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Java视频教程目录:
1 z0 B6 ~+ k j8 I3 U% d& t) k( m4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4: z" I$ u+ P, o4 a$ [$ s
4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4
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4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp4
3 b2 b c0 Z0 q( O1 H- ]0 L4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4
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4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4% p# f! _" Q R
4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
7 i$ i& H/ Y9 \9 m4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
- b# Y& ]& B3 h2 c! U4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
: p, M8 l. w" o1 b' Z/ `4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4
, K. t" U& O- s9 r1 B7 C; M5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp45 Q7 w. y7 f$ T* z( g' b( J, B( \
5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
1 u+ G! ]* J- x" U: u. [; X) B2 h: `5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4+ ~& b) X% ~. N4 `* J8 p% P
5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4
9 ?/ p. [7 R# w! c: M1 J( L5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4/ h+ ]2 Z4 \! Y
5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp47 J9 Q4 w5 u& g6 y& \
5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
4 F9 ], [; m% A3 z. U$ E* D5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
: A* _* C1 l" J5 m. \7 G5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4; C7 n1 p& u) \0 e# ?3 o
5、课程:Numpy的基本操作.10、Array processing(二).mp4( g; I% C- U7 ?
5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
4 w3 q: J8 j: h& P2 `6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp43 r8 e; ~, \& q5 q b, L6 O8 z" I
6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4& |, E; U3 u; x1 c' h" {& O, v1 m
6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4" s* h8 _' K. H( B9 X
6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
$ O2 L" O9 P: ?! y- E0 ?4 `6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
2 D$ f& H* r* ] w6 H6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
4 N8 k3 l, w' K% g& ~6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
8 W: B% g2 W5 t6、课程:Pandas的基本操作.8、Drop Data.mp4
/ R- U# n9 D/ W9 b- H6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4
$ S$ D: M* w+ H/ d; M6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4
" L% {. }" w V, {! ?( s( R6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4, P6 t9 D* H# j3 O* J
6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
! X& i4 \* P1 v! z- ]. g* L7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4. B0 v4 U- N8 i6 z
7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4* S7 k# W& ^+ _- E, J
7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4
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7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4
; g- Z/ m- j9 J7 [7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4
# b" H7 j% X2 L7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4) B. c" e8 o8 I
7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp45 ?2 `7 U! n9 d+ L1 u2 H% d
8、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
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8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4 g8 ?6 u' D0 Z ^: ~
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4
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# v1 o. E; F0 ~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.mp4
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8、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* i3 } o: \# @' N
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
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9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp48 w: b! R D1 _( m4 D
9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp41 C! o8 l+ ?# k' S) k' B- }# G' C
9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4' v' Y+ c1 D% r" A
9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4* Z K* h$ ?; a0 Z* C, d. E. g
9、课程:线性回归.5、问题解答.mp40 O- X p/ G' W2 O5 k
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
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9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
2 |! e0 n, v, }9 `" F4 s' y9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4; L$ L0 ~, z3 R- r0 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).mp46 z! H6 `" F& w/ q( ]- ^. B% @
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( ~; p: \7 @- Y0 B9 t+ I4 Z8 W) Z
9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
! Y. u& s. A4 |5 s/ n9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp47 y( k+ v/ A& O" j' J- ]
9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp47 }$ r4 v% S' m' S# Q
9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4
- p5 M% X0 b8 n- O# d10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4, r6 |8 W8 u; ^5 n d
10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4+ t5 @/ n7 X- {; Q9 W$ r6 i/ f
10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
0 S l5 S# H1 q. h( C0 T10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp46 C4 h' e; }# U. [! Z! A
