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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.6、后向引用和零宽断言.mp4( }5 l  s) q8 r( [
    21、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.1、联合概率.mp4( M6 d" e6 ^" D9 i: @
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    22、课程:贝叶斯统计.5、贝叶斯公式(一).mp4
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    22、课程:贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(三).mp4
    / \* A- r" r. d7 y  o/ G) {22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp49 w, o2 @2 x9 z5 q9 O9 n2 g! U
    22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二).mp4. B1 ]$ j: ^' ~7 p* h' x
    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" K2 G1 f9 [: j9 d. J
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id(二).mp4
    , G+ {/ g5 D: U6 T- ~- i23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4
    ; h) @' X- d4 u. z/ p23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp41 x) a8 F4 @3 `# k1 S' z9 h
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    * D) R) h% k& R  X# F3 V23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp4
    : ?. Q8 {) r% {2 T' }23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
    * T) i7 E: [, ~- F! q+ I23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp46 F9 @! M6 C7 P% l+ W
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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).mp40 A! T$ `% ~* \! \7 i
    23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp4  F& _" o* k) S  s2 F8 d1 A* ]
    24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4
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    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& I' b' g* I: X+ J
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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
    ! F' e7 Y& f3 d( N6 {. a* G4 q25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp40 b5 v# n* L# N3 R
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    1 {3 Q& N* T6 W+ j- {26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp4
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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.mp43 F* U" L, w- m$ c
    26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp45 k" n, s, F# R
    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.10、密度聚类.mp4' I7 M! i( A' O+ j  ]
    26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4
      l2 S1 g' a8 A. ?* }26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4' u$ U& p6 l, O5 \2 m5 {& p: R
    26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4
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    26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp4
    - T  S! X6 Y6 p( V. R6 M! }27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp46 X% E) t1 x- ^4 w3 w% V/ m+ c
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二).mp4
    # N; @  P6 @1 c& k, i27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三).mp4
    1 X5 g9 b/ Q7 h  W8 p27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的.mp4
    0 U' d/ |6 z" g" h27、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).mp45 c6 W* W% G" j$ s8 \) h: c
    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 n8 C/ a# D2 v. r7 |
    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
    % [) U8 @5 |8 b1 B: V: _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.mp47 Q& S& V- W* C2 c& H0 _" f
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp4: N! P7 C( |2 k# ]+ 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
    ! E+ d" ^3 G# e  x6 W27、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" M$ i' I$ |$ U! }$ b$ N1 D, D
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp4
    $ {. F9 l& ]7 ^; D, }$ a+ g27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp4
    ' s2 p* K/ ?1 W; Y& W28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一).mp4
    ; \8 V+ F$ Q: m( t( [1 C28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二).mp46 X3 U; ]; {% _7 @. M
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    : ^! Q: U0 [  H. m28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一).mp42 t8 n; g5 S3 @) l) s) |4 l
    28、课程:近期推荐系统概述.8、CF+矩阵分解(二).mp4
    : t* J# U3 @3 a7 \8 {28、课程:近期推荐系统概述.9、基于图像的推荐.mp4
    1 z$ J2 ]  o3 l% j6 s) S28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4/ t' @0 s- x, e; e
    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' |9 t4 _4 a! I
    29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp4. }  e7 ~1 C2 d0 T9 |6 w/ O; g
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    # i2 }* Q; s" R: n" d29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.mp4
    3 \2 c- i  }7 B% R3 p9 s29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一).mp4$ L7 G* T8 D# ]" K& C" O
    29、课程:人工智能的江湖.7、瞻仰大神(二).mp4: v) T; R( \4 Q% l, C! w% h
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      T! v1 C! r+ o' ?7 t29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一).mp4
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    0 W' M8 S0 _' t% X5 M30、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" W, ~- O) m: z( m$ [% m3 S
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    * [$ c3 e' ~# g% a% D' ?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
      w9 b  h3 w+ w5 W# g/ V5 j30、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
      E; v2 a; o* Q2 {9 V: T30、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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    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; I. w4 z/ a9 n: v+ m. u# }: f
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    ) `" o. M- P+ Z- W) c! B! `31、课程:Pygame.5、键盘操作-小鸟左右移动.mp47 G$ V- l0 F5 m1 }0 V: b( M5 F8 \
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    8 D5 g& [1 {, [0 b- ^48、课程:强化学习:迭代法.9、迭代法求策略估值(二).mp4
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    48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp49 G4 ^3 P& I3 M( h) q
    48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp4, g) x! h2 F! U1 T+ [6 U6 {/ M6 Y& [
    48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列.mp4
    " X! d( S: T3 f1 V7 ?0 y3 n' A48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4/ F% p7 c( E2 J2 e1 C2 P8 K; `" q
    48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4# g% u$ z6 U: d) q- j  x
    49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4
    # a9 Y3 Y! d: w/ Y5 K( Q49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4
    " R  ^/ j) U0 r/ v; R6 i* n49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp40 J& W9 p$ s% I: O. ~# e
    49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4
    : Q& c6 P0 l4 c- i/ _% }49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp44 R/ {! F8 f, g0 ~7 Q5 Z
    49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
    7 r; M" i7 O4 d49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4
    & ]  L9 }: E2 e, U) I" M1 o- e49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4  N; R; k+ V1 x; r9 n( I! E; s
    49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4; c4 D9 y- a1 L3 M0 r4 h- W* K$ w
