|
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
4 E. G) Z! o6 m- j, i9 o百度网盘下载链接:
, l& G a9 m0 {: F5 n8 m, ^9 w9 h2 a* r[/hide]密码: 7i9x 【解压密码:javazx.com-2zpmVoga】
- i0 [) p: M4 g1 R集数合计:55讲
- v- }4 A8 ~0 l
3 G! M% ?$ M+ J7 {/ t. J7 k" D( g$ z9 W6 r% y$ R0 y: R
链接失效声明:如果本链接地址失效,请及时联系站长QQ:40069106 - b4 V( u5 a0 }, A) Z: [: V7 a
如何获取资源:VIP升级: https://www.javazx.com/thread-10591-1-1.html
& J$ k; Y3 E5 E% |' L! bVIP说明: 月度VIP:使用期限30天! }0 H8 |! s" T7 R
年度VIP:使用期限365天' b/ D' d e' m9 Q t$ {
终身VIP:使用期限永久
6 J* H2 b$ C1 S3 l& `; v
- q- B0 x# e4 C# zJava视频教程详情描述:
: v4 q. U# \* H& ~% K8 @1 DA0550《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+
. Q3 `3 b4 f8 X; O: I8 ~
E& \* @; q1 L9 v) z2 u$ KJava视频教程目录:
/ p( C* Q" C/ V" r8 z7 j4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4 u" L0 |' Z8 o
4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4" d8 @1 K( P' }" h: N) g5 N
4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
" |8 B4 [, B9 M3 k+ A4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp4
& E" Z, O4 R4 c$ O4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4
$ e4 x( S8 H5 h4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
4 g/ G8 H, V; B6 {/ J8 d! J- k6 F4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4+ K# q9 P: s" S$ s
4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
( m3 J1 e0 H* q/ ~! r4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
& R/ Y0 T3 ]% N( |; P, w) l4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
. z1 Q6 ?4 [# T4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4# N3 U, x+ R. F( k
5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
}' Z$ G/ l1 ?0 R3 C% C# Z2 E8 D5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
# d% `7 f: U7 @. w, O! u; L5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
& T# ? I! W% D: x9 X0 L$ n! l5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4# R' y6 c" b v
5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4) a# d T, D5 Q4 J1 C' D; E1 R
5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp4% c# L7 j3 y6 s9 S: b- y
5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
# {9 |8 n( ?* L$ ?5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
( X. [7 G: N/ v- h5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
$ Z/ i7 ?& U! N* @5、课程:Numpy的基本操作.10、Array processing(二).mp4
0 I9 K* L" c/ P5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
* p2 n; u- b0 ]) h8 C6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4$ j q+ R8 |& m
6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
- I* x1 e; D: z `5 @6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4* V( {6 |/ U7 k5 L% k
6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
2 F, r6 T9 v+ @2 _' H6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
$ k6 F5 _, c) W* p8 J3 `( F6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
/ s# ]! W8 C% R/ l* ~6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4& t) g5 b3 H! `
6、课程:Pandas的基本操作.8、Drop Data.mp4
3 E& | j. o9 x- j3 T; S6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4+ U' }$ ]' @' ^9 E2 h
6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4
; `0 O# ^# y1 ^6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
4 r, d- [$ ^7 D' |2 w6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
- A j: y) x. p+ F) b. F7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp49 B: @. f7 u" q
7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4. E6 N1 ]" K. |4 e
7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4
. i9 s; N- a, Y+ G& t; M! q9 z7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp47 c5 A+ D5 M; V; n; q, u- a$ V
7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp40 w, S; z7 R0 O+ Z( {* o
7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4
. `; m$ i1 c% g' h7 f8 f) F/ T7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4
5 }; x0 @. {( m. S7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4
7 ?# s# B' t( U, X4 s8、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?.mp4% l- y9 l0 H) o! p9 ]
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, k M, @7 b! G, u
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
. _, |/ |7 K" b! k5 B4 P0 j8、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; a) D+ ]- V. {9 G
8、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).mp44 k5 x2 i; S" ? S* a4 b( L' W* H: P
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4
9 f, w7 o" b, o6 {" K' Q8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4
" i# I# T# v" U5 ?8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
; _- b# a `5 N, b6 K" W* {8、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.mp41 M- r- Y0 J% U- r, j
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
5 `- p6 d' M8 f- C# h1 R- h; x$ }* N" M8、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& o; X# e8 A9 c5 i3 B
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
- A1 t/ l6 A1 Z( U$ a8 a! t8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp41 `$ s, T. s& [0 e
9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4) V! r* B, {- Q( N
9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4