10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4# l) W3 S2 O; m; z# a+ g; O
10、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
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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
1 @3 A4 O' I4 u/ `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).mp4
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10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
4 k$ L/ J! P4 z& K10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4! T- g+ S. J. F" o
11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
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11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4; z% Y8 Y4 M8 \! b. H
11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp47 O: ?0 M/ `& c
11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp43 @1 H+ m7 j1 m/ Z" o/ N7 z' g
11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
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5 @7 U7 e5 r4 B4 w+ J9 E/ \11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp47 g# o/ ]' l" m
11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp47 K# `# J. k j. x8 \9 _7 B
11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4
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11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4: l6 }/ K( u) d$ R
12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp42 l, D* G# {5 K4 ~( X
12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4
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# D1 b2 }3 Z% j) W12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4
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3 ]- ~! q0 `5 r# l1 Z7 m/ U1 b13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
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13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp49 z( l* t& _- a: i- d; k
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4
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13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
1 A8 O- N6 e5 g* |& g8 }4 A13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp41 R1 d* D0 B: |$ L. J7 x; V
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
* Y7 d( Q% B: H$ x, V9 Y# T7 P13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
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14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
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14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4$ y* X2 @2 b9 Q3 K1 g- m
14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4
6 G# I3 l2 ~: N- ~' e( t15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
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15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4! m f* D; @& X: E. z! ]
15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4
- u4 Z" h' ^$ z& H$ a15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
* P, ^1 \0 J$ Q7 J+ C V15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4
$ R0 s0 Z! Z+ c1 A- V- @4 k3 k15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp45 Z1 X, i9 I3 G3 D
15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4
8 }$ u( P# g: Z7 v15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4
# ~* m2 ]9 Y! Y& e15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp42 ^" v4 b; z' h" M- x8 }
15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4
/ y) l" c: O# c' P1 E9 |15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4) s! w! a5 g% r. p' X
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4. _" T! d& M, {3 D7 B
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4! s" M) z7 R( ?3 O" R3 s9 c
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型(二).mp4/ t9 S2 e# @5 W* J' {
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp4
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16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五).mp4
% p* z+ \7 J6 E3 R16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4
" q9 q& f* D, B/ [; p. Q. }5 K8 x0 \16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4, W/ D. j _+ N; ]
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一).mp4
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16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战(一).mp4
3 t) F- P" S% J( s. P# L% ?16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二).mp4
8 I8 o; O& g" c# _+ V16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战(三).mp4
2 m! j8 F+ _9 t* d) H16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战(四).mp4
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' e6 v: k6 u9 u: ?, {* M! _8 Z17、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! I) \& ]2 a$ r- x
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
' C/ l/ |% `; B; T17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4- p) x( a k) D8 {" a
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: y6 T7 \4 v/ j* V& L17、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
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5 l# ]9 w# @' T% N( L- i3 m- M18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp43 M# O4 N; Y- k# q# q& g; W
