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A0550《实用数据挖掘与人工智能一月特训班视频教程》javazx.com 实用数据挖掘与人工智能一月特训班视频教程 价值3900+
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Java视频教程目录:
% {, ?- Y( [. ]# }4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4
; X% d2 y( n" w7 r" T T4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4
' X5 \' S; K+ t, ~8 h+ r. \4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
. f, y& K& T) z0 G: ?/ Q# N3 U4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp44 A( | V" \ f5 H3 y+ g \
4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4$ d' N" c) h% b8 ^: ?! u
4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
3 j, Z+ E( R1 y! \( w" g" P4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4
, T! g. B8 i" y/ B4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
$ D( _. n9 f \4 g* K* E8 Q4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4- l8 l( I3 X; ]. Y+ |1 q
4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
! U% O. f, w4 d" E# Y4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4+ ?' l0 ]% m4 P6 s
5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4% z* u( t+ k8 s8 c3 P, [
5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4# q. c" O. h: |3 H2 ?
5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp48 L# G- _* w g5 A
5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4
! A* c. o9 R2 N& ]5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4
) ~* ?+ S% R5 J* `& Q' d5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp4& w2 c5 u/ T- a0 m: Y( R4 m, N0 L
5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
# P7 w2 n Y% I+ Z5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp42 O$ e6 p( r/ b2 W
5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
* }( F3 J. M/ P' `; W5、课程:Numpy的基本操作.10、Array processing(二).mp4
; \- o/ D' z! _5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4- r1 x7 H5 f# I: q% i
6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4
0 w8 y% ?8 Y3 ?) b4 W3 [6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4! Q8 S% X* J. S+ ~5 l4 r
6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp48 y- A) D" a% S, ?# }3 ?, z
6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
8 T% V/ @; _ t$ Z6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
! P4 u# Y/ d* f; ~6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
6 g( p1 x8 F0 V8 k) N) w* W2 I6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
% d3 } w- |! `; W9 [( V% |6、课程:Pandas的基本操作.8、Drop Data.mp41 q2 I! T! e2 M# z( W4 L% B8 U
6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4
! h# ?6 q0 ]' N& b6 Y& _1 R: v6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp41 S2 ~$ M0 h5 J8 [. R# i
6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
. F$ V& s$ ^8 P" l! T" {4 U6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4, G* g! \% D# ?3 z# ~" J
7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4
6 p0 ]6 L# @9 N- D7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4' `1 n$ K7 O0 @3 i7 E: N
7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4( b9 ^- G0 l6 B) g% B
7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
( C% v9 j2 A5 _( `7 G- H& O7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4
$ ?9 d' H9 F6 k, G) t: ^6 j3 i7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4( L. @, C9 {8 v: @# g: d8 C8 }
7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4
8 t5 z( q7 \- L7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4
: S( E) G0 s# H9 k1 N$ q E8、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?.mp41 a8 U+ G7 `/ e% p2 g \% B2 R& ^
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 r6 } g9 j5 M8 V( P2 n: Z! j
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二).mp4
, s. ]! O0 b& J% \" d3 }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
5 y$ H/ X8 T. p2 N' I( B9 X! x8、课程:什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验,p-value(二).mp4
& `3 B; F6 G) Y4 \- M4 U( z8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4. u! [8 `# d$ a. s# M
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4
, q0 o& H3 w4 S* @8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
6 N) R* g6 T" U$ c3 w8、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
* g. s6 N7 I8 ?( s! N" s4 B8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
. F" K+ e9 X* P0 c/ H0 I4 x2 g8、课程:什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型,如何衡量模型结果?.mp4' t; [& v3 x- q: Z: g( F
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4; `9 ~# {/ B" h
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4
, \( R/ ~5 U0 v# }+ K( I, Z6 f. o# N! i/ ~/ p9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp46 Q$ q9 T# U6 ~+ @4 I
9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4
. ~1 T, B- Q9 W8 Q9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4
; {, s; A3 D% N9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4( J1 n4 w7 m& a% p
9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
8 u- M+ N0 q- {/ Q1 a/ |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" f+ I @6 H |4 b7 l$ F
9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp49 ]- F# c/ u' |* }0 U- \
9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp45 L" C( U, s& T- I6 l" t9 s1 Q
9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
