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课程简介：- N# j+ Z. Q& i# d. L/ f4 D* {
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！7 b# {" v! g6 h7 \1 [
混沌巡洋舰讲师团6 G, U1 I. }) B+ |+ x( `, \
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。
- V+ @: R4 D; ]4 ^+ I2 ]4 {大小：33G- X: k, G- t! d) R" v' q. J0 \
) W: O' T/ ~) J2 a1 o9 {: r) k# d
课程目录：- K( w( H0 j# O& G" }. c
├──01-复杂系统
9 T* G0 c! G9 f' y| ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp4 56.75M
- ], r+ p! Y/ E| ├──1.2预测失效原因.mp4 19.91M
" G0 D, J$ j' r3 [| ├──1.3复杂系统引论.mp4 40.68M9 l6 L$ p+ H' Q& M% F q* Z2 {
| └──1.4生活实例与本章答疑.mp4 36.04M
~1 h$ A% w0 R; n/ X# N' A4 U├──02-大数据与机器学习
/ J$ M: E1 o- m9 m# O$ O" @. x| ├──2.1大数据预测因为.mp4 36.91M T2 H& e) L7 E" x9 h, t
| └──2.2大数据与机器学习.mp4 11.10M
# C. a2 Q' i) D+ L├──03-人工智能的三个阶段 & |* M+ W! O" T5 K7 _& `0 |
| ├──3.10课程大纲（二）.mp4 31.64M# ^) h! p. _% }9 I- Z
| ├──3.1规则阶段.mp4 100.85M+ R) Y3 f' Q5 i9 N
| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 18.59M
3 {, T8 s6 L% i2 `| ├──3.3课间答疑.mp4 175.56M
/ M, j. ]0 o6 U| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4 49.35M
7 E" e% ^* J j; O% j& a| ├──3.5三个阶段总结分析.mp4 22.08M# P( ?9 I. \4 c* Y2 Q. W
| ├──3.6人工智能的应用（一）.mp4 43.33M
# W( z2 c9 f7 ^| ├──3.7人工智能的应用（二）.mp4 24.59M
6 \& [% G8 i4 \4 @* f| ├──3.8课间答疑.mp4 169.51M7 j$ t1 p6 D W! t* l- A
| └──3.9课程大纲（一）.mp4 38.19M4 a3 ]% e4 s) @6 [
├──04-高等数学—元素和极限
/ Y: ^; @5 J* N& C$ k| ├──4.10级数的收敛.mp4 47.75M5 G# d- V, b9 r9 k5 g2 Z
| ├──4.11极限的定义.mp4 39.12M
& y5 c, R( X ]* a, N ]# O| ├──4.12极限的四则运算.mp4 33.32M$ }$ {8 E D4 a3 D9 {/ y/ j
| ├──4.13极限的复合.mp4 25.13M
0 Y/ o- _2 |; d) m. u0 y+ P! @! h| ├──4.14连续性.mp4 40.51M0 x1 m# T# r* |
| ├──4.1实数的定义（一）.mp4 32.77M
7 ]- O" [! z m4 |4 f$ y* ?| ├──4.2实数的定义（二）.mp4 41.81M' a4 q4 n- q2 _9 d
| ├──4.3实数的定义（三）.mp4 36.73M, {; p5 `4 B; k0 E
| ├──4.4实数的元素个数（一）.mp4 22.67M
3 W, O1 X5 h1 d7 q1 I| ├──4.5实数的元素个数（二）.mp4 37.52M
2 U+ Z7 Y7 ?' B" E| ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4 38.61M
, O1 f1 B9 L5 d" f| ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4 44.61M% L6 B3 H* u5 `7 k* S" x3 m
| ├──4.8无穷大之比较（一）.mp4 44.13M
/ k- m$ O% ~" m$ v| └──4.9无穷大之比较（二）.mp4 24.98M& p% {: \- ~8 t1 p a8 c' \0 Z
├──05-复杂网络经济学应用 , y; `! }! w. W, x- T3 X( ~
| ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp4 46.12M
: K. S P" x/ \0 A, W| ├──5.2复杂网络认识前后.mp4 56.31M2 Q X8 q8 W" U3 W5 L
