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课程简介：* h7 C2 c- ]# h1 W" c+ x
从Alpha—GO到无人驾驶，人工智能AI结合大数据发挥出惊人功效的场景越来越多。如何从零开始真正入门这个领域？人工智能、大数据与复杂系统一月特训班可以帮到您！0 R( J. E$ s% v% A' a$ u
混沌巡洋舰讲师团
0 S" ?+ x3 H) U来自巴黎高师，中科院，北师大等世界著名高校及机构的混沌巡洋舰导师团，为大家在人工智能，大数据与复杂系统的知识海洋里扬帆领航。- ]" B4 r4 c/ o' [1 a" y. `
大小：33G
9 ^. M3 B1 e. j0 m6 h1 }7 |* L! M, q5 C" b: z( \" A
课程目录：
8 B X9 O' _- M) u├──01-复杂系统 , I! z' J0 [4 H8 X
| ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp4 56.75M
1 G# ^- K$ I8 Z+ O2 `| ├──1.2预测失效原因.mp4 19.91M2 ?3 W2 o$ r/ t
| ├──1.3复杂系统引论.mp4 40.68M
S* p, n, i: s- g, M3 M; y8 R| └──1.4生活实例与本章答疑.mp4 36.04M! G) h# z# u D5 ]' K% w
├──02-大数据与机器学习 2 m$ Y( y4 e" q1 @/ }) J3 {5 k
| ├──2.1大数据预测因为.mp4 36.91M4 j4 Y# t' w( O/ ?3 M
| └──2.2大数据与机器学习.mp4 11.10M
2 D& Q8 G! h& d├──03-人工智能的三个阶段
/ ~2 T+ @( Z8 I5 e| ├──3.10课程大纲（二）.mp4 31.64M2 [! S% A0 P' X' [ q6 k& m
| ├──3.1规则阶段.mp4 100.85M8 t0 Y' v/ h2 R+ h: f) k3 I
| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 18.59M
0 q5 S- v) m: ]: J+ q4 `8 d| ├──3.3课间答疑.mp4 175.56M
# I' R- m' O7 M. W| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4 49.35M
4 m7 u O* R3 d' Q3 a| ├──3.5三个阶段总结分析.mp4 22.08M
4 S, s: y$ I# q, \9 p| ├──3.6人工智能的应用（一）.mp4 43.33M
+ D% c# H7 B' f/ [| ├──3.7人工智能的应用（二）.mp4 24.59M3 X" R3 v1 _5 z/ o+ t/ ^
| ├──3.8课间答疑.mp4 169.51M9 m$ ]% H0 H4 V+ J# o1 L/ e" E3 q
| └──3.9课程大纲（一）.mp4 38.19M
5 e# W# \4 q% _) M' S├──04-高等数学—元素和极限
$ z2 D9 E) r8 N) q( x; _| ├──4.10级数的收敛.mp4 47.75M
, n# y5 E; W6 x8 u" h- ]1 S, I| ├──4.11极限的定义.mp4 39.12M: a5 K# K" |3 g" u! v/ k
| ├──4.12极限的四则运算.mp4 33.32M
5 }$ B) T1 {1 q| ├──4.13极限的复合.mp4 25.13M/ F' I6 ]) O F- H( J4 k, V
| ├──4.14连续性.mp4 40.51M9 Q8 b& r$ y! z# f" h; y/ X" M
| ├──4.1实数的定义（一）.mp4 32.77M: W1 H! }. @6 w8 E ]
| ├──4.2实数的定义（二）.mp4 41.81M
1 p- ?# \/ L2 O$ B+ m# u| ├──4.3实数的定义（三）.mp4 36.73M
, ] L7 f! \. l2 {8 V$ r3 \9 G% K| ├──4.4实数的元素个数（一）.mp4 22.67M' F& v3 t5 B) p9 Q4 y" ]+ U4 U; B0 p
| ├──4.5实数的元素个数（二）.mp4 37.52M
) _1 _# i$ X' `- Y0 D/ J| ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4 38.61M
4 F, ]; A- s4 c! R) R4 ~% q| ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4 44.61M
1 P- ^2 O h; ~( q0 x8 A8 `: E| ├──4.8无穷大之比较（一）.mp4 44.13M. K# Y" X* P6 ~* j* v
| └──4.9无穷大之比较（二）.mp4 24.98M
( I( m1 c5 W' S5 |% X├──05-复杂网络经济学应用
9 Q$ v+ _4 K4 A$ W- P& |4 A7 _: Z| ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp4 46.12M# O5 M( U" h( b7 G& Z B6 `
| ├──5.2复杂网络认识前后.mp4 56.31M! t! F7 X% d" H0 [- \. I+ L4 K
| ├──5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4 75.10M$ u7 q1 w2 B9 b
| └──5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4 41.37M( A2 d5 a- w+ _! C1 |
├──06-机器学习与监督算法 $ z1 \9 i+ \; J) c/ }4 J! u
| ├──6.1什么是机器学习.mp4 24.50M
8 H2 w4 Q/ p& O| ├──6.2机器学习的类型.mp4 44.11M
% h5 y: t4 I& U% m" x| ├──6.3简单回归实例（一）.mp4 43.03M. ~4 n- G$ O% Z+ s9 C
| ├──6.4简单回归实例（二）.mp4 34.32M3 r s- \3 A1 Z1 ]5 W. f
| └──6.5简单回归实例（三）.mp4 180.68M$ R7 l% G; a. @: T" W) Y) A% d
├──07-阿尔法狗与强化学习算法
; Y' \- Z% i* _ ~. B| ├──7.1人工智能的发展.mp4 41.85M
, \: ?- O O3 |3 B& c+ B| ├──7.2强化学习算法（一）.mp4 31.45M9 c) H( n P0 z K
| ├──7.3强化学习算法（二）.mp4 50.43M
9 g- m' v o, F- L! T| ├──7.4强化学习算法（三）.mp4 32.96M
$ @: Y: N2 [. A' c& W| ├──7.5Alphago给我们的启示.mp4 20.95M
5 D/ v% P/ x# N, O k| └──7.6无监督学习.mp4 25.60M& W _+ ~# B4 L5 ~+ C* w
├──08-高等数学—两个重要的极限定理
2 T; a, y; H/ s; ^2 ]6 U3 S| ├──8.1元素与极限的知识点回顾.mp4 40.45M
3 Y& @* o0 z b| ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4 38.70M
) n1 X( ^/ | w/ R8 s( R2 v| ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4 26.35M4 L: x! B j2 K" N: X
| ├──8.4夹逼定理.mp4 24.83M8 D9 C6 s$ X5 _
| └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 27.78M
, P& }" k4 r) [- Q% z3 f( a1 X2 x/ `├──09-高等数学—导数
6 p9 V- d+ c w1 [| ├──9.10泰勒展开的证明.mp4 37.57M8 W( l, {/ O6 W, s Y* X3 s/ I
| ├──9.1导数的定义.mp4 38.60M3 F0 N3 B& N1 M& v
| ├──9.2初等函数的导数.mp4 45.30M3 @, W; P# Z, T" ]1 t. b2 f+ i4 G* A
| ├──9.3反函数的导数（一）.mp4 20.92M
' C3 w( A: u0 O& z: G3 a/ A9 M2 l7 ?* c| ├──9.4反函数的导数（二）.mp4 26.92M
4 s" I+ t$ ~0 h# i/ || ├──9.5复合函数的导数.mp4 28.73M
8 ]$ C. N8 Z$ @# T& V* x| ├──9.6泰勒展开.mp4 17.03M
$ Q" b- c6 O$ f( U+ I8 O| ├──9.7罗尔定理.mp4 25.67M
- r3 |; e2 f! z. r| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 52.42M( R$ I' H& a0 W+ q+ I! s0 g
| └──9.9洛比塔法则.mp4 45.12M- G* S" D. r' g/ }, }( _2 N
├──10-贝叶斯理论 ! Z! U! Z; i$ G$ A5 ]- U) @" k* M! `
| ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4 47.62M
1 j2 w9 X- f: f* }1 E! w| ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4 20.46M
* W/ u1 G8 Z) _5 i| ├──10.12贝叶斯决策（一）.mp4 34.84M6 E K8 x7 k. L7 b
| ├──10.13贝叶斯决策（二）.mp4 45.05M$ P; H) r3 n" }$ k
| ├──10.14贝叶斯决策（三）.mp4 65.28M
) h! U/ n" b/ q( q) J. g5 ~' }| ├──10.1梯度优化（一）.mp4 61.02M. P0 S F) `+ i1 w( J! `8 S
| ├──10.2梯度优化（二）.mp4 67.83M
) u* E1 g4 P/ n0 \; J& s| ├──10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4 35.55M
2 y) b S! k, e+ h| ├──10.4概率与事件.mp4 37.38M
6 ~. p4 ^3 j4 z9 Y" E' H| ├──10.5贝叶斯推理（一）.mp4 35.91M
+ f9 T X) x5 q$ B. A' y) @| ├──10.6贝叶斯推理（二）.mp4 37.13M
' S' M: C) I7 A; V7 k% s| ├──10.7贝叶斯推理（三）.mp4 30.98M
# |( ?; ~7 b; B, ]| ├──10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4 52.39M
6 w% k0 y! q! O, F" y0 e' h| └──10.9贝叶斯推理深入.mp4 43.60M
9 a9 J0 }- @& y9 K├──11-高等数学—泰勒展开 " I' p8 | b1 E
| ├──11.1泰勒展开.mp4 41.11M$ ^1 c# `* S" |
| ├──11.2展开半径.mp4 27.59M/ ~( i8 G! V5 O+ _8 N
| ├──11.3欧拉公式.mp4 48.30M
! m6 M% _0 [9 n7 A! E+ W| ├──11.4泰勒展开求极限（一）.mp4 27.06M
3 W% | A, z1 v9 Y* @| └──11.5泰勒展开求极限（二）.mp4 57.16M$ [6 E. R& x+ Q% F5 k7 v
├──12-高等数学—偏导数
$ x8 g0 u0 r& x| ├──12.1偏导数的对称性.mp4 34.78M: h4 V" T* g6 ^
| ├──12.2链式法则.mp4 34.32M
& ^! y$ L: D0 ]: p| └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 68.64M
' D* g7 ?3 p! Q/ L% E! T├──13-高等数学—积分
" l- C: N! r: B# |4 `: P| ├──13.1黎曼积.mp4 22.41M& \3 d4 m. V) L1 X8 V
| ├──13.2微积分基本定理.mp4 54.34M
+ N6 o. ~ X1 A3 O$ c2 w| ├──13.3分部积分（一）.mp4 46.49M
* I" z1 K8 E) ?* [1 W( }| └──13.4分部积分（二）.mp4 38.77M
* \* r! y% @3 @! P T$ s7 g. o├──14-高等数学—正态分布 " v: `" c1 z3 X0 g9 A7 T
| ├──14.1标准正态分布.mp4 49.08M* B# {4 Y- q8 \; M4 k( g: c
