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【A0550】[java视频教程]实用数据挖掘与人工智能一月特训班视频教程 java自学网

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    发表于 2019-9-29 17:26:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    ( L. O: H7 l. t- T! M, B$ W% A17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp44 Z5 @2 m3 Y- P2 w7 z, _
    17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4' H" ^, }! E3 C7 S
    18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
    ) q7 ?/ s6 T; ]9 o8 f3 t1 s18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp4
    / O( @! b7 X: M18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp4# y, D8 t1 v# f" p, C/ I. F6 F
    18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp46 N4 o; N8 D: @+ P1 ~
    18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4
    / s8 X4 d1 j& e18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4
    9 {7 Y8 }6 B3 o& X! @18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
    / `% q' N% q! B6 _+ Q2 p2 Z18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
    " A7 T: |! j( \; S; d6 Z18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp4
    5 l# ]9 w# @' T% N( L- i3 m- M18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp43 M# O4 N; Y- k# q# q& g; W
    18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp4
    , A5 }! A/ u% T& @" G& g2 q  I18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4
    - r, ?2 J8 n5 p! O/ l$ N18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp49 `! B0 v/ d, k+ ?
    18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4' ?1 b3 K/ h9 X' H. K  I
    19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4$ Y( {5 ~; y& w" o8 d/ f6 c
    19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML.mp49 H2 L4 T7 S* y) V
    19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp49 B3 X3 y1 t, L2 H& J
    19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一).mp45 e3 {+ c, ?. t% U2 Z! D
    19、课程:网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup(二).mp49 r  b8 p6 x, s) s, l
    19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp4
    ) D+ V0 C. B! f% Q5 s4 h19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二).mp4
    % r3 a2 k  S" g; Y& X) F19、课程:网络爬虫入门.8、Charity Watch(三).mp4
    6 N8 @+ _" {# Z: A5 S" _19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp4
    4 Q+ ^; }% R" f6 b19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二).mp4; v0 @# K6 [# t- I* Y1 v9 o
    19、课程:网络爬虫入门.11、弹幕爬虫(三).mp4
    8 \& |& m6 _$ j$ e, z. z: b3 b6 X19、课程:网络爬虫入门.12、弹幕爬虫(四).mp4
    , {) f  U2 J& z" R& Y0 @19、课程:网络爬虫入门.13、弹幕爬虫(五).mp4
    3 E- j+ C( [( {% p" p- @19、课程:网络爬虫入门.14、弹幕爬虫(六).mp4
    * e. E  p) X& c: f: m20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File.mp4  H$ z8 w1 L( h: H  L$ R
    20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File.mp4
    2 n! q% t2 a( R: k5 |$ E20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一).mp4
    # U" o8 R3 h1 q9 k- e% ]* w; q# V+ `20、课程:爬虫进阶.4、静态文件获取(二).mp43 ]: }! D9 S4 `7 o. }0 v
    20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一).mp4  I" K( H$ V* ]1 I6 }
    20、课程:爬虫进阶.6、认证授权(二).mp4
    7 u; A8 ~8 E+ M' Z20、课程:爬虫进阶.7、认证授权(三).mp47 y4 J6 f' r1 f2 q* K8 o
    20、课程:爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展(一).mp4* D- {$ \: q8 O- y! P
    20、课程:爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展(二).mp47 h$ Q6 B- j4 m, b- E
    21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp4' X* u3 N# ^! |( y) Z2 w
    21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp46 D/ U! M; G* K4 A8 c1 R  F/ b; \1 i
    21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp49 |; R7 ~3 g' h4 k- t; K
    21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp4
    4 J2 s: q) x8 H" j. \3 j. ~21、课程: 正则表达式.5、分组.mp4; j5 t$ _$ M" ?$ ^+ O
    21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4
    7 y, k+ {- a6 C. G- i21、课程: 正则表达式.7、案例分析(一).mp4
    ) N3 w4 w! V0 J3 ?: ?8 R/ t21、课程: 正则表达式.8、案例分析(二).mp44 ?) I# }+ L  O# @
    22、课程:贝叶斯统计.1、联合概率.mp4
    1 W  L7 Q7 K+ K) O% F$ n' N( d! P22、课程:贝叶斯统计.2、边缘概率.mp4
    0 u* L; D' l  n% |! X$ h22、课程:贝叶斯统计.3、条件概率.mp4
