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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
    Java视频教程名称: 实用数据挖掘与人工智能一月特训班视频教程  java自学网   数据挖掘视频教程   it教程
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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$ d' N" c) h% b8 ^: ?! u
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    , 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
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    20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一).mp4( `" K1 W; z% K
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    20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一).mp4
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    ! Q6 d. e, s/ a2 G$ R2 g22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4; T* x  u; I$ x1 g# F7 d, s; `
    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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    # H, D2 f5 q0 N' D2 ^' D23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp4
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    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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    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
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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
    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
    5 ^* f) T* N/ C2 `% s26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp4
    ! l- H( c$ o! u26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4) n5 Z' b, g, P9 M3 e" k; b- h
    26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp4
    : _! P. w8 h4 L9 J9 c4 e26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4
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    26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp4
    * A# h1 e3 e: P) E( F: C/ E/ p26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4; K7 g  y1 b+ C" s/ y5 S
    26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4. F5 ~/ z4 W! T* c9 E7 K
    26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4
    3 c/ |" P! r6 M% G26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4
    4 |" k# O3 B) O5 m# }1 B26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4
    2 w! d4 h- D. u/ Y! r9 j6 k26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp42 C/ s7 b9 A) W+ i
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp4
    + s8 ^/ A& q4 i, d( y6 y' l# q27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二).mp4
    5 P- n" Y  `8 H, T. r9 L, d27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三).mp4
    ; O. O6 h2 g8 }& [. d! K& X2 A27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的.mp43 T0 p8 A. ~& M3 T
    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 _
    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& m/ z1 `) {( t: F) F, n
    27、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
    * b! s& M7 f, v* y7 ]/ Z; ?, A27、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
    . d) ?  T3 e, r27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp4; \  o  L8 t  C& R. d" ]
    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
    5 Z' R  T/ J4 q: k$ e" e9 R3 T6 D28、课程:近期推荐系统概述.3、推荐系统算法概述(一).mp43 {" M8 Z" c( u5 U
    28、课程:近期推荐系统概述.4、推荐系统算法概述(二).mp4$ R! g0 l6 q. K5 ?( E
    28、课程:近期推荐系统概述.5、推荐系统算法概述(三).mp4
    4 l  }/ \4 V8 D& B28、课程:近期推荐系统概述.6、推荐系统算法概述(四).mp4
    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
    9 I% k1 a- S3 Z  J' y/ d4 u28、课程:近期推荐系统概述.8、CF+矩阵分解(二).mp4* J) c4 z7 o, L* P. \$ N( F
    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
    28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4
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    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
    29、课程:人工智能的江湖.3、第一次AI寒冬(二).mp43 f7 P: t3 l( \( H4 Y8 F
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    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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    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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    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
    + Z2 X* u5 q. e/ b49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4
    * X( g1 x1 j5 J# c% t49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4
    & ^( 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
    6 i, x& Q9 ]. C( t4 I& e* v! o50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4
    . 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
    52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp4
    ( K7 S# P2 t* B+ R52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4
    0 r8 k, m. X& _9 \3 r5 C" {52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp4" m% o* V2 w% D8 S) a
    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
    52、课程:机器学习(下).10、Flappy bird(五).mp4# J1 R- V+ L  t+ @
    52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4
    / i6 I3 [: p8 d3 `7 g9 k52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp4
    ( W5 W- K+ ?9 z1 j: B52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp48 C& c& i  o4 I1 t, K- l
    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/ [% S" 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.2、Career Path Insight.mp4- y7 m, ?7 |& ]+ G) ]# }
    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
    ! F3 d3 A: P6 X; J- K53、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* r* y9 {( j1 Z; A$ 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).mp41 ?6 i8 ]; A' _* ]% r6 S% S
    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
    , L! B4 W7 T. v0 a6 a( O53、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
    / E8 M0 m! r  p( V: t53、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
    ; V2 m' D) C+ q- K7 h) H" Q53、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, W4 h& D+ D8 i% z$ D
    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
    5 S+ D6 d( w6 Z' O9 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
    $ D" B. K' N- D6 D% I% W54、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
    ; m; t9 U! s5 h0 }% v0 X9 U54、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
    % M! S8 S+ Z- b- A% E54、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
    4 j! L7 d) c8 T, X& P& |# o% 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).mp43 V; V2 X) u1 C; k- N. _( p
    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
    3 Q; T! g! b, }55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp45 N! x% P- k8 t# t6 p! @
    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- I7 E( O& e  r! z: q- f
    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- {( |: K% C$ A( \8 O
    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% j. ?3 ]3 q( j( M
    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.mp4
    ' L; c( I. o& z55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp4
    * U; G( h, D/ Z' G$ t8 x55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4
    0 h% X1 B& E% F5 }# v4 c" v55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4
    , P4 |& h; z" ]6 M' F55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4
    8 M& I! C: X7 J/ E55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4
    - o& f3 H9 N3 T  {; o55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4$ d' [+ V  [  \3 O
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp42 w7 M6 C6 p* j4 l9 O( m
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二).mp4
    4 b" T3 `0 o$ |/ ]55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4* O9 B/ b  f9 A  P  p
    55、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; l- P( C2 d) I5 \4 m9 {6 o$ L: p
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp4/ j* [$ }' F: N2 ^3 M4 g
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp4
    5 M, K) J% F/ X$ S9 s/ Z' y
    ; b% _" ]9 `+ T. z
    + G7 c& m" \: Z0 G1 k
    # x% ?$ R: y( K+ @5 ]. r
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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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