F S' H' E# T, K. y! }& H9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp47 f! ~, a. S/ Z3 \' h( M
9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4" v5 S! t. R( f, q0 S
9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
' i6 \. ]7 I h% p# n9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4' Z9 u7 ^) v) W% |
9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp4+ r, N. m2 _; i: k
9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
' |0 W; o9 s+ I3 I% ^7 H( f+ x7 D" X9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4! E; A) ^# K, F% U2 n2 Q
9、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
7 N. U1 \6 }* u9、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
1 }7 i2 X: y7 h. m$ @9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
% v& O# ^, X. S1 C p; `" a5 H! r9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4
4 }/ Q# c) F, a* R7 z9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4
" M L' V- A# T* e3 m9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp43 W% {6 E/ J! P: H T
10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4 o9 s5 M/ C( O. b5 B# L) R+ y- G9 e
10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
+ x3 d4 e3 }" Y9 L$ U% H10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
- S6 j+ M4 t8 q8 ^' r10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp49 N+ F0 t$ Y4 T; C2 J' b: S
10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
6 K( x6 e v& j6 u( 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).mp49 P k P. J7 z& X6 c( X
10、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).mp4
0 T9 [0 B4 A/ g/ h$ K10、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
5 }+ j1 Y3 [6 r, f& N" l3 G+ R' Q10、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).mp49 O2 W2 `7 S( M$ ~5 K* j
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% G N' X8 }& [' b0 N
10、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
+ b/ S+ I9 @8 |# }, O$ k10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
8 J2 }8 Y5 w1 y F10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
2 B2 ]+ \8 `9 x8 ]! x L) O+ [2 x11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
2 O3 g" A/ s! e5 g11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp41 Z0 D- ?' H" O7 M, P; p
11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp49 @8 r8 F ]- [7 {: x0 U
11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4+ F/ t0 Z* l8 p7 S" m
11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4- A$ A" Q* S0 y; H# j8 j7 B3 d
11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp49 i# G0 e& r0 x& [6 [- u
11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
+ M+ S8 y! D7 W% c! o& S- F11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp44 E) u4 i I1 s u7 P
11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp45 T. ~7 b8 P$ q( W/ K7 s
11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4) z: p. h, L% v
11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4) I2 K% {1 V1 ~+ C) m
11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
. J* W. x* y4 C1 b12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4
3 Y6 x" D! I* l9 r5 E! Z12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp40 z8 P% P# Z3 k. L e
12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4) p% y, D! Z; e/ n [* {- ^3 Z
12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4
; [7 l% t' C. E+ L12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4 s7 T7 h. w5 z4 q% C( z
12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
, t7 ]5 h+ x4 w$ O+ m$ z12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
! d7 w' O7 N3 B: l8 x' R5 ?, v) i12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4$ V( }0 N1 t/ V5 r) O! }& q$ I
12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4# j" G% t) H9 z- E# e$ d2 f
12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4" P9 m% p6 S1 O3 x& N
12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
- _ m, M4 E* w% ~1 M13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4. Z3 |* `' ]/ w/ C2 Z
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp49 D s3 b% C& f- G6 {
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4+ G) g2 [+ i* C# N! u. Z- |
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp43 M4 J6 D! ?# U0 T' ]- V# P
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4+ ]1 {& }& o5 Z' B
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4
+ h1 i3 u. }7 M; z" }13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4( a' A Q# j; N: \- l# N
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
1 z- t8 K R8 ?. O13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4 h& ]' u+ C A ]" S9 E
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
' F% k3 H1 S F6 h4 Z+ W# @4 {1 t13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4+ A, K. d3 Y1 {8 t
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4
$ T, ?9 U; b0 e1 X13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4! B' Z! Z% o: c* r0 g# c
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
$ y: s+ B( a2 i: M) X( W7 p1 P* }14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp43 U# b% r& c" z5 u z1 t4 ^. M! z