    ; ?$ s2 `$ L/ E22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp4
    # n$ D* S8 H; z. q/ z- J3 G* `22、课程:贝叶斯统计.5、贝叶斯公式(一).mp4& G' u% o" W# ]6 Z
    22、课程:贝叶斯统计.6、贝叶斯公式(二).mp4
    1 T! Q0 x  t+ C, y7 H8 j. ^22、课程:贝叶斯统计.7、流感案例.mp4
    0 ?- k  j4 J2 H4 h3 j22、课程:贝叶斯统计.8、图形化理解.mp4$ d) x5 I$ }- D* J
    22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析.mp43 `0 A0 L! e" s/ X5 L. m, I" m
    22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4# B8 `6 Q/ A, n3 q& W% f/ \
    22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二).mp4
    0 j& E5 G6 x8 k22、课程:贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(三).mp4
    , Z6 A* X  J% w% X2 j0 R- C- L22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp4
    - d: m8 f0 `' P22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二).mp4# T2 {& E/ C, }* Y
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.1、搜集用户发帖Comment Id(一).mp4
    # h! r" o( S* U* h9 r0 ^  H! G' v23、课程:搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id(二).mp49 d  |1 ~$ N) q" |; Q. k
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4; p1 H: n: a# t  R
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp48 S' {4 |9 A  ]% Z8 ]( ~4 ]
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二).mp41 Y2 B& a& N4 R* {8 ]
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码(三).mp4& n( a( R  a" ?0 Q# J/ ]; c
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp41 H; p" }; k7 a
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
    & k) F( H) g0 g! J( o1 R" r23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp48 w/ Y1 j4 `" ]& {' R
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4  @  Z) a6 e3 X6 @) s, y1 J! a) B
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三).mp4+ S9 ~( ], z' \5 \2 J
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4
    ' `' ~( v/ Q  X1 ~4 }0 \" U" X( B" H$ P  l23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp4
    ! a- S0 i: {+ f& G, {# z) P23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp4: U7 W: Q# S* }" W- g6 F" F
    24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4
    4 D8 d3 M9 \. c0 z3 O. H24、课程:贝叶斯思维.2、贝叶斯统计(二).mp4
    9 d8 D5 _) z. s+ b7 X24、课程:贝叶斯思维.3、贝叶斯统计(三).mp4
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    24、课程:贝叶斯思维.5、贝叶斯公式(一).mp4
    5 p' I8 |5 N, q0 W3 P! T7 L( H' U24、课程:贝叶斯思维.6、贝叶斯公式(二).mp4. v8 S5 G! _; l& c: a6 J3 B8 K
    24、课程:贝叶斯思维.7、贝叶斯公式(三).mp4) r& d9 H. s: W' V2 g; i
    24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四).mp4
    1 W& o. r& g0 m; o, E1 u8 l24、课程:贝叶斯思维.9、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(一).mp4
    # C! D" a$ V: K" ^2 J: D1 s24、课程:贝叶斯思维.10、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(二).mp4
    1 f% Y3 ~+ ?. l24、课程:贝叶斯思维.11、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(三).mp49 N0 w) n! t/ A! b' ^" w) K" `% u
    24、课程:贝叶斯思维.12、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(四).mp4
    9 V6 b4 r& U4 M; G! q24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4
    6 m: m( P% u: x* X9 f25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理.mp4
    " w: f$ Z0 ?" F2 H' a25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp4
    ) Z9 X2 I* N1 T8 [3 X7 C# J25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4
    + d0 w( g! U0 n# `5 y- Y25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp4$ G- ~7 {6 M/ J% |/ A- |
    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp4
    8 ^8 q, d4 T) P3 j) ?! ?25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4
    ' r  S4 J  i- V4 I( E4 L+ W25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.7、沿时间的动态变化:频率与高频词(一).mp4# j- p# q/ Q+ J$ C1 |- X4 W: x0 K
    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.8、沿时间的动态变化:频率与高频词(二).mp4( T, W: g# |7 p9 ]/ m" E" u
    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.9、沿时间的动态变化:频率与高频词(三).mp4; u! ^* c4 E& u7 S) g' y+ R! ^+ g
    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.10、二十四小时的弹幕频率分布.mp47 M. d; m& |# q: S1 ^# ~
    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布.mp4* p, i& H, B6 \
    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息.mp4