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20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File.mp4
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21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp4' X* u3 N# ^! |( y) Z2 w
21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp46 D/ U! M; G* K4 A8 c1 R F/ b; \1 i
21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp49 |; R7 ~3 g' h4 k- t; K
21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp4
4 J2 s: q) x8 H" j. \3 j. ~21、课程: 正则表达式.5、分组.mp4; j5 t$ _$ M" ?$ ^+ O
21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4
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22、课程:贝叶斯统计.1、联合概率.mp4
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22、课程:贝叶斯统计.6、贝叶斯公式(二).mp4
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22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析.mp43 `0 A0 L! e" s/ X5 L. m, I" m
22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4# B8 `6 Q/ A, n3 q& W% f/ \
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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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
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23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4; p1 H: n: a# t R
23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp48 S' {4 |9 A ]% Z8 ]( ~4 ]
23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二).mp41 Y2 B& a& N4 R* {8 ]
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23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
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23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4 @ Z) a6 e3 X6 @) s, y1 J! a) B
23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三).mp4+ S9 ~( ], z' \5 \2 J
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.8、贝叶斯公式(四).mp4
1 W& o. r& g0 m; o, E1 u8 l24、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
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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
9 V6 b4 r& U4 M; G! q24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4
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" w: f$ Z0 ?" F2 H' a25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp4
) Z9 X2 I* N1 T8 [3 X7 C# J25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4
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25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp4
8 ^8 q, d4 T) P3 j) ?! ?25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4
' r S4 J i- V4 I( E4 L+ W25、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# j- p# q/ Q+ J$ C1 |- X4 W: x0 K
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( T, W: g# |7 p9 ]/ m" E" u
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; u! ^* c4 E& u7 S) g' y+ R! ^+ g
25、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.mp47 M. d; m& |# q: S1 ^# ~
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布.mp4* p, i& H, B6 \
25、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
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26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4
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8 B, }! t; a$ `26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp4
0 L" y6 H: j1 s( V1 u26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4
0 V, z% J" ]+ y4 ~& @26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp4- c# t. l; D( D2 W/ f
26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4
" T( o2 A2 i/ ?0 \26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类.mp4
: F1 ?% x/ B3 M( `) t26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp46 @ }* P8 v8 p# B: u
26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4
" _: I8 w9 ^, c26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4
$ b3 ~$ v8 J. C. `7 T, W26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4
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26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4
0 z3 T& B% J' S- z, g N& z3 I26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp47 E9 U6 y& U8 D" \' S' X
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.4、社媒舆情分析的目的.mp4
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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
4 }' e2 i( c6 p* o. ]3 Y: h: P$ J( A27、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
9 m. `+ X: C. \1 |* G7 N6 E; x27、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
: |; \# X& q [27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp4
6 q+ ]' M: b* N8 N6 \* |, I27、课程:商业社交媒体舆情分析.10、作用价值三:寻找接触点.mp4 r. A; T U- b8 J- W
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
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# _$ m1 U) A3 R! H; {) [0 `7 u$ p27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp4; o$ h! U. g/ x8 `9 c- K0 r. X! i
28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一).mp4
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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. @" l9 h, b) a+ O
28、课程:近期推荐系统概述.5、推荐系统算法概述(三).mp4
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28、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
( [9 i% B9 N9 A0 @: C( B28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4