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. F( l W4 G+ h: J, ^
14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4 R' O' Q- e- n! j9 V' D
14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4
; k' k# H0 a$ t14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp4, }6 F L' x+ b: I" Y7 i/ n
14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4
' \* B3 f+ E4 i% e14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
: o4 ]# {5 p7 C% B- Z14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4
+ h5 k @" }7 H) F$ N: J. F14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp4( V6 `1 d5 Y8 b; m% u
14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4! Z1 ]7 R m U& e6 U3 G% ^
14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4! [+ a; x. h. j/ O, p( T
15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
( ^# t. x. t; N$ [15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp42 V& z# }# N, T: p5 S
15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4$ i# [! [" T# b+ N$ z# w
15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4
! U; Y+ X+ P4 ~5 [* Z5 b15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4! v6 N# i' e9 k2 l
15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp44 ]3 C! v% U" G7 D
15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4' C2 z, l2 x) `/ K4 q$ U, |) i
15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp4
- ~! X$ R. u+ B- T+ s15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4
& T2 v( b4 A0 ^1 S! F15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4& {' u9 N. A% o, n' W
15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4
3 t( L d$ {+ \15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4% q8 t$ A" |1 E T/ B
15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4
" \* B5 S! } {* `3 W% N" d7 d# M16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
, N* Y' Q* ^$ y16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4! P. m8 U, _7 y
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型(二).mp4( ?& W& i! p/ A
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp4
; l+ o7 j% u8 z16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型(四).mp4. N4 N& m% x5 I7 w- P: e3 |
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五).mp4! j; a/ A% B# D l) ^
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4( a3 e$ U9 s5 b3 Z M% u
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4* }/ Y3 h: e, k
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一).mp4
j- J8 _+ v- g" y6 h16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二).mp4
j' i8 _, X* V- U0 {16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战(一).mp4
* e4 ]* X! R0 k16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二).mp4) d/ ]7 k2 n, e- T, S
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战(三).mp4" f5 n+ Y3 d& G% k
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战(四).mp4& c H B& ^2 Y. X7 q" X0 D
17、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.mp45 g& n! L. V, R% Q9 y* ^; W% `
17、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
8 @# _8 h9 Q7 }. c/ S17、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).mp42 ?( J% i' A6 K4 `
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.mp4) n1 ]: r ^) O8 f
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4: ]# d4 u2 i6 s7 K2 A. K" @( J: C* E
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
( @! x6 e9 p- [' u; S3 V17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签(一).mp4
o2 q2 O/ t& ]( `, x17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签(二).mp4
. ^4 b& F3 o% k17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三).mp4# L' i$ F; m2 l0 M ^' N
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
M! w3 E6 z1 a17、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' M/ x- f0 }1 V( f+ d$ V
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4% |* B6 F8 `$ R! N$ y9 V+ Y
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4' Z# E: \( E0 E# Y% W3 A2 |$ _
18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
& R6 e4 T' A% f" R18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp44 N: H% |- h$ s9 A( D7 ^
18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp4; V! K9 r4 s8 l" ]
18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp4
8 k' ?9 C, W* E8 W6 j7 f18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4
/ L/ `7 _& `9 c8 a18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4
7 `1 e2 C" O8 i* ?. ^- a+ {18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4& V5 Z g( \$ n0 t% `
18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
* ?3 v7 p) q6 y. A18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp4
/ v7 j1 C8 n: I18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp4) Q' e& e7 G/ U& N( H
18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp4
& ~8 L" y7 B7 J7 o3 G18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4
3 l5 N1 U; E+ {: F18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4' v- a: _1 ~! F
18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4! g. H" h# R+ j4 l8 Z- {5 w
19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
$ [7 k/ W( ~" H: Q) q! {6 ^) N6 O19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML.mp4