    1 n2 f) P& T2 k. {6 c7 j% d8 H25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.13、脑筋急转弯(一).mp4* b6 H* R; G* q- d" }
    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.14、脑筋急转弯(二).mp4
    0 a/ {0 I4 {2 r$ e26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp4: I4 b( S& ?4 y8 q: a5 ^0 p' X1 K
    26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4
    . }# I* p8 O6 }26、课程:聚类与代码实战.3、聚类的定义以及和分类的区别.mp4
    8 B, }! t; a$ `26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp4
    0 L" y6 H: j1 s( V1 u26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4
    0 V, z% J" ]+ y4 ~& @26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp4- c# t. l; D( D2 W/ f
    26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4
    " T( o2 A2 i/ ?0 \26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类.mp4
    : F1 ?% x/ B3 M( `) t26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp46 @  }* P8 v8 p# B: u
    26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4
    " _: I8 w9 ^, c26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4
    $ b3 ~$ v8 J. C. `7 T, W26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4
    ( X6 B! x  b" m- i4 [; }26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4& S" J) I. g2 {  v, G" [; ^4 @$ Q
    26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4
    0 z3 T& B% J' S- z, g  N& z3 I26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp47 E9 U6 y& U8 D" \' S' X
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp4
    + \1 a1 ]4 E* f8 b2 G5 ^. j27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二).mp4
    / O2 C- ^2 M% g27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三).mp42 N6 K& n  T* x  e: P
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的.mp4
    + z0 z+ _( U) l: l6 a27、课程:商业社交媒体舆情分析.5、作用价值一:获取市场的必要信息(一).mp4  h5 ~, @! k. v7 O1 @, e, X4 P
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.6、作用价值一:获取市场的必要信息(二).mp4
    4 }' e2 i( c6 p* o. ]3 Y: h: P$ J( A27、课程:商业社交媒体舆情分析.7、如何通过舆情分析掌握时长状况.mp4
    9 m. `+ X: C. \1 |* G7 N6 E; x27、课程:商业社交媒体舆情分析.8、作用价值二:提升决策敏感性.mp4
    : |; \# X& q  [27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp4
    6 q+ ]' M: b* N8 N6 \* |, I27、课程:商业社交媒体舆情分析.10、作用价值三:寻找接触点.mp4  r. A; T  U- b8 J- W
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.11、总结:营销领域的舆情分析应用.mp4
    $ L" R" M! A2 y+ u4 I1 V3 _" |4 o27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp4
    # _$ m1 U) A3 R! H; {) [0 `7 u$ p27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp4; o$ h! U. g/ x8 `9 c- K0 r. X! i
    28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一).mp4
    5 c5 e3 n' U$ v- [. J; x. D28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二).mp4
      u+ k0 L( U- v8 U; ~% Z28、课程:近期推荐系统概述.3、推荐系统算法概述(一).mp48 x  R) @% x; m4 x" B
    28、课程:近期推荐系统概述.4、推荐系统算法概述(二).mp4. @" l9 h, b) a+ O
    28、课程:近期推荐系统概述.5、推荐系统算法概述(三).mp4
    8 o8 H- X( v3 f2 J+ a1 b) o28、课程:近期推荐系统概述.6、推荐系统算法概述(四).mp41 ?! D3 \/ q1 x! P+ _
    28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一).mp4
    * K7 l3 H, o$ _( M. _* w4 i4 I: ]28、课程:近期推荐系统概述.8、CF+矩阵分解(二).mp4# A2 b3 y3 I0 @2 e/ y" ^
    28、课程:近期推荐系统概述.9、基于图像的推荐.mp4
    ( [9 i% B9 N9 A0 @: C( B28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4
      I! ?2 P" }" Y: P9 t* s29、课程:人工智能的江湖.1、达特茅斯会议与第一次AI大发展.mp4
    7 h8 m2 @/ Q7 ~/ x$ j29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp4
    : F4 {  Z+ H  N8 p( d' V29、课程:人工智能的江湖.3、第一次AI寒冬(二).mp4
    9 y' l8 O- t  U: X. g) u/ Z29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬.mp4
    5 \2 n9 x* p( E3 K29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.mp4
      _* j+ ], B5 D/ X0 p29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一).mp4
    " b/ x0 c( i6 |29、课程:人工智能的江湖.7、瞻仰大神(二).mp4
    0 R4 @1 }% ^! Y* J29、课程:人工智能的江湖.8、瞻仰大神(三).mp4, E3 V& @- p: f
    29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一).mp4
    . x8 o: ^1 }# d9 N29、课程:人工智能的江湖.10、今天的应用与影响(二).mp45 e6 S* f* \& p: I6 y5 {1 c
    29、课程:人工智能的江湖.11、今天的应用与影响(三).mp4) a' a3 J" M$ `3 D2 e8 Y2 r* x' m
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.1、图像处理和机器学习有什么关系.mp4
    9 }9 T1 H$ m/ m9 k# ^3 M6 ^30、课程:机器学习在图像识别中的应用.2、什么是机器学习.mp4
