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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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    20、课程:爬虫进阶.4、静态文件获取(二).mp4
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    23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二).mp4" v8 U! b% [: G0 t+ i: K  s; U
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码(三).mp4# j5 a! I! H. F3 z; A
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    23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp4
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    24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四).mp4
    , L; q# {+ d. Y' X& r3 ]24、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
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    24、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).mp4; i5 E5 R5 l6 t+ t/ B1 B
    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
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    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp4
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    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
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    26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp4" x+ q3 C. M6 q' b; ]8 j" C) s
    26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4
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    26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp4
    # X" F' P5 y) n& e26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4
    3 m- u4 u, s; l2 m/ s+ U. C3 p26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4% z( M: p0 y& d8 P! k" ^
    26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4
    # V( U: n  B5 z( I0 _' Q' j26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4
    ! o! H7 c$ A  {$ c' X: y' }26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp42 n8 @, D6 q# Z
    26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp4
    7 a9 S/ m9 C) j) U( g5 x0 q' B+ _  Q4 U27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp48 H- C; V' B1 F2 _
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二).mp4; a3 N; x; y. `( W1 H
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三).mp42 p+ j7 r4 L, h0 ^  v5 ]/ j
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    1 \. b5 ^" A* y$ b27、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# `+ z7 d8 o3 b; {3 w
    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
      N/ y7 f& w2 W/ ?% X0 g, u4 b) m27、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- {; w* E: Q/ |2 \- B0 k: y
    27、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
      r- T8 y, o. N* [; a+ m27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp4; c  w5 ?7 p$ ^% E( e
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.10、作用价值三:寻找接触点.mp4. p% N/ K' a$ Y! h) `  ^" t+ s
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    , L1 c& `# G9 r* F7 n' _" s27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp48 w3 t3 y) R1 ^
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    . y& S% L+ Z0 ?7 H. ?, Z28、课程:近期推荐系统概述.6、推荐系统算法概述(四).mp4' [# m$ P/ y% ~* l
    28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一).mp4
      B, Z& G4 Z% w, \% ^8 U28、课程:近期推荐系统概述.8、CF+矩阵分解(二).mp47 t/ ?1 f  U: ^( j& y
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    29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp43 _% d) m* K  c* b7 w  _% j
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    6 p$ P0 [$ P3 @8 O3 @% P8 H0 {48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列.mp46 a) J6 h+ [; d$ Q$ s
    48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4
    2 `& `* Q& B3 ~7 [( D48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp40 d8 @% I8 |( O; H: N5 ]6 l
    49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4! ?6 H6 o4 C) S( v$ H" H0 s7 y
    49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4
    ( h% b$ ?' `5 {& Z3 M49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp4
    ; [9 m. d: j& s2 x. r9 P49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4
    3 k- ?+ O/ V1 p& p! o3 n49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp4
    5 |8 E) c& S8 n2 D. L# x" e49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
    3 p; t2 C3 j* |5 i9 ~$ O$ Q& s49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp40 _+ V$ b( ?1 f2 F# ?2 \
    49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4! e4 h/ p4 n# r& s' y/ M( k. ~
    49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4
    0 f0 Y0 Z7 M4 }' Q' c% L) f49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp49 S9 K+ a6 a0 E* _
    49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4  k( l2 I/ v: q! D2 R, D$ S
    49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4
    : f1 R! }- k2 s49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4$ Z' g: R+ o$ _& m% T
    50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4, s, e! {0 j6 _: t3 ?
