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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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    21、课程: 正则表达式.8、案例分析(二).mp4' A: l/ Y' c7 f, `) L4 Q; j  R
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    22、课程:贝叶斯统计.2、边缘概率.mp4) _/ b2 f/ K8 b" G3 a
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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% V1 a, s- R  p& ]! R
    22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析.mp43 N# T( ^( _3 I# h* k
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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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    22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp4; R$ e% p; u' K, J
    22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(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
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    24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4" j5 r' C6 ?; ]+ x5 w  q
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    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
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    26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4* }) B9 u8 P" T+ `
    26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类.mp4
    . [4 k* |: _: f2 B& u; I26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp4( ~2 N' T" k% F" ]
    26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4# ?% p# D4 Z, v3 L2 {9 E
    26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp41 p0 C. F4 w" s4 m  ?6 Q4 _) g
    26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4" W5 \- b5 W0 s- s
    26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4% v) j/ a# t/ U" G& u2 l
    26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4! R4 Q$ q5 c# k7 ~
    26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp4
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    27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三).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; \& R- Q7 T6 P; V+ ]
    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).mp44 z  \1 n! \/ h' L
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    6 G6 ?; C1 e0 ^/ m2 x) n( e6 N27、课程:商业社交媒体舆情分析.10、作用价值三:寻找接触点.mp4. k$ e! c. N4 h0 V
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    28、课程:近期推荐系统概述.4、推荐系统算法概述(二).mp4
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    , S# A; l2 [8 Q8 _" C: F% [48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4
    4 p6 _7 [% ^4 J) o+ V! }49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4
    % r: U: \& i& ~+ h4 C8 L. _- D2 S( v49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4
    ( v  c3 D; y" [49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp4
    1 [: g; @% W* z9 u  I49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp45 c6 k; F8 C8 O, ^
    49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp4
    0 v6 W( P' H3 M5 S5 D. E4 U49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
    $ a( h3 Q' @) W" [0 ]6 g49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4  {2 P% [, ]5 h0 c4 Z
    49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4
    . I7 H0 y3 ^7 d0 v; \) P49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4$ @8 l7 p4 O' I
    49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4
    0 p. c; j- B! F# z2 F* Q, |& k5 n49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4' `3 m# I2 p% M& j. d# H6 M) {, ?5 S
    49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp40 h; a6 w; h$ k6 `1 w7 W7 w
    49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
    % R: p' m: J. P50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp46 [2 T+ h' A/ N" d; t7 |' _
    50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4. z  x" L( Z. {! `% h6 F
    50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
      b) I' J+ z0 o! n3 O3 c50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4
    ; ?* f; D& u! }& a' B! R- k0 J. B& R50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4) _# z% _2 h: `2 M4 N% d! V; W
    50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4
    7 K- }) R! r; P. A2 L50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4
    & ]/ A6 G% z/ {/ \% X; c$ b0 g50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4
    : \- I+ J* H5 D+ {$ ~8 {5 L3 l1 C50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4$ r+ G! v* O& _, x
    50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4
    $ {, S' |0 x& w. N50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp4
    1 F7 f& S+ k7 J1 i0 X$ a50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp43 }+ i$ }5 [3 }5 Z( s: E- V
    50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4
    6 }# [  x5 |& l+ ~6 v50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4
    2 U) Q7 \7 J, v50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4
    8 K( n6 w% x' f/ t50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4! r) C0 F& d. w
    51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp4
    , @7 N. M8 ?% g2 Q51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp48 X$ t0 z8 R2 i8 _, q2 a. U' n: z/ O
    51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4
    / b" O: F( ^9 V; U; j( i) `: y51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4  E  ^2 l0 x9 X- q
    51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4
    # ]& R+ S4 v6 n  r51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4; X: L, A; B/ o$ x& m$ S7 t
    51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4* Q& V, [; @" t: k2 m6 R
    51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4/ j3 c6 s4 \5 R
    51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4
    . `- W; \6 r8 o- f4 _+ g: X51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp4% {; ^9 r6 c$ M  ~' T
    51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp48 ~- Q! u" |0 F5 k- {. z- f
    51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4
    " I8 D3 {1 ~2 r( \$ w' l51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4
    / _' N6 w: Y9 P5 p7 ^51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp40 |' J, ~) O; }1 `5 I
    52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4: f3 ]+ e+ A( r; {4 Q
    52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp4! }4 A( a$ A9 N- b+ [- i
    52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4
    9 ^  G- N1 |% Q52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp4
    ! q& p- h4 v2 T52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp4% L8 H& |) R3 S) \6 g2 C: S
    52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4* c. o& @$ p+ V$ h: r- X
    52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp4* \% f$ v' d- e, n2 A5 S! d3 A% y' m
    52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp4
    7 z. I5 w: L# t9 P52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四).mp4
    0 w1 ]9 q/ E6 w- m$ z) X& m52、课程:机器学习(下).10、Flappy bird(五).mp4- S5 M0 j8 k% ~3 v
    52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4- }0 F' d$ S  s7 B  n8 B8 b9 b
    52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp4* ^" v' \7 c6 M' O: Q4 D
    52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp4/ O1 ^& {0 J/ O7 _- G& q
    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
    ; b0 @6 |( E2 u1 A53、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.mp41 i, `, N: h+ N3 z' v
    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
    + _; o+ J  K+ P' p- a& o53、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( E1 @- V5 j7 u# C, [
    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
    ! \) g1 r3 `: B: _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).mp45 \* J8 o' F2 J( Y0 `
    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.mp40 h8 W, V; Y" i) l+ p+ J8 ^) E1 F. `, a
    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, Y3 I# D2 o+ E6 c3 J. ?- Y
    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).mp4* `* j+ l6 x$ j6 X; n' 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.mp4( M& f* ^- h" _+ g  o2 l* a$ \
    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$ b/ P1 ?6 T4 l7 A  z) J
    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$ h/ r7 C+ j5 [: C' z  g# x' {; y
    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.mp4
    9 K' ~1 V! o  F0 c8 R: b54、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
    . E% O' e7 [& M& E* \9 Z5 w6 k54、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, G  d$ G- M& B
    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
    , R5 r$ w1 d' U: I55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp4# w0 @- `% m$ B( S2 [* W" ^8 f# w
    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( {; L6 E7 C: h6 o- @( x2 X
    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
    4 _6 M. E5 D: v4 g4 o/ @$ }) m+ A5 E55、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
    0 J- L( i2 e9 @% e5 ]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.mp47 x* D# Z) Q/ P; m8 R% ?' W
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp4. ?$ ~$ j. [- ?1 p- o( |
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4
    # ~" I# y) _- F8 T+ v$ B; L& `55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp47 z) Y, M/ X% ?9 e
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4
    : G; A1 {* `" R55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4
    ' [% Z8 Q+ @: M% X' T55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4. ^! z4 k- g$ s9 E/ M; H9 ]
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp4
    $ b5 k! [+ _2 x( [$ m55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二).mp4) p7 |) l4 C# C, O
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4
    8 N8 j5 `0 Y! P; m, v- g55、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
    6 ?0 v4 `* Q( h. i& ?55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp4
    % P8 I6 l$ Y' V( e55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp4
    ; d1 f& u/ ^3 C4 F+ f, `( v: `! M3 v, I! l4 ?" d, p7 C$ f

    & r) E9 y! y* L1 B# b
    # Y* n5 C1 X7 E
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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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    [LV.9]功行圆满

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