    49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4
    + f- @! B9 n3 }$ p$ z4 s49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4  l3 w" L6 G4 n- E! ?( @
    49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4
    , Z' L+ L, c8 m4 B49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
    " e! M7 `) J+ q- A  z! U( U50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4, h0 S9 k& D9 G8 c/ u/ A8 v# Z
    50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4
    ( ?7 n( G: `1 W0 ?50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4' V$ u2 d( W9 {
    50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4
      a2 }/ W2 R) V+ Q% h50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4
    . y6 h- `0 z, U) d9 T% c6 H4 A50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4
    + ]$ b) b( M- H' M# d  E- L% O50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4
    6 T6 p4 F7 v7 h& r/ e50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4
    * ~7 ~' e( A" `$ e, z$ ]9 s( y6 m50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4
    # i' V* o9 s$ b50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4. u% b/ l/ Z* A# n5 j+ O
    50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp44 B' W4 c. e1 c" f, Z3 _$ v
    50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4
    6 a4 F8 R/ }3 m4 h50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp49 {/ I+ q6 e' h% J+ K
    50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4
    ( Z2 x& w/ J$ _6 j0 H4 r50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp47 ^1 V2 m( G$ |+ }
    50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4; g5 l2 W2 G. |+ Q3 ?- Z0 \
    51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp4
    2 V1 U7 R9 [0 I3 U! ]7 ]51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp4! o: {2 B! C& ~' v2 ^- H- h" z
    51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4
    2 e- }6 _7 f. o! R( q1 b51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp41 c6 a6 m8 Y& `, F8 @
    51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4# ?. H0 Q7 s  Y5 Q' B* h
    51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4
    % Q, t" D- K# w51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4. ^, K9 D' Q+ W% L" s+ i2 {
    51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4
    ( f2 b# w3 s$ w  v) B$ Z2 @51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4
    + \4 C$ X/ t9 a( Q9 r" [51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp41 J7 g$ T/ l& @
    51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp4( Y, A' I7 O+ q6 s$ J; k
    51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4+ o/ a5 w+ s0 k( I& h* g/ f$ V7 s" v
    51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4( H6 S1 f( M+ {! O4 Y* ^
    51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp41 {  `8 B  X" ?) j6 F7 q4 c' {
    52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4$ ]' Z) b4 @2 A/ h4 V
    52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp49 O# S; \; ^- ~1 Q7 P5 _& i/ D
    52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4. @: Q* |# Z  C7 X
    52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp4
    , l" n0 P2 n2 E52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp42 S* [$ v% O9 W4 j; ^; G; F6 J& ?
    52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4
    * g9 t6 C& w9 l  ^1 j7 P( Y7 |52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp4
    % v- X8 Q6 w7 t52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp43 P8 Z0 O" ?8 q3 Z" O: I- B
    52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四).mp4
    7 o1 S* i6 z8 z+ X  M& r3 c3 N! h52、课程:机器学习(下).10、Flappy bird(五).mp4
    . }- @* ^/ o5 |' u: O52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4
    1 V& s* [/ I" N5 @) C3 Y- D52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp4
    ( y* w2 ]  j. T9 [* d52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp4% j" Y- ^9 }& [$ o
    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
    / g4 c3 Y: b' \5 [" s53、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
    7 T2 J6 ?& U, M: a1 m! s  `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; S" a' L. ~- `3 D
    53、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
    ( h  W) [, {! `. i* R) f53、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
    8 ]& C; I+ I( a0 b5 l) c% R3 \) ~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
    5 P# o) ~6 }. K1 `' U% g53、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
    1 L) Y* q' E/ f53、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
    ( J) D9 ~: j  A7 ~/ N. R53、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& f# J3 Y5 Z* R+ y: u  }
    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% e; t% r' x) {3 z
    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& m! F* G/ u1 a1 X
    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
    ; F) |( Z: `7 S2 e; ^3 H54、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; O$ Q) [3 n0 ^5 ]2 `9 [& F. u
    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
    5 R4 S7 ?& y+ h- W3 U- \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
    ( E) S' b" q) b0 [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
    . g) V# p0 J) b# [  b55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp4
    * n: a9 \4 `) Z55、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
    $ I9 `0 t! Q( U. i/ h. }5 h" {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
    3 m1 c4 d7 b3 m% `- b8 C55、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+ `) G& h: ]4 i6 S; @+ _( y& I4 D
    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
    * H( M- s  ^. ]1 E% b55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp4
    ( x+ n" x& i+ E& ]; P! y6 ~3 X55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4
    & P+ ?/ ~3 X2 W3 g, v) F$ @55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4
    ; @5 d! ?$ }3 Z; j  k! z/ U55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4, W& @6 v( _9 e% h; m/ r
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4
    - o3 N' i( ^- v6 F% [+ C55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4
    7 ]7 s3 X# z; C7 ?, ]0 d. J55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp4
    ; H* X& F7 \! V0 M55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二).mp4" L" T  z  d6 s- [6 f' r
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4
    ; n' j$ A! b% i+ t: w55、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
    . x( n6 J: R- p  m) s5 e- K8 K55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp4' m$ y5 M% r. S8 A; z/ T6 ?
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp4
    5 t( E5 U- a# A0 W& L* ]7 m
    9 O8 r. i8 [  g3 [; S
    + U) t! `1 C9 [; G! X1 @' Q
    & Z; }; V8 s! W( j& L+ d
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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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  • TA的每日心情
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    [LV.9]功行圆满

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