    0 i2 S! R5 s! |6 a3 f30、课程:机器学习在图像识别中的应用.3、什么是图像识别.mp4% v9 {- Q+ q& w. A5 H+ Z
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.4、图像识别的困难在哪里.mp4
    # h" S" E$ z  n7 V+ g' c30、课程:机器学习在图像识别中的应用.5、图像识别的发展历史.mp4
    - a' u- z; s, Q, M5 a30、课程:机器学习在图像识别中的应用.6、机器学习对比深度学习.mp4
    5 P0 w% m" @7 g' g" g' h30、课程:机器学习在图像识别中的应用.7、机器学习的工作方式.mp4
    ) F( C8 {4 _8 \  ?30、课程:机器学习在图像识别中的应用.8、机器学习的算法(一).mp4" g4 U& x% \) q' I6 s" u
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.9、机器学习的算法(二).mp4
    - s8 R. P$ B$ c  X+ [30、课程:机器学习在图像识别中的应用.10、机器学习总结.mp42 ^  I: ]* O- H8 w+ F$ p
    31、课程:Pygame.1、学习框架梳理.mp4
    : j/ v/ V: x, Z31、Java自学网收集整理[javazx.com]3 }8 d, A" ]" U) n+ i' D! n
    31、课程:Pygame.2、剩余课程安排.mp4
    " Q2 Y+ I' R  z) \31、课程:Pygame.3、Flappy bird基本背景图像(一).mp4) Z" @: c/ p- Q# x9 S3 l
    31、课程:Pygame.4、Flappy bird基本背景图像(二).mp40 O, N# n0 c0 k/ G- m1 ~
    31、课程:Pygame.5、键盘操作-小鸟左右移动.mp46 r" X7 j; A) G4 @
    31、课程:Pygame.6、扑腾扑腾翅膀(一).mp4
    2 r  T3 M5 ~7 H/ ]. D) R31、课程:Pygame.7、扑腾扑腾翅膀(二).mp4: U- c8 c4 l" l/ g; ?& k
    31、课程:Pygame.8、柱子的移动.mp4$ X* m6 a+ ^# _/ b
    31、课程:Pygame.9、生成一系列的柱子,并且移动.mp4. ]8 S4 |, u5 y
    31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来.mp4
    - Z2 K0 ~2 |& u5 }$ S9 j7 |6 r7 t31、课程:Pygame.11、假如小鸟很聪明.mp4
    - a% y$ R1 ?) k31、课程:Pygame.12、给小鸟计分.mp4
    % ~4 _3 E0 a8 b) O$ H32、课程:Python控制系统.1、The basic self-driving loop.mp4
    # b( B+ N: c$ p8 g2 j32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型.mp4
    / _- W$ K+ n1 C3 e( E. L, s32、课程:Python控制系统.3、安装OpenCV.mp4
    ( j: ?: s0 Z* e& q/ X) G% X32、课程:Python控制系统.4、OpenCV练习.mp4
    9 B8 ?# @% b7 q# Q) `) \32、课程:Python控制系统.5、数据库基础review(一).mp4
    $ b5 {) o) f, s: e% v, M( \, Z32、课程:Python控制系统.6、数据库基础review(二).mp40 d( b9 X# d; \% o
    32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp4! r* ?1 v- i+ _% z$ n3 Z) o3 T
    32、课程:Python控制系统.8、MYSQL的简单介绍(二).mp44 o% h6 P7 ?4 u6 E" b$ G8 k  E% X
    32、课程:Python控制系统.9、激光雷达.mp4
    # M9 [3 |2 {0 P7 ]# K* N32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一).mp4
      ~6 a. V, c3 H+ m0 n  ^% L$ }* L5 O32、课程:Python控制系统.11、Ctypes basic(二).mp4' c# d. T( i" x( u/ ^* ~
    32、课程:Python控制系统.12、Ctypes basic(三).mp4# X: E4 c& a+ W" Z+ s% F2 W4 _
    33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片(一).mp4
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    2 A/ W/ d3 n3 ^; M( \9 [4 h! W47、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.mp45 P/ n6 r. l' `) G; v/ e8 V2 S- j
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    47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp42 f2 O6 u! F3 Y$ w
    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" c6 ]3 e; P# G3 Q8 x7 T" e
    47、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
    ! q2 M  G1 ~/ g  y0 z47、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! L* A; {) k! H1 P2 T
    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
    ; z- r! F( p7 s+ i; ~) {5 i47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4% \0 g, P# S: U# x  ^/ I% i/ u' |
    47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp4" O9 z' y4 k7 Y" F
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    ; |; ]8 C" g& q8 K9 ]: D. Z48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp46 |6 i; N3 x' O- e4 [0 g
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    48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4
    ! v( y! ^/ y% e# r5 C9 j48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp4
    8 |5 U) p. [3 r# e48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp4  a/ `) m3 X' D+ G  v+ D8 A5 ?
    48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列.mp4/ J/ }. v" m+ B* Q& K. ?6 x( w
    48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4% V/ ^" {) I" s# O$ p/ A0 B
    48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp47 w4 f3 `7 F0 Y
    49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp40 C4 s8 Y# \, D" w1 A; _) K8 w
    49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4
    6 u# L" V3 {# \1 d+ m49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp4
    * ]2 t; s  U& H) h2 g/ S49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp47 T$ X9 y) Y5 _; v