% ?8 Q$ X7 G x' O2 b1 ]0 R9、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. A6 {6 ]4 ]3 Q; w0 l
9、课程:线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(二).mp4
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9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4; K' t5 ~0 F+ z2 X
9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4* x4 b" j5 \! [; x9 H9 h
9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp46 q+ _' P1 l- |+ g9 g8 P
10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4# o E; o6 i, G3 s
10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
0 ?3 J6 `6 x7 W* ~+ W* \8 [0 n10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
) q" [9 x: _7 ~) l2 ] m10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4
6 J3 k: ^% F# k* O9 R10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
* c. S! K( S7 p3 Z) a5 D3 N10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一).mp4
" K! D# S, _% o8 d2 c% w10、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).mp45 |9 v- v% _1 K9 J: d( }. y
10、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) v x' Q5 |0 r. a) J3 @
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).mp43 f8 {, f$ L- G* n) w7 a
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
7 K: S- X+ D3 a& j1 ?% N' j10、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).mp4
. E$ w$ D0 x0 v/ k10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
6 D- x; U5 @! S/ M' r3 X10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
: J: L9 \" d) k' a11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4& F6 b4 |( |8 Z3 ?9 J& V9 X
11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
0 k4 [* g/ w! o; k9 N11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4
$ M2 A' W) j ^& R# s/ ]11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
4 S+ ]; @, u& I6 \* v6 K11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4
0 ^4 A6 Q$ o' S5 {& d, J2 R11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4$ f( x7 r3 u' q" e" [
11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4 c* H u& r1 F) o4 N7 }* x
11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4. H# b8 g- Q5 [, L6 S( k7 ?! N
11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp48 C" B; f2 _2 t" Q: ]* A2 a
11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4
( k7 I W- ^; `11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4$ A9 ^. i) P1 Z, A+ W3 A/ A
11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
: |4 D3 n( K% @12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4' ^( {& o1 p8 i' K+ Y
12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4: m2 ~ ]& c2 a6 s( D
12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
6 d- A K& c" n& E# `8 k12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4$ Q) O ~( C$ s
12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4
. F. U' _$ \, S* t$ E( q12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
y2 Y( C7 c8 W3 v5 y12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
! C# d: Q2 H8 ^* \12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4$ I `. q# `8 x* a
12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4 k, K' d' e0 D; A4 f+ @7 X
12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4
7 v; ?0 |+ \7 m H; G% L12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
4 ]# q8 U" |( F( j4 C+ N& n13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4( u( c& F! H7 V' y/ ?% G8 R" p
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
6 Y: K0 j! [* \, x13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4$ u2 t3 O0 ?2 l
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4+ Z+ F& I* G+ D3 j5 S# q! E4 \/ c5 ]1 ~
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4
+ y" i' v& q! K- A( ]* S13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4: }* P/ B3 x" q( d
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4
1 D1 A+ c8 O {2 v0 \13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp42 d- [+ Z2 F5 s2 {* l( o5 c8 u5 O, v
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4, F- o8 u8 y& p% G
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
, J% e s X7 Q' L- _- u3 s: O13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
4 D- ~ k0 C! w/ J! o% h7 }) H13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4
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; E( d" {- I! e4 P13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
3 e! u% V: x \14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp40 @4 ^7 e7 R3 o; |6 i4 [
14、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
9 Q0 t7 t/ q. C3 i8 B! u5 x! J14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp44 k& F$ ~7 ?# }2 |8 G' C
14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4
5 s4 i+ T9 G: S, a5 k& p* j9 ]/ G: Y14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp4
4 k1 K0 r1 l6 f+ t+ e1 ^+ q14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4/ `1 c% B8 g" ^6 G7 i
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.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp4
& S. _6 q8 X* {% V( `, A14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4+ O8 |. [7 h1 C# f- y
14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4) I3 V/ ~) q7 f
15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
( `0 r# g: H1 x15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4% X( m, C. F" U8 O1 P: l