( z* a/ e5 I! s1 U: @3 `) ?19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4
8 G m; F( y p$ c19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一).mp4
; ^+ q0 I; x7 {; ]& v19、课程:网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup(二).mp4
2 I* L, t. A5 b; S+ z; d5 u* z19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp4* L b8 v, H( y- y) p6 g
19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二).mp4
* D. \4 d- Z5 v! }% w$ T( B' N19、课程:网络爬虫入门.8、Charity Watch(三).mp46 w8 i* F* y& c
19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp4# k' v: t: ~! G# L d% H
19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二).mp49 \3 P! r- W* J$ N& j" x8 s+ m
19、课程:网络爬虫入门.11、弹幕爬虫(三).mp4
, G" O: q( S0 _6 Q19、课程:网络爬虫入门.12、弹幕爬虫(四).mp4
. U6 J* J2 X6 {$ H" n: C19、课程:网络爬虫入门.13、弹幕爬虫(五).mp4
$ K9 E( D9 P! g; {6 b* Z# o19、课程:网络爬虫入门.14、弹幕爬虫(六).mp4
, ? U. e3 l) Q+ @% C20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File.mp4
! G/ N: d5 U# ~20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File.mp49 V) P/ a7 m2 W; ^
20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一).mp49 L/ O2 i& A8 W
20、课程:爬虫进阶.4、静态文件获取(二).mp4
# r$ d0 E5 L: ]+ l20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一).mp44 F+ ^; o% X. a: D6 g [
20、课程:爬虫进阶.6、认证授权(二).mp4
, M' @3 |" H6 I( P20、课程:爬虫进阶.7、认证授权(三).mp4
: c) F" I+ M( y" T/ u6 {20、课程:爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展(一).mp4
. ]$ J% W! g- [. x0 P20、课程:爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展(二).mp4
% [% l& i: S( e5 H21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp4
& v; V1 i _% W2 w21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp4
* B0 A' b3 U) B8 y" x21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp4; s# X8 `" R* s' t' D
21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp4
/ B# \; x: ^& x- H* q3 n8 Q! X& |. m& ^21、课程: 正则表达式.5、分组.mp4+ j7 D6 q5 \. u2 E8 J
21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4% R3 r' e' Z/ M) ~- h( c6 e
21、课程: 正则表达式.7、案例分析(一).mp4: D9 @0 Y& G, |6 x. |: z& ^5 m
21、课程: 正则表达式.8、案例分析(二).mp4% \# d, f* X1 A8 t, W" d
22、课程:贝叶斯统计.1、联合概率.mp4
: b e' c6 g7 b! C ?22、课程:贝叶斯统计.2、边缘概率.mp4
, a5 }; b( x# x$ A22、课程:贝叶斯统计.3、条件概率.mp4
$ u! d' N5 Q$ O/ l& @22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp4
- `. l0 E5 c) o2 N) |* S$ }# w22、课程:贝叶斯统计.5、贝叶斯公式(一).mp4" F' B: D. r7 l( e, M' N+ G; z5 R. d3 D
22、课程:贝叶斯统计.6、贝叶斯公式(二).mp4
& g* T2 q1 y/ B2 K22、课程:贝叶斯统计.7、流感案例.mp4, U/ p: b" ?$ L
22、课程:贝叶斯统计.8、图形化理解.mp4# ]5 `- J% M# q" N5 }$ f; c
22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析.mp4
0 ]& ^( J7 r D- S+ K, N* N+ t22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4
# ~+ ?; Z% ]3 H* L) k" F22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二).mp40 U9 a1 u6 \' ?% h- v
22、课程:贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(三).mp4
" i9 ?7 F5 K0 `! |- {3 r' c# o22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp4
' K, B; m; k5 c) j0 f3 ]1 u22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二).mp4
" `+ n, m A. k; v8 x( f6 `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
' O: K1 J8 m( p: c+ u23、课程:搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id(二).mp49 m/ u& O& I* ~( o& H! a% j
23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4% {. j @$ B3 U8 |/ Q
23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp4$ ~( ]" q T& `) D9 k, [
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
23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp4
) ^% ~, |8 ]8 G, s, w23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
2 N/ ]' v' `! h( C/ Y, L% I23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp4
9 K& I! E' C/ S' K8 b+ h23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4
( S8 N1 G) j G) L _% N9 k23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三).mp4
2 y8 W. q5 e: p) E9 M/ F3 }2 Q23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4
o; ]8 C. l# ]7 s' z: A4 K23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp4- t. D. y; J/ H6 w
23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp4
3 k& T: M& J4 f) e3 B24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4
: d6 F" o! c. W7 S- Z24、课程:贝叶斯思维.2、贝叶斯统计(二).mp44 W m; J( ]) x, N+ F% k0 E2 Q) d
24、课程:贝叶斯思维.3、贝叶斯统计(三).mp4& A* P6 B8 s' L$ ]7 L: u6 E
24、课程:贝叶斯思维.4、贝叶斯统计(四).mp4
% [4 k: a) w$ g, _" k8 _) f8 E24、课程:贝叶斯思维.5、贝叶斯公式(一).mp4" J, L- Q# [: s; k/ y
24、课程:贝叶斯思维.6、贝叶斯公式(二).mp4
$ P- ~2 K( A& R5 U; w. i7 c* N, l24、课程:贝叶斯思维.7、贝叶斯公式(三).mp42 I# V- i& }3 Q6 S
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
/ ^6 _, Y- a5 n+ U6 G% ^8 g$ I24、课程:贝叶斯思维.10、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(二).mp4- @8 e" e/ U8 G% B% w# ?" ^
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
( l" \ k) f! t$ E) c24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4' a+ h6 [: ?" e1 T( C; o
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理.mp4
% u6 V: t/ v8 P5 n, H25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp4
`6 x# k r4 I- t$ [! e25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4: s: q# |9 o4 [
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp4