| ├──14.2中心极限定理.mp4 34.08M
4 W" ~6 t) C- D% t" e7 a& P| ├──14.3误差函数.mp4 28.92M2 e" @# V5 M; o2 Y) ?7 F
| ├──14.4二维正态分布.mp4 44.05M: T0 Y2 [+ _! r+ R& t
| └──14.5多维正态分布.mp4 32.81M
6 E4 ]7 D, ~$ Z9 h t├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计 8 N4 N6 N e, o' D! l$ O
| ├──15.10朴素贝叶斯（三）.mp4 63.84M
( y! T6 A. T/ L' S) }0 D+ M8 }, l e" T| ├──15.11最大似然估计（一）.mp4 24.68M
- }7 ]3 x l# ]* H% \| ├──15.12最大似然估计（二）.mp4 51.42M" F9 @* x+ f+ \1 T1 F
| ├──15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4 49.18M
- m% A8 v" Z" @| ├──15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4 34.77M
7 O* P3 B' k6 I E/ N. c( [| ├──15.3贝叶斯先验.mp4 47.41M; c3 M3 H7 e" |6 z4 I% n* a
| ├──15.4先验到后验的过程.mp4 21.71M
" i9 W" x1 H6 \ |: M| ├──15.5朴素贝叶斯（一）.mp4 33.49M3 ]4 T3 q% C% u, ~" A/ r' [# T
| ├──15.6朴素贝叶斯（二）.mp4 40.55M
1 H: D L/ u4 N; H( h# u| ├──15.7算法设计.mp4 22.30M8 k4 A+ Q, w5 T0 Z2 q; @
| ├──15.8TF-IDF（一）.mp4 47.24M/ u9 g! g; O; A. _& @1 X2 o
| └──15.9TF-IDF（二）.mp4 40.03M
/ Q& G5 w$ p* D* S/ U├──16-线 - n, o9 o# G& ^1 ^% B' _/ V
| ├──16.10常规线空间.mp4 52.42M) X. h) ~/ V+ q6 `
| ├──16.11线关.mp4 36.32M( z' N9 K* A( F# Y0 S
| ├──16.12秩.mp4 55.00M
5 x- t1 \0 l0 v6 z| ├──16.1线代数概述.mp4 36.24M) _: D, o8 I6 z" n$ h Y3 W" g4 t
| ├──16.2线代数应用方法论.mp4 17.40M: y) K- f2 v3 {0 F0 H o( S
| ├──16.3线律.mp4 44.41M; R; a& [$ t$ k% k2 y0 K
| ├──16.4线空间.mp4 17.05M% U) f( R5 U* c/ l+ T+ V
| ├──16.5线空间八条法则（一）.mp4 51.45M
1 m9 I. r% K3 d6 [2 y| ├──16.6线空间八条法则（二）.mp4 46.92M# B9 m+ }4 B* `, [" _& ^+ c
| ├──16.7线空间八条法则（三）.mp4 31.46M2 m3 _/ |( G& z' V
| ├──16.8连续傅.mp4 26.85M
$ b' ]. A9 L M2 f2 G" {| └──16.9傅立.mp4 41.26M
: z6 a" o. ?. \+ x6 |% V, W├──17-数据科学和统计学（上） " C f: M; b# B4 t
| ├──17.10随机变量（二）.mp4 15.26M/ }. G+ U9 i" l
| ├──17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4 58.96M2 W* ~9 x1 _) g, M3 @! g
| ├──17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4 37.75M
0 I: ?# d+ C8 [8 g% N| ├──17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4 50.50M
3 P2 L8 U" z" X- k9 K& g: F7 X| ├──17.1课程Overview.mp4 36.35M! D4 R6 {, E* W. S4 N; e
| ├──17.2回顾统计学（一）.mp4 65.35M
+ s$ h" E# g& || ├──17.3回顾统计学（二）.mp4 52.93M
+ g) @8 s& m1 h) \$ }| ├──17.4回顾统计学（三）.mp4 28.10M, W4 Z% o% t! B: B, S$ z, i8 j1 e, g
| ├──17.5回顾数据科学（一）.mp4 33.76M
% t9 B! k1 N0 L: X: G2 y| ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4 60.80M9 N* P% \1 Z0 g' V0 |
| ├──17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4 24.96M
0 `6 U; b2 D! Z+ e' g( l1 D8 [| ├──17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4 29.73M
3 q' r! E6 P' E/ G) x, E| └──17.9随机变量（一）.mp4 21.35M, J" w; b8 }) o0 k' p
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式 . {! v* z9 ^0 g1 a/ U
| ├──18.10等价类.mp4 57.41M* p8 R- c U0 E8 W$ J. A
| ├──18.11行列式（一）.mp4 28.29M
: l( v1 L0 d7 a8 }6 G! q9 t| ├──18.12行列式（二）.mp4 38.16M
% ^5 F; m* p6 D- }- [4 I7 _9 y| ├──18.13行列式（三）.mp4 52.37M: O0 u- R0 J) {1 d' Z
| ├──18.1线代数知识点回顾.mp4 32.08M7 b$ v3 s( b- u1 n
| ├──18.2矩阵表示线变化.mp4 31.26M& q2 y% P5 G3 b/ }) W, o. b
| ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp4 64.91M
. m, l0 R( z7 }' c2 E+ g4 [| ├──18.4相似矩阵.mp4 68.16M+ ?7 H1 ?1 \1 Q4 n$ D9 S' K+ @
| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4 22.81M
, U# r7 i7 @# S- Y, F6 W4 K| ├──18.6线代数解微分方程.mp4 67.44M
( R! l# e1 I9 m3 _* N| ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4 41.89M
3 A* s& u5 i: \# v; i) }| ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4 34.80M
% u0 ^3 X# y' J- ]3 z1 O9 p| └──18.9等价关系.mp4 30.69M
* Y" l2 `" w4 ^" U3 W& {" I# ?├──19-Python基础课程（上） ) F2 I- b. a' s; B6 Q3 a
| ├──19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4 42.36M/ B5 Q7 R7 N, h+ o( T9 @
| ├──19.11变量类型—列表类型（一）.mp4 25.40M
% m8 [/ P5 V0 Q7 x' t| ├──19.12变量类型—列表类型（二）.mp4 39.63M3 A/ c2 C. B0 g" x& t
| ├──19.13变量类型—列表类型（三）.mp4 21.45M
) \4 q, o$ S) q/ q, v$ F! l| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4 29.90M) P* i( N- }! P9 w8 g: ^6 S
| ├──19.15变量类型—字典类型（二）.mp4 32.03M
! B' ^5 U3 C Y% D" ?* Z) d& o| ├──19.1Python介绍（一）.mp4 31.57M
2 g8 T3 D7 R) g. Q| ├──19.2Python介绍（二）.mp4 39.90M
& I/ m" c5 [/ j- P' `% d# _| ├──19.3变量—命名规范.mp4 30.52M
( Y& l9 q! S" Q2 L| ├──19.4变量—代码规范.mp4 21.17M- a7 a" ?: g" k! b" S. m
| ├──19.5变量类型—数值类型.mp4 23.48M
' O) q) G; l) p. k| ├──19.6变量类型—bool类型.mp4 21.10M0 x7 @3 s6 y6 o- o
| ├──19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4 27.30M. K9 U3 c# v, N, l2 h
| ├──19.8课间答疑.mp4 21.42M
2 u! Z; y: N* b3 K| └──19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4 33.52M# G" n* H/ ?* F& E1 W
├──20-线代数—特征值与特征向量
8 I& f9 M) H0 ]5 S$ s. E: p| ├──20.10线代数核心定理.mp4 28.68M9 p/ u' l2 u* h& U3 D7 t' r% t+ f" q
| ├──20.11对偶空间（一）.mp4 28.56M/ b# t# N5 O6 w6 N
| ├──20.12对偶空间（二）.mp4 46.73M7 K9 J1 P- _4 ]* ?8 p8 g) x9 J
| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 23.53M
0 S* @, G+ x: F- K5 U| ├──20.14厄米矩阵.mp4 11.39M
7 r# i: ]8 |1 @& k| ├──20.1线代数知识点回顾.mp4 29.06M5 H$ d! H: E# E2 _4 o$ d
| ├──20.2例题讲解（一）.mp4 34.51M- h9 Y, c! L9 Q1 v' b7 [2 E+ U5 {- B
| ├──20.3例题讲解（二）.mp4 34.44M+ F- m/ U, ~) N `9 B2 y' r! v
| ├──20.4例题讲解（三）.mp4 40.60M* Z& V3 x, N7 |. f4 B
| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 68.79M
- S2 ?0 h$ g2 A! H2 g: p- `| ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4 16.79M
- x" A. Q$ _$ W! d0 f5 W5 U| ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4 47.57M
. E8 T) A1 P; J0 U& D| ├──20.8本征值的计算（一）.mp4 31.39M- p; K5 \1 Y8 Z `
| └──20.9本征值的计算（二）.mp4 31.82M9 z2 Y! _- T" z
├──21-监督学习框架 # h* M" d, Q( v. \& ^
| ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4 39.83M3 |+ U+ y6 o, Z! j7 T3 q
| ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4 19.84M
/ S3 A8 _2 E1 O2 l+ y| ├──21.12线性分类器.mp4 28.38M
' ]5 ~! n& v$ [1 h I# H1 q' {| ├──21.13高斯判别模型（一）.mp4 23.77M% n% ~$ n5 s3 S
| ├──21.14高斯判别模型（二）.mp4 34.18M
% V( x R+ t7 ]' g% O" q| ├──21.1经验误差和泛化误差.mp4 43.26M* a/ Q, x1 C: s, j' [
| ├──21.2最大后验估计.mp4 42.58M+ b- }1 }. Z& \/ C4 n- N
| ├──21.3正则化.mp4 18.82M
7 ^3 @7 h' I8 \1 S| ├──21.4lasso回归.mp4 45.80M0 F6 q# t" _1 v