15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4& R0 {: s' { T4 Q; p/ g
15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4& e: u0 f: r" C! c7 [
15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp46 e+ L! y/ Q" P, h
15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4. O+ Z) T5 u) p/ K, ?0 M
15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4
. U8 b( g. m/ G+ m1 u15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp4
u; j' D3 V3 j6 R- w9 d15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp42 j# m+ g* z, k7 I) V/ f2 R
15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4
) b3 P: H( C4 U6 g) A15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4
; z* \6 Z; M, f9 i0 E15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4
' h3 v- T1 u# [. U8 g: m1 B15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp42 P% P) \& G6 q; e" y: _
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp47 O# g7 I, i% |+ R0 a- J
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4* {" l& C. T) o
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型(二).mp41 D$ [& q, f1 T$ G
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp4 Z, F2 {# w4 k8 C) H
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型(四).mp4* {4 e0 K& ~$ c. F3 i
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五).mp4$ i/ O0 D0 I$ v; @ Q
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4- f8 d# {$ |' a* g- r5 I
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
+ S5 o- `8 X5 w16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一).mp4$ f* ^5 r8 [) G- U% a, x: R0 V. X
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二).mp4
$ q! I" Y8 E( R, N' G6 }8 {2 l2 e' r16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战(一).mp4) j* `/ Z9 e3 n3 ^% k1 V, p
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二).mp4
Z6 i; H7 X" N6 Z& x6 u16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战(三).mp4' E: U9 r G0 I% F, P
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战(四).mp4
3 Q b4 \, i6 `& N D- S9 @" u17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp4
4 @ S O& J' X6 d17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(一).mp4
/ I6 U( p T4 ?& W" A17、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).mp46 e* s9 O2 n% }% 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.mp40 }, Q* y7 B. D W1 B4 N
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp48 i$ K9 c, Z; u! R9 F6 G
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
# V! t8 G3 {6 @. T$ _2 J( Z17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签(一).mp4) A4 D0 ?0 S& W1 c9 r- g; t t
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签(二).mp4- S! M$ ?5 k1 c0 I1 o! N
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三).mp4& T- ?" n! f9 D5 M$ R
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
0 d3 j! D. X+ @17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库(二).mp4
) O4 p y& F+ B' K17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4# y' r( S/ K- q# i3 N
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
- @# n: ~" z& P; }$ M( B18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp4& }* `! D! P G3 V! _: ^2 s
18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp4/ A4 r" r% s# @& w4 _
18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp4
0 H* A# D4 y/ ^) U# I18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp4! v9 Y+ s3 h7 n
18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4( ?% |% ]- T+ H2 h
18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4
8 Q+ G/ ]) |$ z3 S) ?18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4+ N& U5 |* ~9 Y7 S
18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
2 E n$ h' p6 R; v3 P18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp41 C4 r$ L4 d* t0 v! _7 b
18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp4( g! ?1 ~4 } M6 {! i! h
18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp4
+ n/ L) V2 [3 q4 t18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4 Z7 m) i5 W3 g& @. O& n( \- f
18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
% F8 w a9 I5 i- A4 E18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4- a# S8 i- _; n/ d
19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
3 v8 j: n4 D- U; ]0 M3 ~- U19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML.mp40 [9 J' c/ Q/ M& V) N8 R, _: Z# k
19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp46 y5 q. q7 q6 X/ s5 b7 x) p, i
19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一).mp4
8 F1 o3 b0 Z! Y6 I# K19、课程:网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup(二).mp4
) t4 Q' S$ u Y/ H C0 r8 t p+ L19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp4) {4 P: z) ^7 \3 \( F% @$ ^
19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二).mp4* @- p3 k+ D. q
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19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp4
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3 _ Q! g, l" x: }21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp4
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" ~$ w' I8 _- M( c2 N21、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.2、边缘概率.mp4! f6 I9 V( `- V3 S8 X0 o
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22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp4