% E! L; T, N/ U+ A( k25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp4" B2 F" X+ O9 Z' M2 x, f7 P
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4
`# x4 Q1 B7 f; u25、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$ I @& y4 q( J% C: t* o6 H1 [
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' L- z- ]8 {, F' N7 z* C& z3 w
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
# j& k( x3 q) E25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.10、二十四小时的弹幕频率分布.mp4
! n+ ~) g9 _* v9 ^3 y s( A4 b25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布.mp4
& {4 B, S* x0 P8 q/ b1 S6 V' ^25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息.mp4
+ Y% f1 G1 s" c% Y0 Q/ `+ _25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.13、脑筋急转弯(一).mp4
+ c# w( H' J1 Q1 Q% y+ C2 l25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.14、脑筋急转弯(二).mp4
1 U& V/ M2 ]: h: C, h* p26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp4
6 F6 p+ \' c w26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4
0 k3 Y5 t( K; d$ m. ]1 V+ T7 n26、课程:聚类与代码实战.3、聚类的定义以及和分类的区别.mp4$ e+ a) i( E( J& @7 a; `
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
% u7 |8 v* z2 W26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp4
7 _! Z/ B N1 F& m2 h2 G! Y& n26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4
( A/ G7 m% ]5 A) k26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类.mp44 n. X9 S* E" r0 X
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
27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的.mp4
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
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
, 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 ^
27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp4 L0 ?7 [6 Q5 Y, m6 O' e
28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一).mp4
) @6 ^1 c: C: C& t" @! z' y28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二).mp4' K) W- R, n% w5 F- T
28、课程:近期推荐系统概述.3、推荐系统算法概述(一).mp4: z" n3 H; P3 n7 o* T
28、课程:近期推荐系统概述.4、推荐系统算法概述(二).mp4
' J& s3 ?2 Z9 `& ~28、课程:近期推荐系统概述.5、推荐系统算法概述(三).mp4
. 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
28、课程:近期推荐系统概述.9、基于图像的推荐.mp4
( f ?/ S# g) t% i& _6 n Z- P6 i28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4
/ u# k0 w; ]2 c8 A" Z3 [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.mp48 c4 V' m& a- f9 Q. g
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
29、课程:人工智能的江湖.3、第一次AI寒冬(二).mp4
4 Z& ?8 @; c. N7 c4 u29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬.mp4
, {# \5 h2 \6 Z* U. T29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.mp43 C" A( M9 a% H9 m9 k: k
29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一).mp4
: P" j9 X3 u6 P" A29、课程:人工智能的江湖.7、瞻仰大神(二).mp4
* [4 a7 Y% H2 X+ ]2 q; T2 t8 z) n29、课程:人工智能的江湖.8、瞻仰大神(三).mp4
8 Q. N4 j [; |$ x8 \. ^29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一).mp4
# g. n! d/ X* F# n! r8 y R29、课程:人工智能的江湖.10、今天的应用与影响(二).mp4- a4 G7 _5 W% I7 e! h$ P
29、课程:人工智能的江湖.11、今天的应用与影响(三).mp47 I) c7 n/ a& G' ^' k
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/ q# l4 f9 y0 V7 r, Y
30、课程:机器学习在图像识别中的应用.2、什么是机器学习.mp42 q3 r: ]5 `% p, @. B
30、课程:机器学习在图像识别中的应用.3、什么是图像识别.mp4
1 r' }+ l" ]: z& h- G. z/ P30、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- J# p& o0 ^+ m! R0 l$ @
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
* X2 |+ }% ^" v, F% u30、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.mp46 v# v9 _3 X1 t' w
30、课程:机器学习在图像识别中的应用.7、机器学习的工作方式.mp47 Z! G, Q9 E3 h' o$ n9 y0 O
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% @$ V8 l: b0 P
30、课程:机器学习在图像识别中的应用.9、机器学习的算法(二).mp4
; m8 ?/ F* ~) k0 f30、课程:机器学习在图像识别中的应用.10、机器学习总结.mp4: P7 v V n" V3 r" _2 s) G+ O
31、课程:Pygame.1、学习框架梳理.mp4+ G5 k$ B$ V/ K9 `6 q
31、Java自学网收集整理[javazx.com]
/ @7 h T9 |* W. W31、课程:Pygame.2、剩余课程安排.mp4+ W" {$ f, w! J8 A
31、课程:Pygame.3、Flappy bird基本背景图像(一).mp4$ g# K5 {8 F( F9 x& a2 A; w
31、课程:Pygame.4、Flappy bird基本背景图像(二).mp4
5 g1 o! X2 I; T# ~4 u4 }31、课程:Pygame.5、键盘操作-小鸟左右移动.mp4
# d# y% ~+ @" D$ A31、课程:Pygame.6、扑腾扑腾翅膀(一).mp4
' B5 C4 Q4 R2 v1 w+ V; N9 @$ q8 O: f31、课程:Pygame.7、扑腾扑腾翅膀(二).mp4. O" v. m, d$ T% y
31、课程:Pygame.8、柱子的移动.mp4
$ \ z& W' N9 E" |& ~7 d% O- @5 H: m31、课程:Pygame.9、生成一系列的柱子,并且移动.mp4- W) v! d6 u3 r* T R
31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来.mp4
) M- P/ N7 Z5 L( }. w0 ]2 [; n! W31、课程:Pygame.11、假如小鸟很聪明.mp4' v. c7 V/ k; M" @
31、课程:Pygame.12、给小鸟计分.mp4
5 ~& V! S! d" |6 W- D( L2 f32、课程:Python控制系统.1、The basic self-driving loop.mp46 i0 ]& R3 h# b" p, j
32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型.mp41 Y) F% g! f# h( G3 M
32、课程:Python控制系统.3、安装OpenCV.mp4; ?1 ~& d3 Q6 h6 e7 a! c- |! s
32、课程:Python控制系统.4、OpenCV练习.mp4
3 n: X% k* m( _( O9 R# N: p32、课程:Python控制系统.5、数据库基础review(一).mp48 F& \* c! a* a9 N& G% W
32、课程:Python控制系统.6、数据库基础review(二).mp46 u. Z) `( H4 p7 q9 t0 H
32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp46 @" T8 W1 y7 L+ X1 b: {/ k4 o
32、课程:Python控制系统.8、MYSQL的简单介绍(二).mp4( O8 ~1 r+ y% }2 A3 _4 G' Z3 j4 q
32、课程:Python控制系统.9、激光雷达.mp4
2 [0 ?0 I1 i7 `" m& A( {7 r7 D/ ~32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一).mp4; P& C- I& H4 Y# ?