| ├──21.5超参数（一）.mp4 34.29M
( j5 {0 A" d+ N9 m3 X9 \ j) n| ├──21.6超参数（二）.mp4 26.77M# \3 n- D7 s8 [! i
| ├──21.7监督学习框架（一）.mp4 32.13M& S* W6 w( ?" t& W$ |
| ├──21.8监督学习框架（二）.mp4 42.39M
- z) B: g; E2 D' p2 p| └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4 36.21M+ a; w$ ?% P* Z5 [
├──22-Python基础课程（下） 4 h% M- L6 @9 i8 G
| ├──22.10函数（三）.mp4 28.54M5 J- L& @( o( G$ }4 n3 k
| ├──22.11函数（四）.mp4 33.92M
0 N) w% x' a, b| ├──22.12类（一）.mp4 29.36M
& l3 U) Z6 E* v4 y! `- p| ├──22.13类（二）.mp4 26.83M
5 A: B1 v5 B+ b( U) ?, ~/ R8 h| ├──22.14类（三）.mp4 24.82M& v2 z8 ?5 Q( J/ D: [8 F6 [
| ├──22.1条件判断（一）.mp4 36.45M
) f' i" _$ y+ J2 Y, X% j| ├──22.2条件判断（二）.mp4 32.63M
5 C# w% a Y6 U2 w$ l. L& y| ├──22.3循环（一）.mp4 16.56M/ T8 x$ ^( K# d- c+ d
| ├──22.4循环（二）.mp4 25.58M
# d* h B4 `# v0 d7 Q% P| ├──22.5课间答疑.mp4 25.60M
! J% z2 _* t$ J5 k+ I+ M$ V| ├──22.6循环（三）.mp4 24.84M
, A$ F$ I" v p5 {( L| ├──22.7循环（四）.mp4 30.15M& C% j7 C) s& _: i9 i
| ├──22.8函数（一）.mp4 18.46M
; H8 B W* K; m5 H ~+ V7 u6 s| └──22.9函数（二）.mp4 24.54M
: O' Y* s& Z1 \5 U/ `( j├──23-PCA、降维方法引入 ! W5 A& F8 O& w& q
| ├──23.1无监督学习框架.mp4 25.36M' i9 V. ?$ s& [" I/ N
| ├──23.2降维存在的原因.mp4 21.27M: u! B3 S! _: n9 _8 p
| ├──23.3PCA数学分析方法（一）.mp4 31.34M+ m. P+ S, j) X9 m0 Q. H
| ├──23.4PCA数学分析方法（二）.mp4 41.67M
! G7 e9 G' H) ^; o& k| ├──23.5PCA数学分析方法（三）.mp4 29.07M
, V8 G: [) w* w* s; J3 C& ~| ├──23.6PCA数学分析方法（四）.mp4 34.13M
# j! t; `0 \+ g# c| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 16.30M
+ i. S9 L& L( x0 h| ├──23.8PCA背后的假设（一）.mp4 41.91M. p; e& T$ c4 m4 }' Y$ N
| └──23.9PCA背后的假设（二）.mp4 49.58M
" |3 t7 O3 j9 D0 h" B4 T+ d0 D, F├──24-数据科学和统计学（下）
- k7 q& y! ` t7 S8 Z: _0 ~| ├──24.10参数估计（一）.mp4 26.36M7 ~$ l' b, C/ e6 R. k/ X
| ├──24.11参数估计（二）.mp4 20.68M
- \8 x0 L( j+ f c% t9 S7 o$ Z7 q" ~* G| ├──24.12假设检验（一）.mp4 16.32M) C+ k0 I2 y. H
| ├──24.13假设检验（二）.mp4 23.42M
; w& Y. w" e" s0 h. Y| ├──24.1课程Overview.mp4 21.32M/ c5 C) |) C6 T' r& b
| ├──24.2理解统计思想（一）.mp4 22.23M4 A, H) t) n0 a" P5 \3 T2 w
| ├──24.3理解统计思想（二）.mp4 54.02M
9 i8 m3 d& h* i# V1 u, I| ├──24.4理解统计思想（三）.mp4 21.84M0 P$ `/ L' u7 x8 A& q! A2 E
| ├──24.5概率空间.mp4 14.83M
4 u: A4 }# g3 Q| ├──24.6随机变量（一）.mp4 32.26M
8 a3 _1 k9 ^ d8 h8 ^% G5 u| ├──24.7随机变量（二）.mp4 16.79M
; H0 b9 N B0 ?' H* H0 b% i| ├──24.8随机变量（三）.mp4 44.97M
- T- x3 ?, X! T4 Z- I+ W| └──24.9随机变量（四）.mp4 12.42M$ e2 q$ u/ F& \7 z0 d! v. j
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫
5 T: W7 F# H5 p& \* `9 |3 ?6 z| ├──25.10Python操作数据库（二）.mp4 39.13M2 B, U+ M1 t& [! J
| ├──25.11Python操作数据库（三）.mp4 22.91M
5 b! f' @, g* c7 f. g| ├──25.12Python操作数据库（四）.mp4 47.88M
/ Q( a/ M+ }+ L7 x/ t| ├──25.13Python爬虫（一）.mp4 65.29M! k* x+ X5 e9 `) y
| ├──25.14Python爬虫（二）.mp4 84.90M
( U6 k% A8 [" || ├──25.15Python爬虫（三）.mp4 59.24M( z' n, a0 T1 s1 a+ g2 ]
| ├──25.16Python爬虫（四）.mp4 57.77M B: X: x3 k- n
| ├──25.17Python爬虫（五）.mp4 69.90M0 b4 S( |; U2 B, j: e
| ├──25.1课程介绍.mp4 22.96M# E$ G8 l# j( \7 }
| ├──25.2认识关系型数据库（一）.mp4 45.99M/ {6 M: O" P+ g
| ├──25.3认识关系型数据库（二）.mp4 45.07M
' G- D, W5 H h0 A+ K' b| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 25.87M" c* W9 L8 _, u8 N' \' t
| ├──25.5命令行操作数据库（一）.mp4 43.94M
' h7 r- z6 r1 t5 v4 ]6 j* x| ├──25.6命令行操作数据库（二）.mp4 40.99M
. M7 W. C# U! c( v| ├──25.7命令行操作数据库（三）.mp4 19.77M
% U' W% F" v- q| ├──25.8命令行操作数据库（四）.mp4 39.65M5 t' K3 N' y' N+ i/ a4 X: _% ?
| └──25.9Python操作数据库（一）.mp4 32.85M# p+ Z3 O! s/ J8 q
├──26-线分类器
( s* z6 v! |% w$ x. I" S6 ]; Q0 U| ├──26.10Perceptron（三）.mp4 31.52M
' ~5 j* }8 A( w" x% u) I; ^' I1 R| ├──26.11Perceptron（四）.mp4 30.99M6 r; Z: I h/ T+ v' N* W$ f
| ├──26.12熵与信息（一）.mp4 22.88M l/ L8 O) h7 i6 v9 g; U
| ├──26.13熵与信息（二）.mp4 25.34M
$ _1 ?9 O8 S5 K1 s/ P/ S| ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4 24.66M; f4 s1 H/ y Z! w
| ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4 15.98M* l' N6 U! D7 W' C# D) v) b
| ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4 62.14M6 Y9 U U3 v5 U* r% S
| ├──26.4线分类器.mp4 24.04M, ^) Z( ?' P$ |4 E
| ├──26.5LDA（一）.mp4 24.85M; B+ s8 ]2 e. k, j4 u
| ├──26.6LDA（二）.mp4 27.13M7 i2 i7 _( v' n+ r+ @! k- C5 i# u2 `" N
| ├──26.7LDA（三）.mp4 32.60M- ]+ w9 ]0 h0 ~1 J- ~& l& r
| ├──26.8Perceptron（一）.mp4 45.24M6 I1 W) g4 a9 t
| └──26.9Perceptron（二）.mp4 29.09M2 M" r. Y$ r* k
├──27-Python进阶（上）
L0 C) o; ~ p| ├──27.10Pandas基本操作（四）.mp4 26.13M: U0 }! q, b1 y/ ^# I8 r0 N/ b
| ├──27.11Pandas绘图（一）.mp4 34.38M) u8 ?# p* X8 ?. S! g M
| ├──27.12Pandas绘图（二）.mp4 37.92M
# M) L3 ^# a# g6 V0 @( |3 v& X# i| ├──27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4 23.53M, f5 [; D( J! U3 `; u
| ├──27.14Pandas绘图（四）.mp4 46.94M. m3 e3 k2 L# n% d
| ├──27.1NumPy基本操作（一）.mp4 31.03M' I$ o: E$ G8 F
| ├──27.2NumPy基本操作（二）.mp4 24.54M
+ e: D, E; T9 p( j# q& c" p| ├──27.3NumPy基本操作（三）.mp4 27.38M
" Q2 | ], \4 b# I3 ~| ├──27.4NumPy基本操作（四）.mp4 18.17M
# k2 p# z4 w0 C; ~5 ]$ ~| ├──27.5NumPy基本操作（五）.mp4 28.95M7 ?/ Z2 B" `6 e6 t
| ├──27.6NumPy基本操作（六）.mp4 25.70M
' W$ K+ L8 h. N% A* z+ y% y+ z| ├──27.7Pandas基本操作（一）.mp4 42.09M5 U( m; |0 p4 q+ M! R
| ├──27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4 34.98M9 o$ N) S7 d4 I2 E5 H, t
| └──27.9Pandas基本操作（三）.mp4 38.37M+ `+ p3 n$ [5 S1 ]2 P
├──28-Scikit-Learn
@7 N" G; |: L3 h| ├──28.1课程介绍.mp4 29.67M
/ Y! i2 M4 R0 D' v$ T| ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp4 12.55M4 Y9 t* R; U1 E- h5 p
| ├──28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4 38.72M, L( X8 p7 X0 l6 x) g- l4 Z
| ├──28.4数据处理（二）.mp4 54.58M
4 O3 A3 Q1 A. `2 k: a| ├──28.5模型实例、模型选择（一）.mp4 37.87M) i6 V9 n' t; k
| ├──28.6模型实例、模型选择（二）.mp4 24.15M' g2 b3 `5 y! b, \6 u! w' f$ s
| ├──28.7模型实例、模型选择（三）.mp4 21.32M
' ]+ o8 q r2 S7 Z9 x7 _+ Q| ├──28.8模型实例、模型选择（四）.mp4 45.09M" b) ], W* R0 C0 ]; Q( y
| └──28.9模型实例、模型选择（五）.mp4 32.20M
' w4 Q- X$ t# x/ l9 n K├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 0 f. r! }, M9 n+ M+ `' T9 g9 S
| ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4 40.61M! O$ u9 E: C7 ]
| ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4 40.62M
; f8 j/ L# ]/ V, [| ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4 24.38M, o# V! n% E& Q) ?
