant.mp4/ D K! G5 t# M/ q1 ~' D
36、课程:TensorFlow的基本操作.11、Variables和Placeholders.mp4! Y0 s1 ], }- X: ~' ~" b
36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一).mp4
0 |: S4 s' s, `* V& x1 ^- W36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二).mp4# G" s* z, U- z+ o5 J8 H
36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三).mp4
3 E6 r3 |0 i6 y4 F- i/ y9 V36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp48 n4 X1 v0 p# a/ Q! N; l' n% m
37、课程:神经网络.1、神经网络.mp44 ?$ }/ j! W# l* O J
37、课程:神经网络.2、深度神经网络.mp4% n" E* c4 Q9 v- p# r" K& X
37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp4
' K9 u5 o5 f8 `: s* E1 f37、课程:神经网络.4、激活函数.mp4- a* P* x$ y% I2 P7 w3 p
37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp4
5 c" k2 G# V$ a+ M" s; v37、课程:神经网络.6、优化算法(二).mp4: j6 ]) x7 e8 v! \ T6 P1 W3 M5 O
37、课程:神经网络.7、正规化.mp41 m2 ~' n# `) J2 x7 w A% i
37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp4- ^( s+ L, T. o9 X6 {% q, [
37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二).mp49 V/ G6 |& F3 C( B
37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三).mp41 b* a& Q3 a+ B* t
37、课程:神经网络.11、神经网络代码实战(四).mp4
+ O, `% m* H( c% x38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp4
- y3 u# u9 p. T, O38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二).mp4
& l' e( R! p+ ^ [6 d38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp4
0 _+ |' C$ }$ |& U38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp4
2 J( e0 m I9 d, G8 M/ ~38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5.mp4
- i% E3 D9 F8 \2 X38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp4. B, T' S8 a) }) Y) {
38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net.mp43 ^& t) l- w" g1 K+ r
38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16.mp48 q( j! t6 i6 }5 a k
38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network.mp4* { y; Q3 Z# }- q x6 }( K& Y
38、课程:卷积神经网络.10、深度卷积神经网络:Residual Network.mp4
! R( F: k3 A' m( ?. v y8 S38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet.mp4 `( Z& }5 a2 {; q2 |% w
39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp41 t' @6 Y& U0 o* S& J! ^2 f
39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一).mp4
5 J+ u% _& B$ L! P% w+ g7 X+ A. D39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二).mp47 x8 l! J7 A4 E& {$ a
39、课程:卷积神经网络的应用.4、物体检测:Fast R-CNN.mp4
, y: x7 i0 H5 K/ X39、课程:卷积神经网络的应用.5、物体检测:YOLO和SSD.mp4
. U9 T' r/ W; N( J8 F8 k# |' ?5 f39、课程:卷积神经网络的应用.6、文档的归类.mp4# B5 J# z: m1 J) R: X: F1 F1 L
39、课程:卷积神经网络的应用.7、代码实战(一).mp4
- g. }& T3 o3 I8 J39、课程:卷积神经网络的应用.8、代码实战(二).mp4
7 _. _+ b h$ z' X; ~39、课程:卷积神经网络的应用.9、代码实战(三).mp4
& N' I: u- N6 U$ F% @39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四).mp4
! A# h( \; S0 B: X) x* ~* B1 s1 {39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp4$ J* x$ x) n O: ~
40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp4# b) ?0 V3 C9 p- c& R& k- Z# }' Z. C4 S
40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp4
. N1 u# Z/ v0 K5 y; {40、课程:深度学习框架剖析.3、命令式编程与声明式编程等概念讲解.mp42 {' y1 Y. G5 o E
40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp4
& a" b! l1 t6 ]" W- g40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
5 D3 s2 g+ A+ m3 u9 f3 I40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp4
" C/ L) e5 t; H1 n40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp45 E0 \4 J$ v5 p: r1 m- x2 e
40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp47 h8 n0 j, k3 f+ ]: N, x
40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
- Q: B: q9 p4 y! ^- a40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一).mp4 f0 j; a& Y- _
40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp4
9 {; N$ B7 {+ K. I/ ^40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4
/ Q/ J6 i; U- U9 }2 L( w40、课程:深度学习框架剖析.13、DL优化方法分析以及相关TF API说明.mp4
+ x- O7 I2 x1 p3 f. _40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4
6 _+ h) |" g2 U* U$ x40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp4
& Z% V; Y8 n& S1 l, |( ^, g40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二).mp4
4 A9 J; ~5 m6 F2 U+ T# g8 }41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp4; [1 z } K( I6 y5 @7 T; B+ ~
41、课程:递归神经网络.2、为什么递归.mp4
( I7 N2 H1 l8 N# A" ?1 G" ^6 \6 w41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp45 W$ S) p6 B4 { \9 C% ? M
41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp4
4 ~ j- U4 s/ _41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络.mp4* Z6 T- _: {6 }+ ?; j4 I- M
41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp4
6 t) M, j' c. r41、课程:递归神经网络.7、梯度消失.mp4
4 _# g/ i3 J# m- D9 Y5 j- X6 b; W. O42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.1、长短记忆网络(一).mp4
7 u# Q* `9 x D8 p# G9 S/ n42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.2、长短记忆网络(二).mp4
e6 [6 f3 h r42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.3、伪装曹雪芹(一).mp4
8 y: S+ p2 i5 u* m" w6 C0 k: ^# ]/ ?, W" E42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.4、伪装曹雪芹(二).mp4
3 x; a* C7 D0 W& r( B42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.5、伪装曹雪芹(三).mp4
0 I, W; V9 b& S6 s0 e42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.6、伪装曹雪芹(四).mp4