32、课程:Python控制系统.11、Ctypes basic(二).mp45 g: t1 W- F& s. G' W
32、课程:Python控制系统.12、Ctypes basic(三).mp4
A4 U, n/ ?( c$ \3 |( X- X* R33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片(一).mp4
/ K4 N4 m0 Y6 m1 L$ w1 b6 A0 ?33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.2、读取图片(二).mp4
+ F6 y. F& i) p1 S8 g33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.3、读取图片(三).mp4# m% t) E- W" h8 J9 w
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.4、读取视频.mp4
/ C) n8 r% ^9 c3 Q2 ~33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.5、绘图函数.mp43 u' `. T$ k1 M* a4 X) ?( x
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.6、OpenCV图像的基本操作(一).mp4! u& m x2 R( N5 L
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.7、OpenCV图像的基本操作(二).mp4, A. ?* S/ _* E0 z* ~) V
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.8、图像处理:颜色空间转换(一).mp43 @: }8 ?4 W: M. l; y7 H
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.9、图像处理:颜色空间转换(二).mp4
# w/ p' A5 d! M5 v/ J33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.10、几何变换.mp42 L' h; v! @( W! Q
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.11、图像处理:图像平滑.mp4
* f) |' |0 `" n+ E( {33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.12、图像处理:形态学变换.mp45 l2 |- o6 v* x# {, C! f0 M
34、课程:从游戏数据中提取feature.1、收集GTA5游戏数据(一).mp4
+ F( F. i: u6 x7 E- m% |34、课程:从游戏数据中提取feature.2、收集GTA5游戏数据(二).mp48 r2 F* Z' p9 R& S4 | d. c
34、课程:从游戏数据中提取feature.3、收集GTA5游戏数据(三).mp4
# y+ q/ s0 V- z. _9 O) S! _34、课程:从游戏数据中提取feature.4、Check Data和OpenCV(一).mp4; }1 S+ v/ N8 T9 U5 ~
34、课程:从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV(二).mp4
5 |& Y; ^% R" K& y/ G2 @34、课程:从游戏数据中提取feature.6、模型加载插件.mp4. r. ~4 [6 r: v: c+ |9 B4 t s
34、课程:从游戏数据中提取feature.7、C++ review(一).mp4$ T2 g- m/ t+ N
34、课程:从游戏数据中提取feature.8、C++ review(二).mp41 v+ r1 f) ?: G) k' z* C6 ~/ e+ n
34、课程:从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process(一).mp4
3 I8 n* D% g8 q0 m34、课程:从游戏数据中提取feature.10、模型案例分析+OpenCV process(二).mp46 V7 B8 m& D/ S$ ~. m. |
34、课程:从游戏数据中提取feature.11、模型案例分析+OpenCV process(三).mp47 a$ w( g2 n7 f* i* r @( f5 h
34、课程:从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process(四).mp4) L4 c w' z9 ~5 c; M" V
34、课程:从游戏数据中提取feature.13、模型案例分析+OpenCV process(五).mp49 | x Q% _% d8 N% U) J
35、课程:GTA5自动驾驶项目.1、作业布置.mp4' G6 @, g! w7 I
35、Java自学网收集整理[javazx.com]/ J, C' g, F' i$ q8 f3 {5 b5 t
35、课程:GTA5自动驾驶项目.2、GTA5自动驾驶分解问题(一).mp42 ~$ c8 F5 a6 d7 Y7 P% ~
35、课程:GTA5自动驾驶项目.3、GTA5自动驾驶分解问题(二).mp4
9 ~; w2 |0 ?$ u( ?8 y8 b& X35、课程:GTA5自动驾驶项目.4、GTA5自动驾驶分解问题(三).mp4
5 Y; z, ^5 |1 E- A. f* t' r35、课程:GTA5自动驾驶项目.5、GTA5自动驾驶分解问题(四).mp48 n* v# U0 C2 r, f! r' e8 C
35、课程:GTA5自动驾驶项目.6、GTA5自动驾驶分解问题(五).mp40 C; b/ S0 `5 ~: J: ]( g
35、课程:GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线(一).mp45 Z/ r7 R- `6 g" w9 o* m
35、课程:GTA5自动驾驶项目.8、GTA游戏AI识别车道分割线(二).mp4
. p- N. a$ n4 A1 G. H& B35、课程:GTA5自动驾驶项目.9、GTA游戏AI识别车道分割线(三).mp47 s" \& P. r0 S9 a: @& h
35、课程:GTA5自动驾驶项目.10、GTA游戏AI识别车道分割线(四).mp4
- u9 B0 x$ N! @35、课程:GTA5自动驾驶项目.11、GTA游戏AI识别车道分割线(五).mp4
) B3 e1 m* e; X" o! N, \/ j35、课程:GTA5自动驾驶项目.12、GTA游戏AI识别车道分割线(六).mp4
( y; r# D% O6 [/ S35、课程:GTA5自动驾驶项目.13、GTA游戏AI识别车道分割线(七).mp45 ]0 @+ t6 G; [. f) X( y) K- ~! p
36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念.mp4. O) S9 \3 p' H- k
36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一).mp4% y0 w# F7 b4 @) I: d3 i& D
36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二).mp4
4 w( i# D+ H7 @1 t% X) w1 k36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp4/ K$ w% J/ u4 { K- `) ?6 v
36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp4
7 t4 Z8 V) R6 j' s8 [$ {$ Q* |36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4
$ c9 p/ C- S. ` [9 t36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4: O* e$ U; o6 ~: V1 y8 w' z
36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp44 j5 L5 P4 T1 j% _9 B
36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph.mp40 j: w7 G" w, ]8 g" r+ H, x
36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant.mp4
7 Q+ [" x6 y; G3 G36、课程:TensorFlow的基本操作.11、Variables和Placeholders.mp4
* l X2 I' M) c+ h/ s36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一).mp4! e% b/ p0 P) ^* A. Y0 H
36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二).mp4
4 c g, M# z% F9 A% N3 K9 I36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三).mp4; @& w' j! D+ g- e+ R( O
36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp4
3 o0 I- v5 z3 P6 B; `+ A37、课程:神经网络.1、神经网络.mp4
) B. u: h- X1 M4 A; V: Q( d7 v9 E% p4 B37、课程:神经网络.2、深度神经网络.mp4/ Y' D( u' O% _7 M2 q
37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp4
, K" d6 l* h+ o* L37、课程:神经网络.4、激活函数.mp4
6 S: }! O4 O ~9 t37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp4
. u5 _( f& m) n$ o. `. @/ ]37、课程:神经网络.6、优化算法(二).mp4+ m" ~. l7 _/ Z( u) H
37、课程:神经网络.7、正规化.mp4
/ _! b6 m4 o3 M7 Z0 I% o3 A37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp4. W* ?; {5 ^0 V! i0 e. x
37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二).mp4