    49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp4
    ; e& G) {# d, A- w' ]- t) w# ^49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4. [5 Z+ R; I! v. f7 h, l# v; D1 _
    49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4; W8 p: d/ r; I1 c) m9 t4 Q
    49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4+ y  \2 M6 T, p8 Y
    49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4+ d% u2 }0 R2 Z8 y5 H
    49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4' r* {2 w4 t1 A: y- U5 H1 C
    49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4! E/ L! i& F8 a  H
    49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4. ?' n" A8 \  m5 j
    49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
    0 u5 Q, X7 @5 @- t50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4
    / N4 B. m" }; F& @) y/ p50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp43 @, y9 v& n6 W+ `! F
    50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
    ! o3 ^6 [6 M; M50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp44 t: M* O* Q" |" K6 x
    50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4* k0 |. P% S* |! r3 X
    50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4% a, L" v2 V7 ~: F) q  A
    50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4
    ! m( `7 q% J; D) _/ G50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp46 B( Q4 _+ k! _/ n# j( B
    50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4: X- I  a: u; E6 z+ z# h) ]& t
    50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4
    - @* ~' W1 O+ ~. S' t& z50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp4
    % m: [. Z) T3 P9 p5 f  b5 F" U50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4
    , n1 w+ j& p, z50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4+ u+ b. j5 D/ J
    50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4. {; X. K' n( n8 k! T! s- b
    50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4
    ( ]% \8 |8 H9 B/ g# c50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4
    - S2 j3 T9 y/ p% A7 Q) T3 Q6 o% `2 ~# j51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp48 F' m1 z8 h# }6 M+ Z$ a
    51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp4. W1 N0 v& B* I( G. v
    51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4$ X* I5 M; b$ o1 W+ c! d; V( y
    51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4
    2 Q# p, w9 ^$ q" Q  _51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp47 U, @; x7 j! b2 b6 A
    51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4
    . q1 G; v2 I; T$ W3 y7 o51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4
    9 Y* ~& x, T/ j, I51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4
    ; b6 m. u( j5 X' _! U51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4: S7 O; f" I3 a# O' F9 I
    51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp4
    5 y/ i$ ~. f! I' I# Y: |51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp43 o3 k  E+ O& ~5 K6 m
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    52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4- s1 I& Y' t& Z
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    3 ]$ C9 `8 F" Y& P; f6 M52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp43 G$ W+ z+ j+ @7 P
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    & H8 r) v# ^  Z$ D" H52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四).mp4; }3 y! S- R# Y# p; J; M
    52、课程:机器学习(下).10、Flappy bird(五).mp4
    3 V# Q4 M% P- r) \$ Q! N52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4- y, D; i2 N8 U- s1 f
    52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp44 f" m7 D; C$ W6 _% t- s
    52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp41 Z. r9 u& h" x; |, R9 _
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.1、自我介绍及课程介绍.mp4
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    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.3、软件工程师之基础课程.mp4
    3 w7 F; s! W4 l# i53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.4、软件工程师之面试准备与技巧.mp44 f. {1 S+ n$ K0 O% x! y+ R
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.5、大数据之协同合作(一).mp4