| ├──29.13SVM引入.mp4 15.52M9 S K7 V9 z/ R9 i! i8 I+ u
| ├──29.1熵（一）.mp4 35.89M h- x; } ~! n% f& i
| ├──29.2熵（二）.mp4 38.12M
% Q. Z$ F. ^$ e3 A1 Q| ├──29.3熵（三）.mp4 30.18M
+ s4 _" P( H, ?+ h d m8 _2 T| ├──29.4熵（四）.mp4 32.72M
5 x4 L4 l' J& Z3 D5 L5 j: z, t| ├──29.5熵（五）.mp4 20.18M
" W1 M5 }# V. W7 g( I( |; b3 I| ├──29.6熵（六）.mp4 31.30M
9 L. i7 M3 B4 k| ├──29.7熵（七）.mp4 10.80M, F' v" c$ ]0 z- W, t$ b
| ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4 38.72M
, g+ }9 p8 D& A| └──29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4 37.48M' m! w; C$ b/ r+ E/ w
├──30-Python进阶（下）
0 f+ K8 ] N- ?# x7 l' r| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4 29.29M$ z6 @5 A( u3 m3 k p, C6 q
| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4 22.12M, L8 j" ?6 y' e
| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4 22.34M( Y" n6 D0 m4 P0 N
| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4 28.36M. Z( u) ]4 L+ Z5 X
| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4 27.54M( X7 ~- O! c6 p, C1 B) z
| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4 20.68M
& }) N! k9 b- _# X R| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4 38.10M0 b5 G. O3 { n n! H
| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4 40.47M0 n5 O; v+ y0 p9 p9 X) d! ]
| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4 41.54M
{! H2 N9 [$ ]8 y( K2 S$ L├──31-决策树 9 G' Z: W: {2 A: D
| ├──31.1决策树（一）.mp4 21.31M
2 P6 t& [1 G( q" O| ├──31.2决策树（二）.mp4 32.57M
6 u( O8 A. D2 L, u3 ~) N" ]| ├──31.3决策树（三）.mp4 36.97M
- K- B/ T% _$ k( r/ Q' F8 B( s8 I$ `| └──31.4决策树（四）.mp4 27.11M
8 S& x, ^: z- b+ c& x9 e" B2 H├──32-数据呈现基础
( J4 V5 w# }9 W+ d( r- Y| ├──32.1课程安排.mp4 48.84M
% R$ T! i# g7 d: g# N| ├──32.2什么是数据可视化.mp4 15.77M
/ f3 v8 @! d# a/ V* y| ├──32.3设计原则.mp4 23.97M9 ^( ^' N6 M% E' Q& r
| ├──32.4数据可视化流程.mp4 24.41M' g2 v5 B4 k4 {4 i
| ├──32.5视觉编码.mp4 34.14M0 X2 r* m2 ^' ~; w
| ├──32.6图形选择（一）.mp4 26.50M
/ [+ |& e1 H9 N/ H* ]; u. R+ N| ├──32.7图形选择（二）.mp4 20.23M
# X. x9 Y3 e D( j' R! j| └──32.8图形选择（三）.mp4 22.52M
1 B/ m9 b. `. r% @7 Y. q├──33-云计算初步
( [: l" r' X3 X/ B+ Z| ├──33.1Hadoop介绍.mp4 30.20M5 t! {+ }6 _% S- U" I
| ├──33.2Hdfs应用（一）.mp4 70.62M, J5 t# Z. E, W: l9 W
| ├──33.3Hdfs应用（二）.mp4 59.62M; m# e1 h6 |# [+ j( ~6 C- f, V( X
| ├──33.4MapReduce（一）.mp4 41.32M
( v3 W( f# i, \# v' Y! [' W| ├──33.5MapReduce（二）.mp4 27.81M* t$ f: u& l3 f6 i& q4 ?& h
| ├──33.6Hive应用（一）.mp4 69.51M
% ~. k) }- L1 S' N* ~| ├──33.7Hive应用（二）.mp4 82.48M% q# h8 B* c7 C3 I' [% z" U
| ├──33.8Hive应用（三）.mp4 103.40M6 {* x6 U) x5 q
| └──33.9Hive应用（四）.mp4 87.24M `. |% i# j. c6 D1 e
├──34-D-Park实战
2 V& O A$ P6 k" r0 r; a| ├──34.10Spark应用（四）.mp4 78.99M
# r ^* y# M: {+ Y: m7 L$ Z| ├──34.11Spark应用（五）.mp4 94.63M
5 f* u+ c" Q7 X% Q0 ~5 H y| ├──34.12Spark应用（六）.mp4 118.58M6 g' U% J4 y8 d! S- M% d' j+ ]# O
| ├──34.13Spark应用（七）.mp4 102.70M
& Z, D- y/ |9 e) Z ]| ├──34.1Pig应用（一）.mp4 60.66M+ C6 h/ L; O' r! ^, U/ w
| ├──34.2Pig应用（二）.mp4 57.65M
) M6 i% m' A6 ^1 p# ]8 b* I| ├──34.3Pig应用（三）.mp4 62.50M5 i7 S# G4 q4 K& p% j, p9 D
| ├──34.4Pig应用（四）.mp4 58.18M4 {+ w3 T8 R$ {
| ├──34.5Pig应用（五）.mp4 55.62M
' X- _0 f* ?) B0 G; z) v) C| ├──34.6Pig应用（六）.mp4 24.96M
. g4 V" K7 {0 T2 U7 m| ├──34.7Spark应用（一）.mp4 70.69M
. u- T+ j+ V% w; O Z# q/ \| ├──34.8Spark应用（二）.mp4 38.42M I( K5 b0 j' m$ k2 x
| └──34.9Spark应用（三）.mp4 98.82M$ a1 L) \/ V8 h( P \8 G
├──35-第四范式分享
$ j6 `# o/ E. H( X2 N+ _+ `- I7 b| ├──35.1推荐技术的介绍.mp4 24.48M
# c' `# L( O. k0 E6 }9 N/ f% T| ├──35.2人是如何推荐商品的.mp4 24.67M
8 F8 h; R6 }! p" P& \' ]| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 17.30M+ ^5 I4 k- l P% ~- m$ w3 E$ k; ?7 n
| ├──35.4求解—从数据到模型.mp4 23.77M- `* P) `% V, m
| ├──35.5数据拆分与特征工程.mp4 26.79M# k/ y/ s$ o! k
| ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp4 35.12M" x$ ?. j' K7 {- ^% a" t: f
| ├──35.7评估模型.mp4 24.81M
- H) E f5 h8 e4 ~ W| └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 29.67M* H! L2 W4 r, A6 F
├──36-决策树到随机森林 ) ^/ w) K6 m2 v
| ├──36.10Bagging与决策树（一）.mp4 25.40M
/ k$ s$ z& u9 i( ?: v0 u| ├──36.11Bagging与决策树（二）.mp4 29.93M' x8 W F, {5 a# J
| ├──36.12Boosting方法（一）.mp4 31.61M* G8 x( [" O1 Q7 P2 h
| ├──36.13Boosting方法（二）.mp4 17.26M
1 o! ~, v4 R; F: A' J8 r$ G| ├──36.14Boosting方法（三）.mp4 35.52M
$ p4 l5 O, n3 k. X5 Y4 u# B| ├──36.15Boosting方法（四）.mp4 30.04M6 x/ C! U1 k: }
| ├──36.1决策树.mp4 16.65M' T" B: H+ k% `! B
| ├──36.2随机森林.mp4 29.72M
$ l+ ]: E6 a7 p7 M6 G6 A3 k% l| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4 35.57M/ e$ ^$ y4 _% V0 ~3 y3 Q
| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4 36.04M9 K# I% ^9 i( `7 r3 f* s
| ├──36.5模型参数的介绍.mp4 26.40M) ?' y, i; }6 ?- x/ P
| ├──36.6集成方法（一）.mp4 28.04M
* [$ `4 G0 F( x| ├──36.7集成方法（二）.mp4 26.02M
2 g4 y* M) r3 q/ R" p| ├──36.8Blending.mp4 17.42M
% d. u8 x5 _9 ~# b+ P| └──36.9gt多样化.mp4 17.59M4 ]: M" c! t ?9 [5 R
├──37-数据呈现进阶 * Y9 ?/ J& V0 O- L3 v1 ]+ j$ j& c
| ├──37.10D3（三）.mp4 24.06M3 I! C) B- D" Q% z+ q, N& O
| ├──37.11div.html.mp4 20.87M
/ p* w4 L, R: [6 n8 D/ h| ├──37.12svg.html.mp4 68.32M
4 f' _& L% D6 F% e5 E| ├──37.13D3支持的数据类型.mp4 59.35M
5 c! r2 a2 E4 U$ }6 m$ _0 `0 e| ├──37.14Make a map（一）.mp4 57.52M
# R4 y4 r" H* V. m| ├──37.15Make a map（二）.mp4 17.86M* k; v$ l8 k: ]$ {( ?2 S+ ?( p
| ├──37.1静态信息图（一）.mp4 24.84M
6 {, R+ X K: i5 d6 ~| ├──37.2静态信息图（二）.mp4 34.10M
7 Q/ l- z5 r- x| ├──37.3静态信息图（三）.mp4 61.23M. ]: y6 {, Q1 b- c9 S
| ├──37.4静态信息图（四）.mp4 38.37M
, E+ ^1 J! k x( b| ├──37.5静态信息图（五）.mp4 41.56M& T! [; K! a# o5 V$ |' S1 T
| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 48.29M) P5 t' T) y2 o) d D K5 u
| ├──37.7DOM和开发者工具.mp4 28.72M
' X9 k+ e$ m) C- |' g| ├──37.8D3（一）.mp4 40.30M
; ~0 C# d$ `# D6 f4 d( }9 T| └──37.9D3（二）.mp4 40.42M
- Q- K$ A" t; j0 ~$ V├──38-强化学习（上）
# D( _* U% N% a* @+ L" ?| ├──38.10Policy Learning（二）.mp4 23.46M
2 I1 x$ ?/ v9 a: g$ B0 F| ├──38.11Policy Learning（三）.mp4 33.01M
4 D/ A0 m1 s+ k) P9 V; z| ├──38.12Policy Learning（四）.mp4 27.71M
4 e. S; x- f4 }* {| ├──38.13Policy Learning（五）.mp4 17.57M) Q! x- F% l- n9 z, Q" F& N7 d