8 }) C' t# B2 M( O3 |37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三).mp4
9 N% a ~6 d# m6 l3 \37、课程:神经网络.11、神经网络代码实战(四).mp4
# I, N4 A$ I( f, [& c* g38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp4
/ W5 l3 v. Q/ f9 g38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二).mp4% q2 X6 |: J* V( r! R% ` g
38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp4
) b" w% ]! B5 E0 o: U# ~% j38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp4/ R2 m& I! U3 |# D7 q
38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5.mp4
% B" p. f4 V$ e5 i$ X/ d9 o& s38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp4
' U$ ^9 y$ w v. ]! Y9 J- N/ D38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net.mp40 `7 c2 Q% Y) N. u9 z# ^) d
38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16.mp4. \# w9 S6 x+ ]
38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network.mp49 @9 B# _4 ^) \0 s. }
38、课程:卷积神经网络.10、深度卷积神经网络:Residual Network.mp4' F8 N! T! T3 z. ]/ ]
38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet.mp4
, K0 W* o8 ?$ H39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp4! w6 i; O/ l9 O7 ~7 R/ t
39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一).mp4; j2 `; y' ?. G" e5 j
39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二).mp4! S7 U; R- u3 g
39、课程:卷积神经网络的应用.4、物体检测:Fast R-CNN.mp41 p! O4 Z9 ]7 d9 ]
39、课程:卷积神经网络的应用.5、物体检测:YOLO和SSD.mp4' s9 O! U) k( \" ~5 G7 F
39、课程:卷积神经网络的应用.6、文档的归类.mp48 G* o& n$ E4 D* k: Q
39、课程:卷积神经网络的应用.7、代码实战(一).mp42 U5 }: Q2 Q# w- z
39、课程:卷积神经网络的应用.8、代码实战(二).mp4( Y2 r, _* `( Y5 z; s9 D! V
39、课程:卷积神经网络的应用.9、代码实战(三).mp4; P( l1 z* m; L6 r$ p7 s
39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四).mp46 x3 e* y, T! [" h* J+ K
39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp43 Q" j% P6 u* x7 l0 ^( g4 _7 [
40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp4
* g5 b. C. S& q40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp4 Q6 V9 Q! L& _/ b
40、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
5 f- |& |0 O7 h- R4 E40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp46 ]: {( Y2 A! d- N a! L+ u% @ v. |9 ^
40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
. y# H% Q6 y( M/ M% |3 w9 Y40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp43 y" Z: O# t$ M$ u H
40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp46 I% x6 T3 n! H3 t# q3 `; ^0 V
40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp4
) @0 X1 z" |* H. M3 |6 b* M4 }40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
1 h; I" L0 [1 r! c' i40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一).mp4, I. y0 |6 n' J: G* E# |
40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp4. x( i) R! P/ B7 ?/ v
40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4! Q6 o9 D7 K0 K' Z9 o2 N ?
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% N) ?/ ]8 c K( H5 q9 N- b
40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4
+ U# h% i* c+ j1 w% F) C' l40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp48 ^, o) n5 N0 M
40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二).mp4
! N$ { ?- b. g# P. d n- `41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp4, {8 V9 V, I8 h) a! i1 `
41、课程:递归神经网络.2、为什么递归.mp40 i& |, B; Y8 ^( m( E: ~4 }4 }9 p- v
41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp4
3 @+ J6 Z$ L. O2 k7 \41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp47 s+ b1 H* D) @! d# k* Y/ u
41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络.mp4! C% Q- P9 U/ d1 ~1 b7 }; Q o$ _
41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp4
$ D6 ]# z5 T6 z9 y* `, N41、课程:递归神经网络.7、梯度消失.mp4, l: [( l3 b: @) n
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
3 E# K$ P1 t3 \' b. J42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.2、长短记忆网络(二).mp48 A7 A L' Q8 b- h# f8 d
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
7 R3 {- R( @# I8 i+ [42、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).mp49 J1 L$ K. s/ ^# o2 f
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).mp4* B; t1 {9 V4 ]: c8 z7 }3 g" L( j
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
! @7 t/ c5 C; _( S' @42、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
7 k) ~3 ^+ C* u5 p0 l. ]42、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
& R- J; h, ^$ V W* Z5 |, m43、课程:线性代数与数值分析.1、线性代数与数值分析概述.mp4
3 ~. u% R: \9 X6 {43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4
/ C3 N3 r; |0 t: z! ~% Z. ]+ n43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp46 G3 i& h! Z" h) ~( x U
43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
; h( E7 l# x( J, O& r43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4
' A" q5 c8 x4 X) [4 F% G43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp4: e% e! h ]3 K: } A
43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp4" _& O* \" c5 w7 A1 ^; c4 C& 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.mp40 a* Q) _9 Q# E8 U' m+ z! H8 ?