    5 b2 n0 A& J( q4 }* I6 m1 h1 m53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.6、大数据之协同合作(二).mp43 V2 ?; v% Q4 }" Y
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.7、数据工程师和数据科学家.mp45 I) f! S% E! g; i: o$ k" e
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.8、答疑(一).mp4
    ) y4 B1 Q7 M/ M. I  h/ y53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.9、答疑(二).mp4
    & @! K" B) U. V* C0 @+ F54、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
    ; n( s6 D  y- E) U. q3 C54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.2、金融科技用到的数据科学.mp4
    8 H. J1 C; a' T/ K/ S54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.3、职位和机会.mp4. i9 ^! A* B' F& W7 o" U7 r
    54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.4、数字化财富管理行业.mp49 t, o  N- Z; n2 U, w4 ~
    54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.5、智能投顾创业公司的数据分析.mp4. I; n/ T3 Q. N- b( v+ y
    54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.6、答疑(一).mp4
    : z1 v, d) s0 q( v0 H54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.7、答疑(二).mp4
    " M3 a& T. v" O& x/ p* X& i: C55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp4
    % ^- S# p( D" K* F- X4 l% W2 n55、课程:深度学习经典网络分析基础.2、深度学习的两大基本问题.mp4* V0 r  h& l& z* y0 ]* ]' Z  j! u
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.3、反向传播算法简介.mp4$ n: _+ s9 N& i% `* E, N0 h/ [
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.4、深度学习网络模型回顾.mp4, t  W# j! H- }! N. Y/ H. w
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.5、CNN架构发展简要流程.mp48 c0 }, D$ h# E7 T
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    55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4, ?* j5 ?& z% r6 ~+ x! {5 |
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4
    $ ~/ |+ n! N+ m& n0 K# y7 H55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4
    , R  h+ y) n/ e+ d& x" j! Q- q55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4: _* g" p; i1 N* _7 L
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4
    ! Q! y: D: y# F) \1 d5 z55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp4
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    1 P# B# v4 M; H7 r55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4
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    * p7 c* K& x' E) k) n55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp4# _+ F, S- o5 T9 Q$ ?
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp4+ `- x3 r9 @6 H5 h1 M0 E

      L( j" V6 p% E7 e3 ]% }& R; Z9 @/ ^4 b
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-5-9 19:42
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    [LV.8]已臻大成

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    发表于 2019-9-29 20:12:36 | 显示全部楼层
    实用数据挖掘与人工智能一月特训班视频教程
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-5-23 12:05
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    [LV.7]自成一派

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    非常感谢楼主
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-1-15 08:28
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    [LV.10]登峰造极

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    发表于 2019-9-30 09:09:29 | 显示全部楼层
    不错好资源 可以用
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-3-22 17:07
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    [LV.6]炉火纯青

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    发表于 2019-9-30 09:21:43 | 显示全部楼层
    好好学习,天天向上!
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  • TA的每日心情

    2021-5-25 08:30
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    [LV.6]炉火纯青

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    aaaaaaaaaaaaaaaaaa
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  • TA的每日心情
    无聊
    2021-1-13 18:45
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    [LV.7]自成一派

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-5-25 09:26
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    [LV.9]功行圆满

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    [LV.5]渐入佳境

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    [LV.9]功行圆满

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