| ├──5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4 75.10M/ h: G2 J4 }( A
| └──5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4 41.37M
0 m0 F9 k* a d5 F├──06-机器学习与监督算法
) _ N- e. c% T( i/ q| ├──6.1什么是机器学习.mp4 24.50M# N) n/ K2 @! g5 N+ G
| ├──6.2机器学习的类型.mp4 44.11M
8 E2 R/ i, u6 \, I. l! o; O| ├──6.3简单回归实例（一）.mp4 43.03M
! M* _% \9 y/ B' u- @, r' V5 J| ├──6.4简单回归实例（二）.mp4 34.32M
. [; F, h, O* E' i8 j( L( S| └──6.5简单回归实例（三）.mp4 180.68M
* b2 b% ], ?7 l├──07-阿尔法狗与强化学习算法
: H' }3 I, N$ h# G# H2 {' F: l| ├──7.1人工智能的发展.mp4 41.85M
& e" B! G: ?5 L/ F, p4 h| ├──7.2强化学习算法（一）.mp4 31.45M N- v4 b8 y, T
| ├──7.3强化学习算法（二）.mp4 50.43M
3 K' C$ M L. \( z& ~: q7 q; h| ├──7.4强化学习算法（三）.mp4 32.96M
/ M* N) Y/ P1 L9 t ?! @1 ?2 \& B| ├──7.5Alphago给我们的启示.mp4 20.95M, k8 G7 s8 A0 }: F, p# s
| └──7.6无监督学习.mp4 25.60M
4 M H1 n; V+ ?├──08-高等数学—两个重要的极限定理
& o, ~$ c4 X5 O5 W, o* D/ q& R D| ├──8.1元素与极限的知识点回顾.mp4 40.45M
/ c y, H. u4 v9 {( t1 b. P| ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4 38.70M
0 Q( l3 b) T1 {1 u+ H5 V1 J6 o0 n| ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4 26.35M( H" i- N3 H# g& L$ n- M8 H
| ├──8.4夹逼定理.mp4 24.83M
# A9 }; h1 o/ o- X| └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 27.78M
8 ]9 p- j7 k! P$ Y W├──09-高等数学—导数 2 r6 u8 n) W8 l$ q; @5 R3 L7 [9 ^. y
| ├──9.10泰勒展开的证明.mp4 37.57M
' s6 o, a* B6 J4 x' G2 e| ├──9.1导数的定义.mp4 38.60M$ P" k7 p# O( \% F2 H. T; \7 p' g
| ├──9.2初等函数的导数.mp4 45.30M. w; c* F7 a; B7 z& u
| ├──9.3反函数的导数（一）.mp4 20.92M
! T8 L9 ]3 S7 i; A| ├──9.4反函数的导数（二）.mp4 26.92M0 V! L0 e8 i2 a: s& v0 W
| ├──9.5复合函数的导数.mp4 28.73M% Z. z# u% g* x3 I. d
| ├──9.6泰勒展开.mp4 17.03M6 X+ E! z$ K# D6 x8 t) X
| ├──9.7罗尔定理.mp4 25.67M& z& [7 ~. s- D
| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 52.42M/ v5 e! P: I8 l
| └──9.9洛比塔法则.mp4 45.12M8 b0 h% I0 j9 T7 H
├──10-贝叶斯理论
9 Y7 ^! Z( x+ s9 o+ I| ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4 47.62M: d( R" r0 ]8 x6 {0 v0 R3 r
| ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4 20.46M
! z1 F* b0 F5 q' _& e| ├──10.12贝叶斯决策（一）.mp4 34.84M% ^. s4 f; a& H5 R& v# `
| ├──10.13贝叶斯决策（二）.mp4 45.05M4 w) {, a! M2 B) K! ^( D
| ├──10.14贝叶斯决策（三）.mp4 65.28M
6 t$ x3 z' T1 t| ├──10.1梯度优化（一）.mp4 61.02M
+ U, j8 A6 c) ]| ├──10.2梯度优化（二）.mp4 67.83M
7 K( f2 t4 @ X| ├──10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4 35.55M
8 J3 Y" w; @- L- ]% f" k9 g% u| ├──10.4概率与事件.mp4 37.38M