# e) h& D1 a; C- _4 \1 R% W42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.7、图像识别(一).mp4
5 ?9 @9 `" c4 F- \: x42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.8、图像识别(二).mp4+ G$ S5 B5 h: {" f5 }
43、课程:线性代数与数值分析.1、线性代数与数值分析概述.mp4
" r" w. V: j/ P# h( l43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4
" K" D4 Y# ]/ X1 m$ A43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4
s2 n8 O2 q& {8 Z4 j43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
6 x+ l0 ^/ C n) _* m! k: r43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4
9 }+ |6 M8 w4 p5 I+ V- Z, R/ r43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp4
/ p8 ~& G [- R+ T4 p3 I6 X43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp4
$ [6 Q7 |% ~! s* k! d43、课程:线性代数与数值分析.8、矩阵的特征值和特征向量.mp4
8 L9 e9 @1 C" o( _; Q5 _" H- v43、课程:线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量(一).mp4
( s$ Z) V: ?0 x N" X43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二).mp4# L6 B y& j, w& v: h3 q3 E
43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp4- J5 L8 k3 ?$ T2 t
43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp49 h- V9 b' q9 ]7 g
43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一).mp4
8 [$ C2 E( m+ t4 Y; j) ^4 n43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二).mp4* n. _3 f, _) L6 U8 v- s
43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp4
& j$ c! m( l9 c43、课程:线性代数与数值分析.16、对角矩阵、单位矩阵、转置矩阵和reshape.mp4
5 q9 Y- ?& C# H$ l9 y, E- {43、课程:线性代数与数值分析.17、行列式、秩、迹以及SVD奇异值分解.mp4% s# R, B- s0 K4 P0 B+ v7 v4 ^6 ?
44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp41 ? i* {! D' J( s; p$ a! P. v
44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
7 Y5 Y; ~% T3 v5 T% u44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4& N, J/ u) O8 z; F
44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入.mp4; D; s8 k! {5 G5 I* K0 z6 C0 X: G7 }
44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4
" Z: G. s, O& Z6 X44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4
s2 `2 N; z* H. M: H6 O0 g: p" X4 h44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp4& X" u6 D% g2 ^/ N
44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp4
* Y6 ^* p5 H" O* S9 A44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp4* Z3 r+ o7 X( a: e9 g0 J
45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4" H, \" n0 X6 E9 k8 W! r! R
45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4
# m& f& H! U; q45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一).mp4
" F/ x" _2 l2 D4 I45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二).mp4% L) w8 j$ G8 s3 a/ R
45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4/ j& q/ k, r) p% g- e% W, D
45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp42 L/ W* A) |2 q' G: C9 J
45、课程:递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型(一).mp4
7 y J. t/ g& b( g$ k8 ?' n45、课程:递归神经网络的应用.8、词嵌入表示—RNN语言模型(二).mp4
; c! B% Y6 _! F# @$ U/ u2 k45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4/ o/ j1 `1 J: F) c! `" ~# l
45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4
8 T! r4 R1 g& I" `$ h46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.1、复习监督学习.mp4
5 f5 S6 J) |8 Q& a/ l46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.2、强化学习基本概念(一).mp4
# S6 `& ]' I4 A8 C* N46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.3、强化学习基本概念(二).mp4 V. X3 r4 ?4 c% ^! C/ ?# U3 t
46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.4、策略与总价值(一).mp4
- d7 Y8 c$ ?% q- Z5 G3 Q0 x& P46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.5、策略与总价值(二).mp4
6 c1 _5 W# S$ ?) H6 N9 h46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.6、强化学习系列方法总览(一).mp4& z) N# q+ J ^4 x
46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.7、强化学习系列方法总览(二).mp4% C" J# |4 ]8 { _2 R
46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.8、强化学习系列方法总览(三).mp4
4 d8 o+ p. W; N) S# s) F1 b47、课程:马尔可夫决策过程.1、马尔可夫决策过程:Markov状态转移矩阵.mp4
1 w9 [9 c4 _8 \& }" L2 c3 J: h47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp49 G4 s. I2 |- B/ h5 _9 M+ `3 G
47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp4
/ I' d- a) Y$ i- Z& M4 q47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp4' {* v/ O- k+ ]5 H4 \8 R8 Q
47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4, h+ [! |) m" o& L0 m& b
47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp4
7 Y( L" i. G' Y. u% m7 z+ X47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp4; |$ }+ ^( o' _; }
47、课程:马尔可夫决策过程.8、状态价值函数 v.s 动作价值函数(一).mp4
& }& Q6 B1 K) ~3 ~2 A: x9 A) M47、课程:马尔可夫决策过程.9、状态价值函数 v.s 动作价值函数(二).mp4
$ h5 k/ R v4 j( g$ f$ ~47、课程:马尔可夫决策过程.10、最优总价值与最优动作价值(一).mp4% c/ h$ E0 Z& x7 {- J& r& M8 M6 @
47、课程:马尔可夫决策过程.11、最优总价值与最优动作价值(二).mp4
) J3 i1 b/ a7 F+ d. v) j! L! S! S47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4! {, s% n; ^9 W/ Z
47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp48 j8 g. {; d% f) N
48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp4# h- g5 i8 [- ]. P2 Q5 `/ `0 @
48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp4( ?8 A. f# n7 ]6 y9 J
48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp4, t G. F' A# a2 ~
48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp46 A8 D' T( _) j" @
48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp4