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22、课程:贝叶斯统计.8、图形化理解.mp4
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22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二).mp4
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J! _6 F) W5 y& s' n23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4
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23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp4
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23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp4 H5 C% n/ N- W
23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4
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23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4: d6 {6 [. {' U# y7 y
23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp4
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24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4' g5 t- |) n# A# J' w: E: j
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24、课程:贝叶斯思维.7、贝叶斯公式(三).mp4+ o. Q) w3 E* \& v% O
24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四).mp4
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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.1、结巴分词原理.mp4$ K7 y/ o9 w+ y- X3 J. U
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp4, p5 B, E" n2 O* C
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4; s, Q# ~9 U" G, [. ^
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp4
; a& `: l5 r5 @) o+ v25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp49 n7 h/ I% a, [( r ]/ @6 \
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4
7 f; ~# q5 i( v% n. n) y25、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# f |) u. o, \
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
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# a4 x9 s) E/ ]& j6 u4 m25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息.mp4
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25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.14、脑筋急转弯(二).mp4* S: _3 d% [8 B# r; q& E
26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp48 B+ E' i( J& t7 K
26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4. q1 y( P* X0 U) R
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3 c/ |" P! r6 M% G26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4
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27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp4
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27、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, N9 W: g" a- x3 ^; `+ D( R+ l6 _
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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. I% N+ r; a8 L9 f* {$ z& n
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! f$ t' Q+ A; R M0 c
27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp4
$ J. W2 L4 k- y: z. `( X6 k27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp4
W8 b6 N) A0 q28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一).mp48 Z0 g- {3 c5 E% u7 T
28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二).mp4
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5 g* p7 l; _) l# H9 W28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一).mp4
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28、课程:近期推荐系统概述.9、基于图像的推荐.mp4) ?( p Q7 U2 B/ U7 t/ X
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" K4 p/ q6 K0 j" _29、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( ?& F8 d5 t+ v, U+ E! E3 _2 B2 o
29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp4% R4 r( ~6 M# r; G9 U
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29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬.mp4
9 |# G2 v+ H# M6 z+ a6 {/ P' ]29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.mp45 R7 e: _* I& S/ _" S( f( B
29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一).mp4
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% P0 z7 ^: y4 b3 n0 S% e' C- ~( _3 X29、课程:人工智能的江湖.8、瞻仰大神(三).mp4! r6 p1 f% @( O5 O6 s# [8 l* U4 _
29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一).mp4, X V1 D l& i6 r
29、课程:人工智能的江湖.10、今天的应用与影响(二).mp4; @* v) D2 t6 L4 W; Y
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# R' B; r; f \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
0 O; x" y5 T$ N30、课程:机器学习在图像识别中的应用.2、什么是机器学习.mp4/ A) w" d, g+ S+ M# X$ E/ l
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, a" \/ a% G5 Z6 @7 y" b% i30、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+ X, j2 q* q* ?; P
30、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
$ f! Q$ t6 i* J4 `4 y30、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
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- }6 v: I0 b& V* z6 [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
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& y _/ L: I! _1 ?0 _31、课程:Pygame.1、学习框架梳理.mp4
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. g% O' A* _) Q; _5 H' _# y6 C4 K) G31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来.mp4, | W0 n; ^! e6 W
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, `& O: P0 a$ B8 p% s% e' y3 i; M32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型.mp4
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z7 }! A& A$ N$ ~% @' g- D32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp4