c8 A, d- n( _. W) B( `| ├──10.5贝叶斯推理（一）.mp4 35.91M
9 Y. h6 H8 N; F) _| ├──10.6贝叶斯推理（二）.mp4 37.13M! g' |8 F- i# {- U
| ├──10.7贝叶斯推理（三）.mp4 30.98M
' x$ X+ q; c* n$ [* ^| ├──10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4 52.39M/ p( t& A! v6 g! j" x7 d3 E
| └──10.9贝叶斯推理深入.mp4 43.60M2 U }# S- J" d( R, V' ~1 z
├──11-高等数学—泰勒展开
: G8 @# e6 |" M7 o& y* f| ├──11.1泰勒展开.mp4 41.11M1 u1 C) U# G: h- A2 g
| ├──11.2展开半径.mp4 27.59M; z+ @& s4 e1 b
| ├──11.3欧拉公式.mp4 48.30M
% \! H1 H) C! G: X e; ?| ├──11.4泰勒展开求极限（一）.mp4 27.06M
: s( O7 f$ z4 |8 `& z| └──11.5泰勒展开求极限（二）.mp4 57.16M
* Z- ~- l; N5 H├──12-高等数学—偏导数 $ y# o* }) H# a1 Q& \
| ├──12.1偏导数的对称性.mp4 34.78M% v5 M) A: F b0 E3 p6 B
| ├──12.2链式法则.mp4 34.32M8 ^/ X$ F$ o8 W! q! i7 n# r* l
| └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 68.64M
! u$ j# s; M7 t7 O4 r├──13-高等数学—积分 9 K) y( G) I) _( H- P5 Q
| ├──13.1黎曼积.mp4 22.41M1 R( S8 G; i0 f' K* b9 l
| ├──13.2微积分基本定理.mp4 54.34M8 K1 u9 |3 C1 F7 A+ z0 |
| ├──13.3分部积分（一）.mp4 46.49M
) \: y% b3 Y1 Q) P9 g6 @" ~| └──13.4分部积分（二）.mp4 38.77M& e! s9 S- |8 ?+ o
├──14-高等数学—正态分布 K7 c) o$ L* y1 A6 e
| ├──14.1标准正态分布.mp4 49.08M
% [# {* y' y( z3 Z( s| ├──14.2中心极限定理.mp4 34.08M* T8 T! G2 E7 x+ I: @
| ├──14.3误差函数.mp4 28.92M
7 X% }# z; C) a| ├──14.4二维正态分布.mp4 44.05M
, T5 b: J' a8 R+ r| └──14.5多维正态分布.mp4 32.81M
1 C- O+ r, x. T+ y! J1 [0 ]├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
& s3 e! Y1 H" b| ├──15.10朴素贝叶斯（三）.mp4 63.84M. p+ H/ v% }+ p) J! H3 V9 z
| ├──15.11最大似然估计（一）.mp4 24.68M
t# i* S' |. m& i# \) M& s| ├──15.12最大似然估计（二）.mp4 51.42M+ l, T h* ~# G9 q: l
| ├──15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4 49.18M
) ?5 o- L( P# O& R: O C| ├──15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4 34.77M
2 W6 o( m1 |# \4 T! ^| ├──15.3贝叶斯先验.mp4 47.41M
9 c2 S8 B8 f+ ~8 g/ ^# t2 m+ K( e1 u| ├──15.4先验到后验的过程.mp4 21.71M
3 ]5 `8 K3 k4 ^1 Y) ~. f6 g! S| ├──15.5朴素贝叶斯（一）.mp4 33.49M) |) u9 h8 l$ _8 J; \0 M
| ├──15.6朴素贝叶斯（二）.mp4 40.55M7 r. E2 L0 h! N
| ├──15.7算法设计.mp4 22.30M2 W6 W( U+ I; Y6 E
| ├──15.8TF-IDF（一）.mp4 47.24M
( W3 e( V& J2 L' ?3 G| └──15.9TF-IDF（二）.mp4 40.03M
2 Y% C% @3 s9 i, o. H' a9 O├──16-线
" v& T8 k) [4 m| ├──16.10常规线空间.mp4 52.42M
& j9 i1 f: Z+ `7 V& T; b| ├──16.11线关.mp4 36.32M0 r6 N* r0 J9 a8 i4 f
| ├──16.12秩.mp4 55.00M) [) m! G+ `% e( P q1 z
| ├──16.1线代数概述.mp4 36.24M
1 Z& W8 w# C- }' z4 t5 K R+ n| ├──16.2线代数应用方法论.mp4 17.40M