I! ?2 P" }" Y: P9 t* s29、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
7 h8 m2 @/ Q7 ~/ x$ j29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp4
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9 y' l8 O- t U: X. g) u/ Z29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬.mp4
5 \2 n9 x* p( E3 K29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.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
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29、课程:人工智能的江湖.11、今天的应用与影响(三).mp4) a' a3 J" M$ `3 D2 e8 Y2 r* x' m
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9 }9 T1 H$ m/ m9 k# ^3 M6 ^30、课程:机器学习在图像识别中的应用.2、什么是机器学习.mp4
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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
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31、课程:Pygame.1、学习框架梳理.mp4
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31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来.mp4
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# b( B+ N: c$ p8 g2 j32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型.mp4
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9 B8 ?# @% b7 q# Q) `) \32、课程:Python控制系统.5、数据库基础review(一).mp4
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32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp4! r* ?1 v- i+ _% z$ n3 Z) o3 T
32、课程:Python控制系统.8、MYSQL的简单介绍(二).mp44 o% h6 P7 ?4 u6 E" b$ G8 k E% X
32、课程:Python控制系统.9、激光雷达.mp4
# M9 [3 |2 {0 P7 ]# K* N32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一).mp4
~6 a. V, c3 H+ m0 n ^% L$ }* L5 O32、课程:Python控制系统.11、Ctypes basic(二).mp4' c# d. T( i" x( u/ ^* ~
32、课程:Python控制系统.12、Ctypes basic(三).mp4# X: E4 c& a+ W" Z+ s% F2 W4 _
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片(一).mp4
# Q, b/ T$ }2 ?- q2 U4 w+ k- N% @- U33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.2、读取图片(二).mp4
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% D5 a6 P& m$ E1 F5 Q, ]33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.5、绘图函数.mp4
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33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.8、图像处理:颜色空间转换(一).mp4
( i# M' e$ B1 z7 e" @1 ~' V6 L33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.9、图像处理:颜色空间转换(二).mp4* t7 p9 l7 ?4 r1 v# b
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.10、几何变换.mp4, f6 G% [% a/ W
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.11、图像处理:图像平滑.mp41 V& W9 m; y% n6 y: P7 d
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.12、图像处理:形态学变换.mp4
, R: v8 J1 Q. O34、课程:从游戏数据中提取feature.1、收集GTA5游戏数据(一).mp4
3 O$ n2 d0 Q4 A4 O34、课程:从游戏数据中提取feature.2、收集GTA5游戏数据(二).mp4
- L* g) b3 K3 Z! n. C$ Y8 t3 `" _34、课程:从游戏数据中提取feature.3、收集GTA5游戏数据(三).mp4( Q1 e# m- X I& |2 q4 J
34、课程:从游戏数据中提取feature.4、Check Data和OpenCV(一).mp4
% `9 A+ u: {: E2 c$ z34、课程:从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV(二).mp4* F1 T& v2 l1 q+ \' u# [
34、课程:从游戏数据中提取feature.6、模型加载插件.mp4( m7 z' J4 V- l2 G2 U/ E1 \
34、课程:从游戏数据中提取feature.7、C++ review(一).mp4) {, C# D# K/ W% V/ Y Y+ a
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2 @# j% Q* e5 Z/ ^ v34、课程:从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process(一).mp47 p/ i) p/ j5 U% ^8 Y+ S
34、课程:从游戏数据中提取feature.10、模型案例分析+OpenCV process(二).mp44 x! @6 W9 f4 C' R# n8 }1 T+ c! R1 e# p
34、课程:从游戏数据中提取feature.11、模型案例分析+OpenCV process(三).mp4
k; w' \- G i: m8 ]/ V34、课程:从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process(四).mp4
# Q, p7 K# N/ A" B8 Y9 k/ C3 w9 i34、课程:从游戏数据中提取feature.13、模型案例分析+OpenCV process(五).mp4
4 F9 C& c% [+ _! p+ w4 i6 V6 k" w35、课程:GTA5自动驾驶项目.1、作业布置.mp4
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35、课程:GTA5自动驾驶项目.2、GTA5自动驾驶分解问题(一).mp4
' Z6 | k0 M* K& M7 \5 u5 g35、课程:GTA5自动驾驶项目.3、GTA5自动驾驶分解问题(二).mp4# L' A0 B9 C& U: ~
35、课程:GTA5自动驾驶项目.4、GTA5自动驾驶分解问题(三).mp42 k& P ?& [$ K, ~, M
35、课程:GTA5自动驾驶项目.5、GTA5自动驾驶分解问题(四).mp4
0 W2 |( ^1 H: g; x35、课程:GTA5自动驾驶项目.6、GTA5自动驾驶分解问题(五).mp4' Y2 l5 ~8 M. _
35、课程:GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线(一).mp4
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' d6 S$ d Y3 P0 }35、课程:GTA5自动驾驶项目.13、GTA游戏AI识别车道分割线(七).mp4: M& |& L7 a* s; K
36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念.mp4
' k E! c% s) N( |6 z0 m/ ]36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一).mp4+ n+ P* R- |! N9 `4 [
36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二).mp4
' u! ?. x( N. W) r. V36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp4
8 S% Y( {1 T. G36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp44 {8 e$ `; l5 n; G- k
36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4
$ n) n7 }- D( p36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4
6 V# }% _. p+ p F4 p6 r36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp4: z5 g" s n4 s Z
36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph.mp4
2 H0 S6 B: G' U0 E A- G36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant.mp4
9 [7 G( a& ~- g36、课程:TensorFlow的基本操作.11、Variables和Placeholders.mp4' [* j: K" b q9 z
36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一).mp4
) H% E' ~& ~* `/ j36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二).mp4
$ s1 I* H# A9 U8 Z# m% H6 c36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三).mp4