| ├──38.14Policy Learning（六）.mp4 37.05M2 P( d# M: W1 x: x1 |+ H
| ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 27.73M
- b. z; u4 D: B4 C2 r' \| ├──38.2经典条件反射（一）.mp4 17.46M* d8 d, W8 _+ i2 f6 M; |
| ├──38.3经典条件反射（二）.mp4 29.48M o5 Q$ o, l: K6 s9 t
| ├──38.4操作性条件反射.mp4 27.82M
3 \. X3 L6 G- [' J" _. Z| ├──38.5Evaluation Problem（一）.mp4 26.50M
' K- b3 P8 @1 p$ t. S| ├──38.6Evaluation Problem（二）.mp4 14.78M, t/ H q1 i% x7 d) n: r- _% V
| ├──38.7Evaluation Problem（三）.mp4 20.03M
) Y9 v4 W" ?# l| ├──38.8Evaluation Problem（四）.mp4 30.82M& s% m* N; l% t- H
| └──38.9Policy Learning（一）.mp4 23.31M
! x9 c- H4 }- G2 n├──39-强化学习（下）
, f& d3 |! P9 V6 @- `| ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4 13.13M" [/ u: A- B5 B- U
| ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4 24.68M
I% o, l! j& b D4 ?| ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4 25.46M
/ e$ v! z" T9 T/ e7 Z. Q; @( R5 A| ├──39.13RL in alphaGo（一）.mp4 27.48M; c/ Y0 ^( Q7 x; ~% n8 {) C9 g
| ├──39.14RL in alphaGo（二）.mp4 27.88M( @ F$ X) c- |
| ├──39.15RL in alphaGo（三）.mp4 18.06M- a+ j2 R8 h' D5 i+ z7 G, V/ g( [
| ├──39.16RL in alphaGo（四）.mp4 42.32M
2 l( L8 P! z! M) {* A) t; p: v| ├──39.1Policy Learning总结.mp4 25.07M) S9 L; I' @3 _5 }$ B
| ├──39.2基于模型的RL（一）.mp4 37.28M* |' P1 P/ @7 e; ~8 h
| ├──39.3基于模型的RL（二）.mp4 14.14M" n' P) u: _5 u, h% B/ j9 x+ e
| ├──39.4基于模型的RL（三）.mp4 36.55M
# R, b T" S" l0 C W+ m| ├──39.5基于模型的RL（四）.mp4 36.46M s" _: c' O+ r
| ├──39.6基于模型的RL（五）.mp4 19.95M
5 H9 s9 Y: Z! A| ├──39.7基于模型的RL（六）.mp4 16.18M
4 ~1 q4 c1 Q2 I8 d! q| ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4 38.31M
9 R9 ?9 S4 u: H( c) Y: g! ?| └──39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4 21.08M: d+ @1 t1 b8 S, i; [& v
├──40-SVM和网络引入 8 ^$ `, @1 q4 n3 G% r' S" D' ^
| ├──40.10SVM（九）.mp4 37.61M3 O4 b1 U5 L- ~. @9 d, ?/ k
| ├──40.11SVM（十）.mp4 48.42M
- @" g$ }6 q0 z: Q1 t+ C! E| ├──40.12SVM（十一）.mp4 45.33M6 p" ~. H& o+ u
| ├──40.13SVM（十二）和网络引入.mp4 51.96M: j$ L1 N& `. e7 q1 R
| ├──40.1VC维.mp4 34.13M
9 V# B) a5 E: f: f; G8 [| ├──40.2SVM（一）.mp4 37.21M4 Z) ^5 I6 m; K) c' C9 I: e* l
| ├──40.3SVM（二）.mp4 45.94M2 N8 b# k# K9 U# f, j: a5 |1 l
| ├──40.4SVM（三）.mp4 27.88M, b7 e2 }9 L2 U% r, p7 z
| ├──40.5SVM（四）.mp4 40.20M, w9 ~ ]7 P: h4 k) |& i4 G. G" C
| ├──40.6SVM（五）.mp4 36.03M$ q( F; e0 h0 J) e# X' F
| ├──40.7SVM（六）.mp4 29.48M
0 s( R3 U9 }! J3 u3 a| ├──40.8SVM（七）.mp4 24.68M
3 U" Q! L7 x3 i# Q, e. c. D| └──40.9SVM（八）.mp4 55.79M/ _: Z9 Q6 k) W* W
├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
& O3 U; c0 k9 g3 p$ j| ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4 43.16M
. `& f+ }# m- {| ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4 48.96M: S% S3 b8 g" l
| ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4 43.89M. |# C' p+ f0 \, R' u
| ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4 87.32M2 g+ [# U) ]. x/ E c. ]* Z" n8 u
| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4 28.85M. B# p1 f9 t' F+ `2 R
| ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4 60.77M
9 ~+ J* T: [2 Q' q5 J6 o| ├──41.1集成模型总结（一）.mp4 38.15M8 P1 [: ?) y0 o4 t8 ]
| ├──41.2集成模型总结（二）.mp4 40.99M
7 \$ e, n4 G: z0 Z. x| ├──41.3集成模型总结（三）.mp4 46.16M8 @" J8 i- p( `* Z
| ├──41.4集成模型总结（四）.mp4 39.00M3 D0 O3 B* U/ T- x0 Q* c6 M
| ├──41.5集成模型总结（五）.mp4 77.37M& n! G- a z3 x
| ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4 39.24M
% V- N4 _% I% L C C# R| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4 53.73M4 W0 F: d: l6 v0 T; k4 S4 U
| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4 30.94M( l) ^5 r% ?/ A6 h H1 s8 [
| └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4 63.03M
: M( B- F$ n( u5 z1 g6 N# f! f├──42-网络 ) d; _6 ~7 Y# a
| ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4 38.23M
( t, R8 ^( E! a7 V _| ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4 55.56M- ^8 ^8 s* \; K( D% M4 m
| ├──42.3网络（一）.mp4 32.00M
# ]2 O! _. r% @3 \# K| ├──42.4网络（二）.mp4 43.00M% c, E: f2 {$ l' L y2 \
| ├──42.5网络（三）.mp4 35.89M2 v3 G( o+ i4 B5 G; {
| └──42.6网络（四）.mp4 47.70M' ~) l, ~0 D5 c7 o
├──43-监督学习－回归
8 |: c/ F3 c% a+ R6 n| ├──43.10经验分享（一）.mp4 28.50M
7 E! d5 X1 s. {0 z) M| ├──43.11经验分享（二）.mp4 38.61M2 ~- |, @& E9 G+ o% ^4 Y& {
| ├──43.12经验分享（三）.mp4 34.24M
9 n& j' J; b# ^1 Y4 e( Y5 {* Z3 \| ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 21.57M
$ } T& w' o" B9 L4 o| ├──43.2机器学习工作流程（一）.mp4 11.71M# s7 e) J' I- \3 N+ G
| ├──43.3机器学习工作流程（二）.mp4 20.98M
7 w# g- `9 Y$ R% b, W| ├──43.4机器学习工作流程（三）.mp4 20.04M) c/ H s* `! S* w: a
| ├──43.5机器学习工作流程（四）.mp4 26.67M3 n' q4 y" F- z* @
| ├──43.6案例分析（一）.mp4 17.12M
I: ~% L: w: E2 x| ├──43.7案例分析（二）.mp4 40.82M' a- p% l0 [/ A2 e5 S5 w
| ├──43.8案例分析（三）.mp4 39.25M
- N' c8 h7 q: j4 T4 C0 @9 h| └──43.9案例分析（四）.mp4 61.59M
: P' C; x$ S( ?4 P9 J├──44-监督学习－分类 0 ^# R( z7 s+ b
| ├──44.10模型训练与选择（二）.mp4 51.81M
6 ~! j- D, A E- n" U| ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4 40.68M4 n, o- S3 q7 J/ T4 [6 L
| ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4 59.17M
8 c. {. {2 J+ G! K' j| ├──44.13地震数据可视化过程（一）.mp4 33.59M; z! R/ v) I Q, M2 l7 E/ W
| ├──44.14地震数据可视化过程（二）.mp4 32.64M" L1 {0 N% x# Y, y/ T" {% Z$ y, [
| ├──44.1常用的分类算法.mp4 18.56M7 J# l7 ~+ W% M6 S
| ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp4 28.84M. j9 |9 ^3 {# P* r* q
| ├──44.3数据探索（一）.mp4 27.11M; n! o/ `. Q% ?4 a+ \3 l
| ├──44.4数据探索（二）.mp4 41.16M
3 R1 v( z5 d/ m& c. ^+ e| ├──44.5数据探索（三）.mp4 33.29M
$ b2 b2 Z1 p% ?" y+ Y| ├──44.6数据探索（四）.mp4 27.59M! `( K( U: s$ P/ n% P- Q
| ├──44.7数据探索（五）.mp4 52.32M
# F3 U+ A' C- V1 ~# o" n3 |; q| ├──44.8数据探索（六）.mp4 37.90M# E$ X4 r) v+ y- z/ [) K
| └──44.9模型训练与选择（一）.mp4 34.80M
# h/ Z! I) k$ H& O9 {* `4 F& L├──45-网络基础与卷积网络
/ F% g( j' V) {4 J2 H* D| ├──45.10网络（十）.mp4 40.81M c6 K6 a p! J7 {
| ├──45.11图像处理基础.mp4 29.82M. x9 @& t7 T3 f
| ├──45.12卷积（一）.mp4 76.26M
2 G$ F8 e1 L) U/ ?, E| ├──45.13卷积（二）.mp4 43.85M
) `0 `" y1 r8 w- u- B| ├──45.1网络（一）.mp4 38.95M
' o% A; _1 n( j' l4 _ `2 W9 S N| ├──45.2网络（二）.mp4 26.76M0 n# @" y. i2 T' y5 s+ C4 }