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8 G. D( ? }" [; C) ?32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一).mp4
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34、课程:从游戏数据中提取feature.1、收集GTA5游戏数据(一).mp40 ~" A- \ |5 x/ X1 x- R- L
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34、课程:从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process(一).mp4 ?# F3 `% d9 A" D
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& G7 |: z0 i9 [/ |/ \% ?# w. `& _34、课程:从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process(四).mp46 @ Q$ d# I5 i6 W1 D) b- V
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6 v2 Q* ]1 ^. o* x35、课程:GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线(一).mp4" [9 B$ p: p6 I Q
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3 m, Z8 u# S. g7 [9 j \ K36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一).mp4
. w0 H9 Q7 `3 b# i* \9 Q) Z36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二).mp4
9 }8 S0 Q2 {& A5 x- ?3 C, j3 h- ?36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp43 o( p; r! D& U; Q$ C4 H3 V- f
36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp4
6 ^' [& L* ]$ }36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4
& o3 M' z+ ]0 d+ k1 H36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4; p" R8 E$ g, B# W
36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp4
" _9 z: y3 v- n) o36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph.mp4
; `6 R) b( o8 x36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant.mp4
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36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一).mp4
; ~3 L( W% z( ]6 O/ T1 N' d6 j36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二).mp4. v+ n5 \5 A& C& @4 M+ I/ Z" b
36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三).mp4 s) H7 H$ @. l
36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp4+ r3 w1 J* t/ t3 H) z8 X
37、课程:神经网络.1、神经网络.mp4- }+ _4 Q+ f }
37、课程:神经网络.2、深度神经网络.mp4( i3 }# @1 f+ ]4 I# A7 a* f
37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp4
' h' \& {2 K. b7 H3 T8 \/ ]. T37、课程:神经网络.4、激活函数.mp4( h# w* j- U$ R' _7 T4 L
37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp4
( `0 I: G+ F* ^% ~) T9 [- T/ F37、课程:神经网络.6、优化算法(二).mp4
& a4 ?) Z) c$ _/ h37、课程:神经网络.7、正规化.mp4+ t- n& L# G: l" e: z
37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp40 G4 U" F0 o( O3 B- {. Z
37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二).mp45 T/ d1 K; o. H s5 N4 i, d% N$ X
37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三).mp4
* {( k( ]" c$ l! c2 R37、课程:神经网络.11、神经网络代码实战(四).mp4
+ Y; H8 g5 [9 W$ M, w. d2 U9 L38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp4
3 X$ u, }. ?2 S( I# y$ v& j38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二).mp4% |# O* \6 N& {$ u3 J- ?5 ~. b& w
38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp49 K0 C0 S$ S# V" F' G
38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp4
1 x" d6 o* ^$ }, g, a/ A. q38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5.mp4
4 i3 M' P v, ?9 J( v% s! @" W% C w2 I, W38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp4, {8 |, G5 B' K c2 i7 a- R
38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net.mp4
( O1 @% e% `1 K/ T38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16.mp4! d* H, [6 P& i% a( H
38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network.mp4
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38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet.mp4
" P/ `" c2 t$ _) E& e) X39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp4
8 U4 m3 T' B- D: |" ~' ~39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一).mp4
8 P/ Y8 E3 ^7 n9 \1 x39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二).mp4) E- c% \1 }( y
39、课程:卷积神经网络的应用.4、物体检测:Fast R-CNN.mp4" O0 i( }7 i2 b
39、课程:卷积神经网络的应用.5、物体检测:YOLO和SSD.mp4# |# K2 d7 M: C
39、课程:卷积神经网络的应用.6、文档的归类.mp4
( M4 { p$ B% v6 y. C( |5 |39、课程:卷积神经网络的应用.7、代码实战(一).mp4
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39、课程:卷积神经网络的应用.9、代码实战(三).mp4. m; w4 l$ |' d, T a3 F
39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四).mp4" p& K+ R: z8 B8 B
39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp4! |& P) E6 E3 ^5 r5 }4 z
40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp4
! `2 V8 X: z1 R( P40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp4
+ n) ~) ~! v! ]2 _" Y) {$ M; K40、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.mp4
! j% Q n/ X. w' J4 H/ p% E40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp4
( x& z- b, B# M* |! U" [: @; c( L40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4& T7 L0 G/ ~0 i% X5 s7 M% B
40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp4
7 H- A5 Z p9 D40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp4
6 b! e9 r: J* c( W8 h40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp4" e1 ~' m% w7 N1 X
40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
2 h% N3 Y( u3 }2 I- o/ g40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一).mp4
`5 Y3 f1 Q' @$ R3 {4 t1 }5 r40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp4
6 q) e( X, ~5 a. m3 \40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4. s- @7 m1 ]4 ]( H! `/ b
40、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