% p. d4 y5 D1 s; v1 s36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp4
8 ~4 ?) M+ a( w$ j37、课程:神经网络.1、神经网络.mp4* s: B2 E* I; x) Z) `
37、课程:神经网络.2、深度神经网络.mp4/ p6 H r' `& U0 U% x% Z8 s
37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp4
+ ^% g; f0 p" w/ x* h& b37、课程:神经网络.4、激活函数.mp45 u8 X* O; C4 N; I- W0 Q7 x
37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp4
4 ^8 B3 ~& E2 K% @. d( W; B+ k37、课程:神经网络.6、优化算法(二).mp4+ F( D/ I; q5 n! X W. p( `
37、课程:神经网络.7、正规化.mp4
6 r) A0 u- w* \( S37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp4+ D2 z; w+ n& q
37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二).mp47 K" o/ c. h; [/ {0 _- Z4 T+ Z3 `
37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三).mp42 V7 ^1 a1 h, i: p( j. f& e3 M
37、课程:神经网络.11、神经网络代码实战(四).mp4
) J$ o# ^3 r0 a% k- X4 V38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp4
; ?! a5 f. T7 S# b7 G' G) y38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二).mp43 {7 H, U8 E$ Y2 f/ K
38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp4
- R* f5 g' e/ A+ @/ {8 ^( U3 H38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp4
1 D# P; m- n& A8 `& E. L# X3 e4 [( L38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5.mp4
* P( {8 w( E, Y2 @* B7 w: S38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp4
6 Y7 \" ~( x- t6 _38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net.mp46 P+ u/ s0 U4 A( O; F
38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16.mp4: V. X2 |4 s) r) w. W( E( H
38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network.mp43 L2 w$ c% o3 q1 U" n7 C: i8 k% `
38、课程:卷积神经网络.10、深度卷积神经网络:Residual Network.mp4
# ]0 h& ] \; e# v4 @38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet.mp4/ O$ }. E+ P" x
39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp4. r( m/ A6 F- n) P' e& h. s
39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一).mp47 f$ {) l! e7 p* H" A
39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二).mp4
9 z9 r; I& \6 ]& t39、课程:卷积神经网络的应用.4、物体检测:Fast R-CNN.mp4
& F' J- x. @/ b3 i8 R39、课程:卷积神经网络的应用.5、物体检测:YOLO和SSD.mp4
. p8 e9 Y7 N' H- }# I4 b4 j39、课程:卷积神经网络的应用.6、文档的归类.mp47 M R6 G6 {( k$ U
39、课程:卷积神经网络的应用.7、代码实战(一).mp4
: f0 c& U/ o+ P y% _) ~, Q8 C39、课程:卷积神经网络的应用.8、代码实战(二).mp4
1 O5 S6 E" E" j8 e% G39、课程:卷积神经网络的应用.9、代码实战(三).mp4. G9 e* Q, A) d' K3 q W
39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四).mp4
6 z8 ~$ o* I: n! o( e* q3 \39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp4* R* c$ T3 K" a# o! W& Y
40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp45 ~8 U s0 C8 S, V
40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp42 w, D, B2 f2 N i5 s
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.mp43 Q( [: z b3 `: O1 V9 \! C) ~
40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp4
1 B3 O" e+ p5 k2 K% ~# d4 z40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
) h5 }: v; o% D$ L7 _& {40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp4
' `* E" ?4 b) r7 V y4 V5 l40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp4
8 g* a. C- V: H: C) h40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp43 Z3 t+ u( T1 h9 D
40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp48 C9 J; `' z6 Y0 q" O" n* f$ i
40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一).mp4
& c* i& ~% X6 a$ M d40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp47 e6 F0 ~" |# F3 W2 a
40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4
% M& `) C$ v8 S* g$ I) v! R40、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.mp43 h& d1 j1 [) K) P' D/ @$ |' a
40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4# j2 S1 v* r4 K# Z5 h% s! Y
40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp4
; o V: f y2 I' I* ?( h40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二).mp4
1 N, h( S2 }8 F41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp4' h7 P- G/ B2 r+ ^) ~% d
41、课程:递归神经网络.2、为什么递归.mp4' t$ _/ H8 A5 }8 h. S
41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp4
; e4 |$ C( J, [0 `7 g41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp4* Y/ M& \7 Y% f. g( @
41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络.mp47 K8 E" r8 X- H
41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp4' U3 K" q3 x$ }' { f; t* o
41、课程:递归神经网络.7、梯度消失.mp4
: T, \8 q6 s6 `0 G42、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
7 q1 `) B; c0 g0 e42、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).mp4
9 J! O; V' O X* o# }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* w; }7 Y1 I& G3 }/ U42、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).mp46 S8 `: L$ [) f! n
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
: G+ @. P( W o( j42、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
9 P+ O! y4 i) a7 |9 Y& F42、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' c% m8 V& `/ @7 z
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
$ S" V" Q" u$ D. F43、课程:线性代数与数值分析.1、线性代数与数值分析概述.mp4
% s# G4 y; @- S43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4
% U- ]# z! ^# j% m* N0 I5 A$ ^' S43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4. ^4 L4 x4 f0 k! k- r
43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
2 K2 v: D9 N/ G% a3 H/ S6 S2 l43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp48 s2 r" B7 H2 v9 w6 P! {# S