| ├──45.3网络（三）.mp4 21.70M
0 L' g+ I& V; C| ├──45.4网络（四）.mp4 100.52M2 h/ n; S3 i& z% h9 s1 v
| ├──45.6网络（六）.mp4 36.02M# B) A/ W0 y" |9 N* i+ |
| ├──45.7网络（七）.mp4 26.19M5 Y2 f' D9 V" e' J( O
| ├──45.8网络（八）.mp4 33.37M
# a" H" Q. i0 c% ~# W| ├──45.9网络（九）.mp4 39.64M1 D5 Z7 E8 ]6 a+ \, ?
| └──45.网络（五）.mp4 107.87M( \5 e* C2 h6 F2 P6 m5 S v
├──46-时间序列预测
1 ^' l u1 y* M, I( }| ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4 44.20M
9 v3 P) h! d' {( }' v# Y/ b| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4 44.22M) a+ Y2 t {$ X& O! ^1 u
| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4 49.99M
& `) p2 m) S. Y T+ ?8 R| ├──46.13课程答疑.mp4 43.95M6 C3 n8 B. s* F5 @/ `8 p3 z3 [
| ├──46.1时间序列预测概述（一）.mp4 21.13M
: L3 y& h+ g- G: || ├──46.2时间序列预测概述（二）.mp4 25.35M
; e+ t6 n h0 E$ h6 p| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 31.24M3 Z3 C$ |6 \' o
| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4 46.17M9 y# g# B+ S8 h, `
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4 52.10M
N& w- q$ X1 U9 Y8 a& N9 [2 a| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4 26.18M, F' i% A+ @/ X1 r0 A
| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4 44.54M
a0 V+ J) p9 q7 u4 F/ Q7 h; C| ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4 21.07M6 `: Q+ T4 `1 x8 J( f L+ x; }7 S4 y
| └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4 20.75M
" f9 _3 y! R& u0 `0 O├──47-人工智能金融应用
/ j/ d+ e4 `, B8 @5 r| ├──47.1人工智能金融应用（一）.mp4 28.75M+ s s G H7 }$ ^. x
| ├──47.2人工智能金融应用（二）.mp4 40.74M
0 A1 g9 X/ R7 L! U| ├──47.3人工智能金融应用（三）.mp4 37.08M
0 w& a y2 K$ z. }3 i5 x| ├──47.4人工智能金融应用（四）.mp4 47.73M
6 {0 o, y% c5 q* Y V| ├──47.5机器学习方法（一）.mp4 35.20M
1 _! u; o$ M' m& p: a- C$ g| ├──47.6机器学习方法（二）.mp4 28.61M4 z9 M. A4 k* ~9 B: h8 X
| ├──47.7机器学习方法（三）.mp4 31.28M! n9 K: \1 G5 b2 K
| └──47.8机器学习方法（四）.mp4 43.09M& f% `* |: S+ I- Y2 x4 ? r' Z4 i
├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇 % z# Y; R6 w7 I4 N4 x
| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4 103.56M
, E ?) O1 K% M2 i| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4 133.77M+ D- X1 M5 P4 D
| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4 73.85M4 v0 g) Z' s# \
| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4 119.15M6 h' f7 s0 A* Z9 ], L
| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4 153.33M
0 R }: N" C/ `* [+ z0 E$ o$ A| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4 94.60M5 V- R: v I! @6 y* x
| └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4 123.40M$ h; y d8 n* H
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
% V$ p& o* T$ v+ |0 P! N$ O# || ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4 99.63M5 |! Z, Z4 Z1 N$ }6 ~
| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4 77.54M9 c( P- v9 `' k8 ^3 Q3 U" x! ^4 m
| ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4 108.34M" P1 C3 M. G/ Z8 o
| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4 111.10M( w, L: M" M& R% ^) q' Y, M
| ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4 131.94M; L2 \7 C, o% K3 U4 U
| ├──49.2特征如何组织（一）.mp4 126.19M
2 U; U& w* |; G/ A3 D| ├──49.3特征如何组织（二）.mp4 85.98M
& K- d+ _6 R0 U7 S8 F# t, A& p' o n| ├──49.4特征如何组织（三）.mp4 92.86M
+ S: `. V7 f+ M| ├──49.5特征如何组织（四）.mp4 113.36M
: }1 I* y% ]+ K8 o" i| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4 116.35M
" G) W. F$ i) c1 j5 `9 f# }7 z2 T' P| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4 87.73M
' X& y) w9 Q; t; P" j" A| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4 148.19M2 }3 Q+ y9 S& V6 G% p0 j2 _/ O/ M& e
| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4 91.32M
% l2 C H4 d5 T: T$ h/ }7 z├──50-计算机视觉学习入门优化篇 ! n4 B7 R% Q d% u
| ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4 70.37M( ?- a$ t" u0 ?* d
| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 148.70M- ~. Z! H9 c: J7 N( D ?
| ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4 69.52M; H/ S# t/ a! R1 J# d& _! \
| ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4 128.01M
3 d& [" w+ i" j( r* A# ~| ├──50.5优化器和多机并行.mp4 134.88M! E/ g& J r$ }
| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 124.03M
* u6 Z9 E+ B# [/ k/ A. V- U├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇 4 I8 U4 E( y0 i
| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4 104.33M9 P! q4 ?. x: Q( V6 X; q8 `
| ├──51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4 104.69M) x* c0 V9 H' D1 j* m [7 g
| ├──51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.mp4 81.45M
: P3 H# t- ^ M$ V' c| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 139.32M
9 V* x+ f. K3 G9 ]0 Q5 C├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
7 m# X% j( h4 ~| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4 93.54M, v6 A4 f7 V) B( Q. E0 L
| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4 110.24M
1 C3 F/ J1 h9 T| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4 53.25M4 L5 H: }1 R4 P ]; N
├──53-个化推荐算法 2 _' A3 b; E/ d, R# g8 ^7 ]' g
| ├──53.10工程望.mp4 33.72M' r( }( X* E* l4 j
| ├──53.1个化推荐的发展.mp4 26.09M
5 n2 l! N& A2 |6 W/ Q5 y! b| ├──53.2推荐算法的演进（一）.mp4 25.52M
% k) j1 s) L4 g! ]4 U( G3 w- ~( e| ├──53.3推荐算法的演进（二）.mp4 35.84M6 E) Z' E1 m$ {6 S& T$ ?
| ├──53.4推荐算法的演进（三）.mp4 27.90M
4 n p9 J7 I" s3 ?) \" j| ├──53.5推荐算法的演进（四）.mp4 40.25M4 @% X2 M9 u) c9 N \6 x, e
| ├──53.6建模step by step（一）.mp4 34.01M+ x' t+ E+ x5 d/ Q9 A( @
| ├──53.7建模step by step（二）.mp4 38.70M, k" i1 G; O; P+ a/ ]
| ├──53.8建模step by step（三）.mp4 32.73M
; v; f; K- S) X4 W/ || └──53.9算法评估和迭代.mp4 18.88M
! F) l8 Q$ r X' I2 z% y├──54-Pig和Spark巩固
& `/ X, @, S) P! ^+ i| ├──54.10Spark巩固（五）.mp4 101.73M/ x0 l( B$ f0 H- O3 s" S' t% G
| ├──54.1Pig巩固（一）.mp4 43.80M/ |' l& b/ A2 y; J' l' g& O
| ├──54.2Pig巩固（二）.mp4 115.33M2 i- o* T! j; @, n
| ├──54.3Pig巩固（三）.mp4 89.15M
5 U& y& [7 S5 v/ Z* @* j0 h| ├──54.4Pig巩固（四）.mp4 82.98M, A$ l) J8 V+ Y; s0 Y
| ├──54.5Pig巩固（五）.mp4 70.14M
+ R- W! |: B; X3 z S3 ?| ├──54.6Spark巩固（一）.mp4 65.64M
) Q& x2 P5 K) C3 B| ├──54.7Spark巩固（二）.mp4 105.44M8 f- C6 Z- i4 u7 d! _& x7 j
| ├──54.8Spark巩固（三）.mp4 70.56M
& V2 V: s# u; E5 t; h. y| └──54.9Spark巩固（四）.mp4 54.90M
) L1 R# T) o" b: [3 g├──55-人工智能与设计 2 o C! O- f6 h
| ├──55.10使用人工智能的方式.mp4 26.10M