7 ^2 {, U) h5 \40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4 l! T( v5 F, D& ?0 A! j( z
40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp4
, M7 l m" A3 U; m9 p40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二).mp4: b* H2 N" {5 Z x
41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp45 T, j* {- W) g1 R4 u+ N- d
41、课程:递归神经网络.2、为什么递归.mp4
+ w4 j& T) Q, R/ ~41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp4# @' R2 c; }5 C; }3 F- ^! Q! V
41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp4
$ E; b) k- @9 k$ J41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络.mp4
; R: w$ T$ N1 i/ l1 t6 `3 K41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp4
9 c+ Q ~' o$ Y8 {9 V2 b2 v41、课程:递归神经网络.7、梯度消失.mp47 q7 P3 D6 S- u7 r' y
42、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
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42、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
. S m+ {# v! n8 L9 t7 p) y42、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/ I) {1 w( x1 h8 w# j
42、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).mp49 Y1 a) n- g% Q/ E3 r5 y
42、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
0 ]1 R- |5 Y* w/ |( r42、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
1 s* ^( x2 H# @) N% v42、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
7 F. S, C9 n1 @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
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43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4% |: r% i' l1 _+ A) P1 a
43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
# ]$ o, X1 J! E @" j43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4) F% {) a2 l' q+ g( w
43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp4; j6 N" [# ^/ x- n' h8 z! n# }9 W
43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp4, h3 U/ V/ d: \! [) J% d" O
43、课程:线性代数与数值分析.8、矩阵的特征值和特征向量.mp4
0 x: R2 ?- l: d( n- K43、课程:线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量(一).mp4
+ ]8 ^! G' o7 _' y8 Q: j43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二).mp4
# A0 W5 b) D( j1 j8 X1 P# p9 |43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp4
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43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一).mp4
7 T" \5 S& W z4 O+ G: I- E43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二).mp4
9 I1 F: v* n$ d43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp4
! f1 ?5 ^ u4 O( g5 y; U43、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
. I* Q3 |* u; ^7 N43、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
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44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
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44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp40 K3 ^' u' Q8 t- n
44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4
6 Z! \' H, w$ d2 K44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp4
- I. Z2 F. J/ K44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp4 J: ]# F% j6 B* M
44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp4
: J/ c+ ]6 i: @7 ^45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4
" e/ F( k1 S2 _$ i/ G45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4
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45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4
+ \% _( Z i) ?- s45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4
8 Y& {# d4 \! ?5 s; g45、课程:递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型(一).mp40 w& r2 p1 \ f; W) T
45、课程:递归神经网络的应用.8、词嵌入表示—RNN语言模型(二).mp49 C' O( Q4 u# [& i+ B. c2 b
45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4( u+ y% U0 }5 b. x# B) {
45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4; k6 A3 _1 l3 d# s
46、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
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46、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
) _ [; {8 x+ d( ?/ ^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) B, f$ z6 _2 @1 g+ s6 |
46、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 w& b8 U. @2 @, l% K/ L7 Z$ x7 ?46、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).mp42 F0 }4 D4 z* O& r' s
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).mp48 M* y m8 ]( I" f' t
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+ C( i# C, g: s& ^- M
47、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$ N' p" G6 B7 Y( e" x1 { Q" @+ ?9 y
47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp40 F, z& u% S5 g, R1 R
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47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp4
8 |; H n" ~7 [ X47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4
# s5 Y5 ^- t4 G( Y47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp4
& o9 _6 B Q: i: @47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp4, v8 T8 [. n" W6 }' E0 w$ t f
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' v6 X# o1 Z" ~( b5 r$ c
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
3 V6 e8 ^0 W- O" i, I# C47、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# L4 f4 t/ @2 d% k E! ?; @; S2 S2 G
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; U' V. X p& M3 u* [/ k6 F
47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4