% D+ ?) o! X# g+ G5 n48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4. s! b6 p8 f/ S7 k. Q! G6 i" t+ v" C* A
48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4
" e. l4 _9 Z y: E48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4
8 D5 g& [1 {, [0 b- ^48、课程:强化学习:迭代法.9、迭代法求策略估值(二).mp4
- q0 }3 ^+ _* |' t0 g48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4+ N: [8 a% }8 n
48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp49 G4 ^3 P& I3 M( h) q
48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp4, g) x! h2 F! U1 T+ [6 U6 {/ M6 Y& [
48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列.mp4
" X! d( S: T3 f1 V7 ?0 y3 n' A48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4/ F% p7 c( E2 J2 e1 C2 P8 K; `" q
48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4# g% u$ z6 U: d) q- j x
49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4
# a9 Y3 Y! d: w/ Y5 K( Q49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4
" R ^/ j) U0 r/ v; R6 i* n49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp40 J& W9 p$ s% I: O. ~# e
49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4
: Q& c6 P0 l4 c- i/ _% }49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp44 R/ {! F8 f, g0 ~7 Q5 Z
49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
7 r; M" i7 O4 d49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4
& ] L9 }: E2 e, U) I" M1 o- e49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4 N; R; k+ V1 x; r9 n( I! E; s
49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4; c4 D9 y- a1 L3 M0 r4 h- W* K$ w
49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4
+ f- @! B9 n3 }$ p$ z4 s49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4 l3 w" L6 G4 n- E! ?( @
49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4
, Z' L+ L, c8 m4 B49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
" e! M7 `) J+ q- A z! U( U50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4, h0 S9 k& D9 G8 c/ u/ A8 v# Z
50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4
( ?7 n( G: `1 W0 ?50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4' V$ u2 d( W9 {
50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4
a2 }/ W2 R) V+ Q% h50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4
. y6 h- `0 z, U) d9 T% c6 H4 A50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4
+ ]$ b) b( M- H' M# d E- L% O50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4
6 T6 p4 F7 v7 h& r/ e50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4
* ~7 ~' e( A" `$ e, z$ ]9 s( y6 m50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4
# i' V* o9 s$ b50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4. u% b/ l/ Z* A# n5 j+ O
50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp44 B' W4 c. e1 c" f, Z3 _$ v
50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4
6 a4 F8 R/ }3 m4 h50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp49 {/ I+ q6 e' h% J+ K
50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4
( Z2 x& w/ J$ _6 j0 H4 r50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp47 ^1 V2 m( G$ |+ }
50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4; g5 l2 W2 G. |+ Q3 ?- Z0 \
51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp4
2 V1 U7 R9 [0 I3 U! ]7 ]51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp4! o: {2 B! C& ~' v2 ^- H- h" z
51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4
2 e- }6 _7 f. o! R( q1 b51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp41 c6 a6 m8 Y& `, F8 @
51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4# ?. H0 Q7 s Y5 Q' B* h
51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4
% Q, t" D- K# w51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4. ^, K9 D' Q+ W% L" s+ i2 {
51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4
( f2 b# w3 s$ w v) B$ Z2 @51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4
+ \4 C$ X/ t9 a( Q9 r" [51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp41 J7 g$ T/ l& @
51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp4( Y, A' I7 O+ q6 s$ J; k
51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4+ o/ a5 w+ s0 k( I& h* g/ f$ V7 s" v
51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4( H6 S1 f( M+ {! O4 Y* ^
51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp41 { `8 B X" ?) j6 F7 q4 c' {
52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4$ ]' Z) b4 @2 A/ h4 V
52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp49 O# S; \; ^- ~1 Q7 P5 _& i/ D
52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4. @: Q* |# Z C7 X
52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp4
, l" n0 P2 n2 E52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp42 S* [$ v% O9 W4 j; ^; G; F6 J& ?
52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4
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% v- X8 Q6 w7 t52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp43 P8 Z0 O" ?8 q3 Z" O: I- B
52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四).mp4
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54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.1、金融行业不同岗位对人才的需求.mp4% e; t% r' x) {3 z
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