    50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4" B4 p7 E9 w0 M# ^) \) A+ |
    50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
    % ^# h( L0 a# d) R# C) D* c6 Q50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4" I5 h4 w( V2 z, I& [$ }( S
    50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4
    . t0 q' |' Q1 Y50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4
    ! @, Z- i+ l% c+ S, e4 A; y! u50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp42 L0 _" H- T5 j/ v: q7 X; c
    50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4
    2 D2 D$ h, x: n" f6 b% G50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp43 K6 E! ^$ {8 k  y3 x
    50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4
    0 ?$ o8 ]1 ?8 k50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp47 g5 O5 e8 ]4 V8 T' m
    50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp43 l4 F7 h3 q& w" N- `! m
    50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4& i- B3 H* G9 A! j
    50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4
    5 m& u3 A0 G$ s( H4 h' e" h! J50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4
      ~3 r* s; }! o; N* x5 Y50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4
    & [2 O0 D3 `. f! ^' i% O51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp48 B+ l2 ~% i; K! ^! F6 P: E- C
    51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp47 R0 `( n/ v4 Z+ {1 x
    51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4
    , o- |0 @" e  O51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4
      ~2 O/ F6 V& Z; ]2 e51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4
    % T! O9 U. [; i% A% |& X51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4; [# v9 |3 P% j, ^9 q
    51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4
    ; _: H2 I8 V; W. D: K+ Z9 F' z' y51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4
    ! B2 O6 P/ T( B5 Z4 ^+ k$ q51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4
    $ v: \$ T0 S2 k. a% i51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp49 l' N" [* K$ F1 ?+ o, a" T* S
    51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp48 D; p! ^5 p. @$ w  p0 W% Y
    51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4
    ' W: @0 D$ s! Z7 C51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4
    & e! Q- b0 D' |" S, k0 f51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp4
    ; c& N/ w# `# C$ u: R7 A52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4
    ( H% J2 I* F" {! ^, d52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp4$ l& g. U0 {" m
    52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4
    3 C% K7 F7 \0 Y- B, {: T8 w52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp4) h4 g! Q8 a  M  K
    52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp4. N$ P9 z. ^% f* U# n: b
    52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4
    ) X+ \$ G( Q: z6 n+ O52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp4# v& v, }6 I+ d' A! Q* |; a. x: N; S
    52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp4
    & B* s5 g7 c6 X$ [" a; F! |! ^52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四).mp4
    * H, M' @3 E: ]  y* `52、课程:机器学习(下).10、Flappy bird(五).mp4
    % C2 `9 @* x) o7 H1 N52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4
    : r6 Z) i# _% c9 l3 X52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp4& g0 P# U- b, `
    52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp4, b; P& \' F4 V9 X0 Z- l; }* F1 }
    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
    * @6 G5 r- p3 s7 W( w53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.2、Career Path Insight.mp4
    $ V/ j! g' X1 X" O& q53、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
    % `' x5 Q6 j: ?' R53、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.mp4
    ! ?) d0 i) r! P53、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
    4 O( K0 d6 J; ]53、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).mp4- K- W9 e0 n( l
    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.mp4
    , l$ X# ]+ ~5 p3 z+ I& W53、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  B2 a: k# c$ k8 C
    53、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).mp48 f" Q- J9 ^7 c& q/ i& P- h
    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.mp43 [8 w( k  a# i( c  k/ }
    54、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' l- e! |" x+ |2 Q
    54、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
    * y. o8 R$ P" M% V54、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.mp4+ `' [5 x. S4 g+ c; h: Z, I* T7 s
    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
    3 D" @7 w' {4 D& G: C/ r54、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: B' ], ~; s0 f. |
    54、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
    ( \) \+ N9 ~2 `55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp47 }, }- t: C4 P, O0 r: u+ I  K7 L
    55、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) m1 ~$ l  F# v+ M( E
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.3、反向传播算法简介.mp45 o4 h% m" G5 ?9 m0 w: C1 M' _. [/ ?$ u
    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
    # e5 W) Y; c" C$ k" D55、课程:深度学习经典网络分析基础.5、CNN架构发展简要流程.mp4
    8 R8 L1 o3 r/ ?+ E7 {! b/ r3 O55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp4
    2 R- W* X$ N2 w4 |* `2 d& q' B; m: R55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4
    - m2 i& q9 e) w$ y* k1 y55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4
    & d' P& i0 ]/ |0 W' E, C  }% y55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4
    * _/ F3 M4 z* k; G$ p$ Q) k" o55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp41 e0 L2 ^# N5 X3 n+ I6 V
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4
    . B9 Q1 p0 v9 W& H% F& T! M3 Q) w' f55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp4
    $ G$ z  j9 J% G- a1 L55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二).mp4
    ! ?" i* [/ o/ D2 b( Z& i# y3 ]55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4
    9 @. a) l7 u. v* |3 _, C+ e55、课程:深度学习经典网络分析基础.15、经典网络简单比较、网络设计考虑.mp4( [9 n0 J& a' z, F
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp4/ @" ?/ T4 `. G- b
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp4
    ; ?3 D' i( [1 I/ b- U
    * X& L$ q8 D% g! y! \
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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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    发表于 2019-9-30 09:03:21 | 显示全部楼层
    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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  • TA的每日心情
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    2020-8-25 21:18
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    [LV.5]渐入佳境

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    实用数据挖掘与人工智能
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    [LV.9]功行圆满

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