43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp48 ?" @6 D: {" `
43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp43 G( G- f' T% P) ]
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 q! _5 S' i- y9 o6 L43、课程:线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量(一).mp4
# Q1 {6 Q$ V2 [6 o$ B43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二).mp4
. }; R! V1 _" c; L2 \ Y" }43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp43 O# [: L( E% i" D- Z
43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp4
; t1 _7 s& E& g43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一).mp4) Y- [! O# j! P1 |, G8 c9 }* s
43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二).mp4
; X. d& E0 ~) ?# d' g% w4 b0 B43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp4% C; n, ^' d" E, r5 W- L& k
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- K/ ], V7 {+ N* h
43、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
# f, ~! P6 V4 ~7 J6 j; U7 j o44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp4
S1 Y/ t/ N4 L. |4 r5 D44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
2 Y m& w' V+ M7 Z: C44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4
, i7 m/ Y# {9 _9 f( y' x3 _5 ]( @! |44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入.mp4* n3 u& p. ? m- D1 Q; m
44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4
1 ^# k% U* b# f6 Z2 b; N- L44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4& Y* ?8 o* @6 o0 s
44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp45 w% n" b$ y5 ^. Y5 y/ c
44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp4
0 H$ x0 n$ M5 S: {% l5 U z0 {7 s44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp46 Q' R* _! ~# t7 m
45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4& G' b* g8 v. W& F) Y
45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4
8 K& K6 E2 F/ ]45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一).mp4# k' K; v x$ N. k: j8 H
45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二).mp4
- d1 ?( X* l2 a4 ^; L5 c) ]/ z3 F45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4
; g" @* k# a2 ^) Q# |. o: F45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4+ y# y8 n7 L# e9 \2 P
45、课程:递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型(一).mp4
4 p! E7 M! ]4 s# R7 M1 y45、课程:递归神经网络的应用.8、词嵌入表示—RNN语言模型(二).mp4
% x# J! v* I0 s+ L8 `. N2 \1 I45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4
2 I' A6 ]2 u6 K# b45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4
5 h6 J. O4 j* l6 g9 S0 t- @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
/ @' z; Z" @4 M* p: f$ r46、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 Q* F' d) F t# F
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
' E$ Z9 z% W4 E$ y# A4 I46、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
$ f: b6 G+ X- g% A2 f+ H46、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. H. `5 l' R. n9 |( r! k( \/ L
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).mp48 A6 r, q3 Z5 G! B/ s. v
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).mp4" |2 ^* E' m+ p% B7 N1 i4 w
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
2 A/ W/ d3 n3 ^; M( \9 [4 h! W47、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.mp45 P/ n6 r. l' `) G; v/ e8 V2 S- j
47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp47 J0 g, c6 b, Z
47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp48 b1 l2 L" n+ f0 l1 `- ^: {# E: V/ O
47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp4
; P: S0 p$ H5 q. c( q0 Z6 g47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4
9 j, W$ Y* a2 h47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp4, G) D* C8 S8 y! G
47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp42 f2 O6 u! F3 Y$ w
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" c6 ]3 e; P# G3 Q8 x7 T" e
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
! q2 M G1 ~/ g y0 z47、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! L* A; {) k! H1 P2 T
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
; z- r! F( p7 s+ i; ~) {5 i47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4% \0 g, P# S: U# x ^/ I% i/ u' |
47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp4" O9 z' y4 k7 Y" F
48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp42 k% [" V6 ]8 u, ]3 J; A* t
48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp4) s; {; h# N, g q
48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp4
; |; ]8 C" g& q8 K9 ]: D. Z48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp46 |6 i; N3 x' O- e4 [0 g
48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp4
3 f. [. d1 U1 {! F48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4
" n' g& k' a! t5 r8 f# Y" A( M48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp47 E" h3 Q H4 w# j0 _
48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4
! B& R- O$ l7 F: R. s) H- q48、课程:强化学习:迭代法.9、迭代法求策略估值(二).mp42 I; r1 O0 [* U, r4 A+ f* q
48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4
! v( y! ^/ y% e# r5 C9 j48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp4
8 |5 U) p. [3 r# e48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp4 a/ `) m3 X' D+ G v+ D8 A5 ?