43、课程:线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量(一).mp42 J7 v1 e) Q, k7 K" ] B9 j( O
43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二).mp4
0 w! K. w' q! _8 b' \43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp4
: {' v8 Y% D8 h- N; M# [43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp4$ w- Y" T8 ^2 q
43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一).mp4
( d+ ^; O3 g0 H. ]43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二).mp4) Q* m( n& R7 Q- e7 v
43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp4* ?! G" ~7 y% W+ Q0 Z% {
43、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
* W( r6 G, B: U6 v43、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
' p0 j0 e% Z' i' G/ b- i5 ~+ u' m44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp47 n) O: a9 Q% v2 l2 A$ P3 k# E5 ~
44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
8 S5 o, O2 b( M8 n% Y44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4
, H) e9 a/ a" w2 Q( w: l7 K# ~# i44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入.mp47 n+ O8 g9 ]! ~6 z
44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4" A& [5 n* M; X2 j
44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp40 |2 L+ K6 g# [. z! E% H2 I
44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp4
9 M# b4 C- n+ b2 y44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp4
: u/ ~$ z; Q' ?0 u! u% x+ R/ y44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp4. [4 [" n/ u6 Y7 A. J
45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4
) s- R4 Q& h3 V1 v45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4& O( L( U# f& s, S1 O2 s
45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一).mp4' O2 n) B7 ?+ {2 Q. w+ E
45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二).mp4
3 { O8 M) K( |+ D) U' [45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4
" K4 q5 x! q' e# D45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4, M# ^- F' o. V0 _0 u( W& N/ G
45、课程:递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型(一).mp41 o( p3 r. D; p: h0 S7 i
45、课程:递归神经网络的应用.8、词嵌入表示—RNN语言模型(二).mp4
0 D: a5 C: M$ k$ N, v% ~/ `0 n45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4
2 ?- @! {0 q9 r9 Y! y9 D' C2 S3 m45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4, B5 I" u6 t" K( p# q
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
0 X9 M, E9 [ ?$ [" q46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.2、强化学习基本概念(一).mp4( j. U5 V1 D0 z/ F4 E
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- ]6 e# t+ Z" D0 V% k& i4 [& I
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
l; v6 l0 i7 c9 A9 K" {3 M, n4 I46、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
4 J6 y4 x9 P" D7 o( l46、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).mp4
! d9 S! y, |2 F; R; F& M46、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).mp4
3 v3 Q' s6 W7 m46、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
3 B! ~! Y5 i- ` a+ L- }0 r3 E- O47、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% M" s" B$ a8 a9 M/ t; [6 @9 x
47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp4
: d3 Z$ _9 S* L6 A8 @47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp4
& `& a& v) ]/ l* r1 P7 B47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp45 t) j1 _/ n/ x3 ~& [7 q
47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4! B2 n% N Y2 }
47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp4
- k6 |! m3 N3 y4 j" d* [ s47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp4# W( ]+ ^6 F# `2 T
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
3 E9 Y) g9 ?9 }: r8 N2 W47、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
5 e4 w" h' |1 G) w8 v' D7 h47、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
* @4 `3 m8 x1 W f/ [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% m0 m4 Q; w E' L+ W @" r3 |# I
47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp44 o+ l. W( q$ B. R1 d
47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp4
: n& q0 T% G2 M) f48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp4
! s7 @+ d+ W4 N- z, M) }; M1 E5 H, U48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp41 c( H& H, Y9 c& U! b+ }3 N
48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp4* ~/ r- u. I- B5 D
48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp4
1 U( E+ d4 {5 L3 K2 }1 X48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp4
+ _$ }# d2 @# F2 A5 ?2 C48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4
2 J# I1 i) U- p1 V48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4, B: }9 K! C9 z4 l, b
48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4! E) r A3 Q8 \
48、课程:强化学习:迭代法.9、迭代法求策略估值(二).mp4
' o0 v2 O/ B2 n. X' W% [0 S48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4
' H( e4 [9 F9 I- }7 ]! m- C5 y48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp4
9 d8 r0 u0 _0 o1 Z+ ~& b48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp4
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! \
. m( f! v5 W" j% {5 c8 g# P- ` o" m( N: v& m" T; q5 }- p% z
|
|