. ]) h/ o6 G% W# P, F0 h q| ├──55.1智能存在的意义是什么.mp4 19.54M
0 D3 Y# E4 M2 l- S. }& X) R| ├──55.2已有人工智的设计应用.mp4 18.64M
2 e2 t3 n/ b1 J6 a. z& O7 Q| ├──55.3人的智能（一）.mp4 17.03M
- {) P. E1 F! k# u, C3 B- l| ├──55.4人的智能（二）.mp4 28.66M9 _, v# N/ V9 x
| ├──55.5人的智能的特点（一）.mp4 29.62M
9 D" d# W& R5 H: c) d2 y$ b| ├──55.6人的智能的特点（二）.mp4 27.86M
- v' s; O# u( ?# S| ├──55.7人的智能的特点（三）.mp4 41.62M
% i# H9 ]" T$ K8 ^% O8 |0 w0 w! @| ├──55.8人工智能（一）.mp4 27.63M
5 ?# ^/ w0 ~% x- m6 `' y y| └──55.9人工智能（二）.mp4 24.63M1 M+ s4 w7 z9 n! h' f
├──56-网络 ; A# V4 ~" n- K2 W7 _
| ├──56.1卷积的本质.mp4 27.83M
' f4 g& I/ Y9 o2 J' }8 b4 \6 || ├──56.2卷积的三大特点.mp4 34.15M
) q- y( a) d+ ~1 Z' }( a| ├──56.3Pooling.mp4 16.96M4 ^2 s! v9 k" z0 g/ d3 @
| ├──56.4数字识别（一）.mp4 33.21M
9 H" h+ H. D+ ~: q8 b6 |/ C3 O6 h6 _| ├──56.5数字识别（二）.mp4 31.97M3 [0 v" [% ?. g; B
| ├──56.6感受野.mp4 23.33M
# v4 G) Y8 }& Q9 w- H" P| └──56.7RNN.mp4 23.46M
5 F1 W! Z" F. u; o, u9 C├──57-线动力学
5 b. b- o; { F' L| ├──57.1非线动力学.mp4 23.13M# z9 [, b6 z" Z& q0 i! z
| ├──57.2线动力系统.mp4 39.97M" C0 q w/ L* a# W/ `5 d0 C( U
| ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4 40.37M
( q0 u0 N: E% N9 `| ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4 39.76M
% @! R# e V# T0 s& m| └──57.6Poincare引理.mp4 37.13M6 U2 u! T! F0 ~ O- p
├──58-订单流模型
* }. i: {# [. c| ├──58.1交易.mp4 20.17M
% t, M5 M3 F( n0 Z, S M6 k* {| ├──58.2点过程基础（一）.mp4 13.47M
& u! ^7 V/ h; q* o3 m8 o& e; Z| ├──58.3点过程基础（二）.mp4 24.16M
7 V( w' F5 j* o( Q: [! U9 m/ D| ├──58.4点过程基础（三）.mp4 17.88M2 |4 T4 g( L% m
| ├──58.5订单流数据分析（一）.mp4 22.35M
3 N# I8 j. s+ f9 o| ├──58.6订单流数据分析（二）.mp4 20.85M( }" m. g8 Y& S$ E$ n
| ├──58.7订单流数据分析（三）.mp4 17.74M; A+ ?* U& u" N* q3 X( M! ]. f/ J
| ├──58.8订单流数据分析（四）.mp4 20.63M
& K4 c+ ~' O" B1 N- a| └──58.9订单流数据分析（五）.mp4 26.22M! O3 ~5 {! \/ m1 ^* Y
├──59-区块链一场革命 0 F5 ]; S) I E
| ├──59.1比特币（一）.mp4 23.00M
7 M) t. Y9 ^6 D| ├──59.2比特币（二）.mp4 15.72M7 x& `% Z* @* @0 m, @" b
| ├──59.3比特币（三）.mp4 32.06M
\( K8 D8 D& d5 L! t8 j| └──59.4以太坊简介及ICO.mp4 15.19M* c* a: a9 @8 l9 m; l+ N
├──60-统计物理专题（一） " s6 @' i$ y2 W$ Z: y+ A7 _/ b" L. m
| ├──60.10证明理想气体方程.mp4 23.30M$ K! V, S b2 s0 _# r/ m. k
| ├──60.11化学势.mp4 41.52M
, I c+ @# I8 j8 F! V| ├──60.12四大热力学势（一）.mp4 30.13M- x" B8 H2 k& F0 V3 e6 w) k
| ├──60.13 四大热力学势（二）.mp4 38.40M
' C5 r! ^: f" _) ~| ├──60.1统计物理的开端(一).mp4 32.96M o: \4 l2 M% o: G
| ├──60.2统计物理的开端（二）.mp4 24.17M+ J! Y% q$ H l8 x1 w
| ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4 19.46M
( B6 h0 O4 f9 }# [* Y N| ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4 35.67M4 p! d5 h8 n& D, r* _
| ├──60.5再造整个世界（一）.mp4 30.55M: e0 a2 _1 C* b* x: J' u
| ├──60.6再造整个世界（二）.mp4 35.10M
+ O8 n! u) C. {* G| ├──60.7温度的本质（一）.mp4 40.98M
' K% {# _( x) \7 w| ├──60.8温度的本质（二）.mp4 27.34M# k# h8 D+ V! W$ P' P# O
| └──60.9.mp4 33.55M
. N& f6 r9 `. |% a2 c├──61-统计物理专题（二）
8 {/ b: J6 B( Y# P| ├──61.1神奇公式.mp4.mp4 34.65M
' ~9 A0 `4 X0 [5 f) K, ~| ├──61.2信息熵（一）.mp4 17.86M- }6 f H. s% A- B4 h
| ├──61.3信息熵（二）.mp4 28.56M' a, |" i) L3 |% \) c, U2 f
| ├──61.4Boltzmann分布.mp4 30.18M0 y, Y( s5 W3 w9 a5 `0 E8 H
| └──61.5配分函数Z.mp4 38.78M/ o! C" [$ p1 Q3 d: x T+ B% A. l& b. A
├──62-复杂网络简介 $ W9 Y' d" e: _/ Y- `1 u
| ├──62.1Networks in real worlds.mp4 14.25M
9 z. \ n* Z0 j1 ?* B+ J| ├──62.2BasicConcepts（一）.mp4 19.84M
: v7 m% ]$ S8 Z7 X5 L| ├──62.3BasicConcepts（二）.mp4 13.30M$ \3 E/ P' C" P+ x! D, z
| ├──62.4Models（一）.mp4 12.13M1 U [, _9 |6 c/ W0 L2 |
| ├──62.5Models（二）.mp4 14.05M
9 r8 l0 i. c* z$ W, R+ s7 }| ├──62.6Algorithms（一）.mp4 25.38M! q3 ^$ ?- I+ i2 H5 w) w( X
| └──62.7Algorithms（二）.mp4 34.74M
. L1 p y L; z$ x ^+ m├──63-ABM简介及金融市场建模
9 _/ I I2 i* A" g0 T1 k0 [| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4 27.16M
) k" h9 b8 A( P- F( D0 l; y4 T| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4 37.89M
) I3 F- w+ v0 q5 i% m6 p+ {| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4 31.98M4 q! a4 B; a- q3 X, x9 Y
| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4 25.36M
, E" q4 T0 p u9 P! Y| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 31.88M% y8 `4 {3 I E( n! H8 N
| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 31.77M% O' w/ D8 q0 |
| ├──63.16学习模型.mp4 35.67M
- I, s8 h2 j9 k: D( ?| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 15.76M" Z- Q, Q5 K' h' y
| ├──63.18ABM的特点.mp4 29.34M9 `% F4 V9 Y* U, C4 N
| ├──63.1课程介绍.mp4 26.86M0 I1 |0 \' r7 [" Y. Q
| ├──63.2系统与系统建模.mp4 39.51M
% R& ` m, L$ Q" w' m| ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4 36.32M6 o+ s3 w$ P7 Z7 E* q9 w5 M
| ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4 45.10M
2 v C$ B! J! h( ]) Y| ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4 36.85M
1 k1 _: l9 }( N4 z/ C7 G| ├──63.6ABM为经济系统建模.mp4 30.42M
8 p8 V: H1 N: Q| ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 35.29M0 ^' }; w8 X5 ^! t m
| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 40.14M6 V4 s1 _- j" h: N5 y. f& n
| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 25.30M
% H3 i, Q4 H4 A├──64-用伊辛模型理解复杂系统 ) { H1 ~ M7 ^
| ├──64.10（网络中的）投票模型.mp4 24.22M
2 a2 D z& V& ]: R| ├──64.11观念动力学.mp4 29.82M* A/ s1 r: t% a$ ^. n4 V+ o9 V$ g7 p
| ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp4 38.31M4 s: p: }/ E! Q" C
| ├──64.13自旋玻璃.mp4 18.15M+ n( G. U9 A+ q0 G& Y2 m2 q, U9 K
| ├──64.14Hopfield神经网络.mp4 23.30M
" Y2 g4 T4 i& r+ A| ├──64.15限制Boltzmann机.mp4 30.24M1 R/ C; k) Z6 F9 g
| ├──64.16深度学习与重正化群（一）.mp4 35.40M
. k7 _8 ~+ M# o( b& I| ├──64.17深度学习与重正化群（二）.mp4 21.92M6 k/ C% L6 w! m- A F1 @
| ├──64.18总结.mp4 30.73M1 c: m* {% i6 o; H9 T2 ?( |. ~/ Q0 T+ Y
| ├──64.19答疑.mp4 17.36M9 V* ]! O1 S, s( p& ^, u+ K, p0 p
| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 24.37M7 J0 L2 c1 T# c" G2 b) w% |
| ├──64.2伊辛模型（一）.mp4 19.17M
0 O+ K8 w J* c% Q2 |/ }4 l9 P| ├──64.3伊辛模型（二）.mp4 19.62M
- q1 S: b' v8 A5 a: F2 n0 \* S$ n| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 23.56M; O/ x1 g' d3 l7 j6 {4 H5 P3 I8 K
| ├──64.5Ising Model(2D).mp4 25.98M
* Z$ A- n# C& y3 O| ├──64.6相变和临界现象.mp4 43.62M5 _5 [3 f. N/ \. n# |& M* d
| ├──64.7Critical Exponents.mp4 26.70M$ F8 K3 F' q! b1 ^ w) a" y
| ├──64.8正问题和反问题.mp4 29.14M
. c% V( ^: W8 n# v6 p| └──64.9（空间中的）投票模型.mp4 36.38M" Q8 N, v r8 e- v) U# \. ?