48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列.mp4/ J/ }. v" m+ B* Q& K. ?6 x( w
48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4% V/ ^" {) I" s# O$ p/ A0 B
48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp47 w4 f3 `7 F0 Y
49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp40 C4 s8 Y# \, D" w1 A; _) K8 w
49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4
6 u# L" V3 {# \1 d+ m49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp4
* ]2 t; s U& H) h2 g/ S49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp47 T$ X9 y) Y5 _; v
49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp4
; e& G) {# d, A- w' ]- t) w# ^49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4. [5 Z+ R; I! v. f7 h, l# v; D1 _
49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4; W8 p: d/ r; I1 c) m9 t4 Q
49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4+ y \2 M6 T, p8 Y
49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4+ d% u2 }0 R2 Z8 y5 H
49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4' r* {2 w4 t1 A: y- U5 H1 C
49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4! E/ L! i& F8 a H
49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4. ?' n" A8 \ m5 j
49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
0 u5 Q, X7 @5 @- t50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4
/ N4 B. m" }; F& @) y/ p50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp43 @, y9 v& n6 W+ `! F
50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
! o3 ^6 [6 M; M50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp44 t: M* O* Q" |" K6 x
50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4* k0 |. P% S* |! r3 X
50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4% a, L" v2 V7 ~: F) q A
50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4
! m( `7 q% J; D) _/ G50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp46 B( Q4 _+ k! _/ n# j( B
50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4: X- I a: u; E6 z+ z# h) ]& t
50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4
- @* ~' W1 O+ ~. S' t& z50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp4
% m: [. Z) T3 P9 p5 f b5 F" U50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4
, n1 w+ j& p, z50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4+ u+ b. j5 D/ J
50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4. {; X. K' n( n8 k! T! s- b
50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4
( ]% \8 |8 H9 B/ g# c50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4
- S2 j3 T9 y/ p% A7 Q) T3 Q6 o% `2 ~# j51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp48 F' m1 z8 h# }6 M+ Z$ a
51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp4. W1 N0 v& B* I( G. v
51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4$ X* I5 M; b$ o1 W+ c! d; V( y
51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4
2 Q# p, w9 ^$ q" Q _51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp47 U, @; x7 j! b2 b6 A
51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4
. q1 G; v2 I; T$ W3 y7 o51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4
9 Y* ~& x, T/ j, I51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4
; b6 m. u( j5 X' _! U51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4: S7 O; f" I3 a# O' F9 I
51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp4
5 y/ i$ ~. f! I' I# Y: |51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp43 o3 k E+ O& ~5 K6 m
51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4
6 ~% P7 H( {6 I) l51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4% [4 n$ a" Y0 y
51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp4! y7 x! f3 \; I/ R0 V2 [/ E
52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4- s1 I& Y' t& Z
52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp4
' J. S8 t I8 Y" Q% n6 Z52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4
3 ]$ C9 `8 F" Y& P; f6 M52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp43 G$ W+ z+ j+ @7 P
52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp4! j d" R9 ]( ^! B- a- _0 x
52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp45 d; }/ a7 d. H$ o
52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp4
* c6 Y) O; ]: I, l2 i4 p, i) `) T5 Q52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp4
& H8 r) v# ^ Z$ D" H52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四).mp4; }3 y! S- R# Y# p; J; M
52、课程:机器学习(下).10、Flappy bird(五).mp4
3 V# Q4 M% P- r) \$ Q! N52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4- y, D; i2 N8 U- s1 f
52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp44 f" m7 D; C$ W6 _% t- s
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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
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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
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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
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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.mp49 t, o N- Z; n2 U, w4 ~
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. I; n/ T3 Q. N- b( v+ y
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
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