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48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp4
. F+ y( a( W; S6 ?7 g) y f2 @' N48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp4
M; S9 N" {2 g48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp4: f: t2 I, W8 j9 T5 J5 a
48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp44 E! y% G2 E. [0 ~9 [
48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp4, C1 `/ o. Z. Z$ G; _
48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4
2 I7 i' C, z, Z/ ~( x! w* |48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4
4 B5 g4 e* H9 Z5 J. I3 m5 u48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4
- i6 O+ ^" R. ?% j |5 H' F$ W48、课程:强化学习:迭代法.9、迭代法求策略估值(二).mp46 R N8 {# C, D; _) q2 l* l
48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4
" D! S. p" t4 ?& D48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp4
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48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列.mp45 }) q w, Q I- t
48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4
. W& A _) f" J* ?, |48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4
0 O5 ?4 T/ @, _4 |49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4
3 D( C" z& P4 {5 S4 T49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4 F' p$ M) U4 p, z1 T( I ~2 y
49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp42 d/ m: \! v# g5 P
49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4: l9 u" i M1 k) n8 h4 \
49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp4# ^7 x! }6 Z6 \/ X
49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
: f$ F+ ~$ u/ q6 r( a; E49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp42 `* j" R! G! i+ u2 n4 A( E
49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4
0 {/ c, D7 M, }6 G49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4
- s- I; O' I6 I1 r! `# Z, D49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4
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& ^( C2 `5 V$ A2 }2 q, g49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp44 @4 p* {5 u; T- H8 J9 n5 A
50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4" Y, V5 I' F5 O" w/ w
50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4/ [- G3 l8 Z# g1 z. I8 l
50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
' }. `6 B I) \- u" `* t50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4
3 }4 U- D4 j6 S; N- R/ G50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4
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. L) e' z/ Y- B, U: x J* z5 S50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4
- e5 u& b! O% V/ E* [" L t50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4" }0 ^) u, \/ ~ s3 [# O5 a" k) P7 u
50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4. ^8 z$ {; Q* @
50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4% Q# w* Y7 @3 ]
50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp4
+ P5 o5 x7 o& o; J+ S50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp44 o4 L1 X% W. h& X8 ?4 z
50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp49 _9 V6 n( A/ O
50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4" `/ M9 I6 O) K3 z' J3 h0 _* K
50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4
5 i. r- A' l0 Q0 Y+ s50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4/ Q. s( }/ J: [
51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp4
; S- j4 m3 i1 N1 x! W51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp4& n; u( v8 _ y9 y* q+ [6 x
51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4+ m1 X2 n, p, N# _; q$ V
51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4# z* s4 ~! b5 }* W
51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4
3 ~2 F* b7 C! ]0 G9 I$ Y51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4, H8 ?& }' G0 O1 C' `9 q3 E
51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4
8 G) w( a: _: s* ]4 U51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4! r' b; k: b+ R: h( P$ W. O
51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4
0 j: _& c2 b* J" F, E3 f+ e51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp48 D2 S" L' U; K! n% K/ |
51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp40 D; Z2 ]) F+ T% f5 U
51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4, D/ M8 }! E; @( e
51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4# d: \1 ~) @0 `" N; G- G. \
51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp47 b9 @$ X: n% D* f
52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4
& X# }/ t# T0 j) U52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp4
( ]+ V1 `% A$ `* Z' F52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4
" r! R P' c* b1 K, Z9 Q: w52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp47 H2 }* c, {# g. Y+ B( E# Y- F
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( K7 S# P2 t* B+ R52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4
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52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp4
8 b* W1 \" V( E# s, P52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四).mp40 b- ]6 ~) T( y3 _7 ?# ]8 O$ F
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52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4
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