├──65-金融市场的复杂性
% m0 M5 y7 O) Z/ A$ m| ├──65.10Classical Benchmarks（五）.mp4 29.71M- y8 ~! Y @4 M# |0 z. j
| ├──65.11Endogenous Risk（一）.mp4 42.78M" f) G5 J0 L5 m4 H9 i
| ├──65.12Endogenous Risk（二）.mp4 36.84M0 l; i \8 `- c) F' s
| ├──65.13Endogenous Risk（三）.mp4 40.22M% V7 S" j) W: u: d9 A+ b
| ├──65.14Endogenous Risk（四）.mp4 18.31M
: B/ x+ R/ L# ~: o7 F| ├──65.15Endogenous Risk（五）.mp4 35.46M
% `* `6 C4 N W% S2 w8 {, ~0 M| ├──65.16Endogenous Risk（六）.mp4 37.13M# m. G4 I% ]; a: H$ h2 {
| ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4 42.37M
! B& S/ d, q9 C; o3 u2 S* n| ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4 44.83M
2 a/ {& p5 [2 k1 u| ├──65.19总结.mp4 21.10M
% N/ o% f: p3 h) N3 K| ├──65.1导论（一）.mp4 38.96M" E+ ^% v9 Y4 N8 D
| ├──65.2导论（二）.mp4 39.67M% k# I8 }5 n3 r- Y$ y
| ├──65.3导论（三）.mp4 21.40M
% c ?6 X: T# @4 N- {3 O. }- ^6 h| ├──65.4导论（四）.mp4 30.33M
! a% @, V/ l3 R3 \. x/ [| ├──65.5导论（五）.mp4 37.59M
# ?4 q. b: @, J| ├──65.6Classical Benchmarks（一）.mp4 31.91M
% [$ k& P9 @7 P2 S5 m$ k| ├──65.7Classical Benchmarks（二）.mp4 28.58M' X" {+ n/ } x2 D
| ├──65.8Classical Benchmarks（三）.mp4 40.01M( o3 }& P5 U& M" i1 G: H1 l' M
| └──65.9Classical Benchmarks（四）.mp4 22.39M7 H5 g" d' M" E* l- z3 p
├──66-广泛出现的幂律分布
3 c/ [! r2 E4 T' h| ├──66.1界（一）.mp4 29.04M7 b a0 ]1 G# \! S5 m
| ├──66.2界（二）.mp4 24.32M
6 H3 E4 O; s0 g| ├──66.3界（三）.mp4 22.86M. p+ ?2 b3 U3 d4 n
| ├──66.4界（四）.mp4 30.99M
1 `% ~1 R( O$ ~) Q- w/ @| ├──66.5城市、商业（一）.mp4 33.94M
' z; q% Z/ H/ Y8 i! ?3 L0 r| ├──66.6城市、商业（二）.mp4 33.28M3 A; O; u6 U: n4 r
| ├──66.7启示（一）.mp4 31.50M0 ]' S; F! V P* U& s. `8 t
| ├──66.8启示（二）.mp4 17.57M
, o1 J H: r6 O. K2 W9 || └──66.9总结.mp4 18.33M% e. O$ o, c: O9 K Y
├──67-自然启发算法
* k) U. |4 d, n! j1 E| ├──67.10粒子群算法（一）.mp4 37.15M
7 X& N: u+ \- Q; S8 r! v| ├──67.11粒子群算法（二）.mp4 38.20M
5 y# m, I7 y' [/ v$ ^$ L9 _3 n8 V| ├──67.12粒子群算法（三）.mp4 33.56M0 _6 Y; M! a1 W
| ├──67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 25.66M
: P. m4 E3 ?2 p) i| ├──67.14更多的类似的算法（一）.mp4 34.86M) z# G8 K. \: B3 n/ s o
| ├──67.15更多的类似的算法（二）.mp4 27.43M
; j- v3 Y) ^! _( [% Y9 r| ├──67.16答疑.mp4 35.37M3 }) ?6 T& s6 b. y" m7 ^" R
| ├──67.1课程回顾及答疑.mp4 29.67M
3 ?, {0 L/ v3 `- x% ~ l| ├──67.2概括（一）.mp4 29.21M
5 }- u+ X3 U* I6 P' S+ P5 Y3 X8 w* c7 D| ├──67.3概括（二）.mp4 15.86M
' O# g5 w8 O6 D5 }8 ]| ├──67.4模拟退火算法（一）.mp4 40.23M: p, o) _0 Q5 f! H( O
| ├──67.5模拟退火算法（二）.mp4 32.77M
! ?( D( [; k/ N8 m6 G| ├──67.6进化相关的算法（一）.mp4 26.37M
5 Q$ c& i) I- O) }3 I+ o* ?( X. U| ├──67.7进化相关的算法（二）.mp4 29.70M
1 J0 Q3 x" z ?% p| ├──67.8进化相关的算法（三）.mp4 35.95M
" ~8 ~( X5 [# l2 }* t) ~9 A6 X X| └──67.9进化相关的算法（四）.mp4 27.62M
: s2 x; r4 `* J% `: ~4 O├──68-机器学习的方法
+ v* }9 ?' _. E2 x6 U4 y| ├──68.10输出是最好的学习（二）.mp4 16.02M
; v% i9 ^ Y; I) V4 U| ├──68.11案例（一）.mp4 27.57M
T* D; L. j1 Z3 Q" \5 @| ├──68.12案例（二）.mp4 18.35M
+ [* ]) G O7 o) ]$ l! O" T| ├──68.13案例（三）.mp4 20.45M
' a* K# s/ q& j# O* l| ├──68.14案例（四）.mp4 37.97M( `6 X- S! v( N& g
| ├──68.15案例（五）.mp4 16.35M
! V2 T1 j$ ` X+ {| ├──68.1为什么要讲学习方法.mp4 24.69M% G2 z% y2 y6 T" F, Y9 N+ f2 V
| ├──68.2阅读论文.mp4 19.88M
" l- }) \& G e: R9 w5 V| ├──68.3综述式文章举例（一）.mp4 88.32M* n' Q( c# n3 Y: `. Q
| ├──68.4综述式文章举例（二）.mp4 150.55M0 }# A; d* a3 M- l8 T
| ├──68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 51.55M
' ]4 Z0 N' I3 _6 o: K' T| ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 33.82M
- D* ~, Q: _ E) q| ├──68.7铁哥答疑（一）.mp4 28.49M
) e, w- n- ~. C| ├──68.8铁哥答疑（二）.mp4 19.16M
( @& E& [! X. k3 Z7 X: ?| └──68.9输出是最好的学习（一）.mp4 22.24M
- o2 z0 P' v# G) Y% G& P, Y4 o├──69-模型可视化工程管理 ) z, A% g/ A$ A$ U. a; G: T
| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4 30.84M
2 ~2 \6 E0 H& t| ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4 38.70M
7 |' S& G4 X% F5 x$ k| ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 71.32M9 ]! c7 L1 q& K4 _
| ├──69.13日志管理系统—ELK.mp4 50.36M9 W% C- f7 R9 f$ c
| ├──69.14极速Bi系统—superset.mp4 40.22M
+ { Q( _# l& y+ [! @, _; G3 m- q| ├──69.15Dashboard补充.mp4 55.35M
$ I( e6 B" u7 {* C| ├──69.16ELK补充.mp4 63.33M. p* x: ]" b8 r" f
| ├──69.17Superset补充.mp4 60.90M
% B+ }5 [& [: `$ _| ├──69.18Superset补充及总结.mp4 20.41M
9 r3 j7 s! S& @! T/ |9 G| ├──69.1课程简介.mp4 20.73M
( w9 C1 h- N2 [( Y| ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4 28.71M
; s4 x- P8 c" U4 w( \| ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4 29.99M/ }1 |9 d1 d2 u" p& R: ~
| ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4 59.30M& A# f- S* ?+ h8 i
| ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4 34.50M
4 P" x; j1 w" Y+ U| ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4 53.32M* Z, W, d; `: b% l
| ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4 38.22M
- }' J- T) f- Y4 l6 S3 A7 K4 Z| ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4 54.64M
% T9 F8 y$ W5 V| └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4 138.46M
' L1 E0 P E# b/ U# A- E4 Y b├──70-Value Iteration Networks 0 I. |, i& `% E( S% P, b4 {
| ├──70.1Background&Motivation.mp4 22.96M
; u' i6 m8 G+ p& {| ├──70.2Value Iteration.mp4 36.72M( \/ @- m+ y l& d' ?' [
| ├──70.3Grid—world Domain.mp4 23.79M
3 ^. f! h/ _7 k! j| └──70.4总结及答疑.mp4 26.44M: r' @( r2 G, @
├──70-最新回放
h' @2 q# u1 X1 }6 F5 i| ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4 469.87M% k) D u: ?$ w& y: J' g
| └──0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4 371.67M
( T+ p, W8 a8 z# A├──71-线动力学系统（上） 8 \; N/ S6 V5 \5 {& e( n
| ├──71.10混沌（一）.mp4 28.57M
& d, t0 K& M0 B: @* L, I6 ?7 b" E: \| ├──71.11混沌（二）.mp4 24.57M
7 G& i( l1 b/ U6 N| ├──71.12混沌（三）.mp4 21.45M. N/ m% S" I0 m( t3 h6 V
| ├──71.13混沌（四）.mp4 24.02M
- `7 c3 j1 a9 }0 H- ~| ├──71.14混沌（五）.mp4 32.35M
8 X8 u$ P0 H+ |# z% X| ├──71.15混沌（六）.mp4 86.21M
& b0 S' h* W- u q* ]* F3 p+ @* S7 || ├──71.16混沌（七）.mp4 157.69M7 M8 J. }9 F9 q
| ├──71.17混沌（八）.mp4 31.50M. g+ ]5 k1 x5 T1 Z
| ├──71.18混沌（九）.mp4 31.55M
' V; h; O) ?. X& i| ├──71.19混沌（十）.mp4 19.79M
. c' j' I- {, Y, ]; S; P" `| ├──71.1线动力学系统（一）.mp4 27.97M
- \8 J& _! {/ A7 k9 C4 ~* T| ├──71.20混沌（十一）.mp4 125.65M
% V7 w0 g3 ^ G# j. p6 v0 X; [| ├──71.2线动力学系统（二）.mp4 33.68M
! i) a2 D* @% f F) q& B' B, B| ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 33.68M9 t" Y% N1 C5 q+ C! `% `0 }+ `9 l
| ├──71.4Bifurcation（一）.mp4 13.74M. V0 q2 |3 f: i a3 ?
| ├──71.5Bifurcation（二）.mp4 34.23M* P3 ^* a- o' X1 J( b- l M" o
| ├──71.6Bifurcation（三）.mp4 31.99M" _. n1 q r3 e, b% Y
| ├──71.7Bifurcation（四）.mp4 28.74M
; O! Y, H( `( k% ? j5 p) i| ├──71.8Bifurcation（五）.mp4 37.99M
1 ?) O: K' L _9 C" F| └──71.9Bifurcation（六）.mp4 65.59M
2 F! S) x# X& F d+ K2 M% r$ H├──72-线动力学系统（下） . h$ X4 [6 N6 X' m' @7 k
| ├──72.1自然语言处理（一）.mp4 30.91M
( J0 D' l7 |: T: R7 S2 x| ├──72.2自然语言处理（二）.mp4 34.14M* _: d3 }6 X- V* s# n
| ├──72.3RNN.mp4 34.41M/ r( W- V* ?1 B% t
| └──72.4RNN及.mp4 30.83M
: y- J: i1 S8 h, P0 ~, ~3 V├──73-自然语言处理导入 3 F4 }1 p4 {# } O4 J
| ├──73.1中文分词.mp4 27.72M
( K6 A1 d' S* v2 n| ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp4 26.70M; ~: Q/ `6 W$ j7 i
| ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4 40.90M; t6 ~7 p, a# t
| ├──73.4知识库构建、问答系统.mp4 42.68M
- y/ x. K& [% c1 e| ├──73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4 56.85M7 f% t- l& R. p+ t% v. Q1 t7 {
| ├──73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4 54.80M T- l! d$ g0 [/ v# d$ n
| ├──73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4 62.73M; S8 `3 Z& O. m* I+ }, K
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发表于 2022-6-9 08:15:02