3 [6 T# a+ S. S| ├──16.3线律.mp4 44.41M, r( c. M. J" Z8 ?! @
| ├──16.4线空间.mp4 17.05M S4 ~, h4 e. C- H6 n% f
| ├──16.5线空间八条法则（一）.mp4 51.45M
2 I- A+ x( \/ g0 ^/ o8 \| ├──16.6线空间八条法则（二）.mp4 46.92M
. v% n+ Y$ }% ~" {| ├──16.7线空间八条法则（三）.mp4 31.46M# {/ J" K) L T( j( l
| ├──16.8连续傅.mp4 26.85M
& R' v, V5 [3 n9 f! H3 Y2 h| └──16.9傅立.mp4 41.26M
2 I3 {5 {- U) A! s( n├──17-数据科学和统计学（上）
/ R# p: p3 u" F) x| ├──17.10随机变量（二）.mp4 15.26M
/ ^) i6 N! a# g, g. K5 d6 [' t| ├──17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4 58.96M: X$ V1 k* |- }/ d
| ├──17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4 37.75M
3 X* R5 p+ J/ ~* i" T j4 M9 p+ E| ├──17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4 50.50M
! P/ x: s- Z& U% c/ ?; h+ {| ├──17.1课程Overview.mp4 36.35M
; W8 h7 T7 [7 O4 g| ├──17.2回顾统计学（一）.mp4 65.35M! d% {- G7 h( x; g# c1 W) }
| ├──17.3回顾统计学（二）.mp4 52.93M1 H/ K( K) s$ w- ~
| ├──17.4回顾统计学（三）.mp4 28.10M
L" a$ O+ z. c: E5 u4 J. V| ├──17.5回顾数据科学（一）.mp4 33.76M
- c2 c4 j5 e8 e7 z1 Q, J9 q. Y- W| ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4 60.80M
* j. j# T X- _/ E| ├──17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4 24.96M
* h: F7 V! z* ~ @# q1 a| ├──17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4 29.73M
& g3 ]! E {# @| └──17.9随机变量（一）.mp4 21.35M! D5 B) x, A( b+ V$ x, ~& Z
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式 % S. s- P; j7 ?4 u, O
| ├──18.10等价类.mp4 57.41M
5 P+ y8 d7 s# q/ d* ~| ├──18.11行列式（一）.mp4 28.29M# Y" w, M) z. i! u* L% C& q- B
| ├──18.12行列式（二）.mp4 38.16M
0 c0 e/ |# _2 j1 J| ├──18.13行列式（三）.mp4 52.37M
" p3 P' n4 g+ U0 f! h/ N) r| ├──18.1线代数知识点回顾.mp4 32.08M
: ~$ N* B }8 s! B( R' F% b& G| ├──18.2矩阵表示线变化.mp4 31.26M! @2 Z2 E4 j: E s1 A8 c
| ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp4 64.91M' g* {5 ?& `2 a( e
| ├──18.4相似矩阵.mp4 68.16M
5 {; _9 E! E# E+ x( T9 G& k# `! y| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4 22.81M8 Z) {9 ?, K c- [4 ]4 f
| ├──18.6线代数解微分方程.mp4 67.44M$ a+ a$ }0 A! Y! E6 E/ y
| ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4 41.89M8 {3 b) V% J9 d
| ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4 34.80M
$ i% j) k" a+ a$ L# i+ ]| └──18.9等价关系.mp4 30.69M. y' n% k7 {3 H& B2 w3 P
├──19-Python基础课程（上）
3 q& v6 q5 Z5 ^! ~8 z7 H8 v# c0 E| ├──19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4 42.36M
2 ?4 F, F/ ^' [3 O| ├──19.11变量类型—列表类型（一）.mp4 25.40M: j' Q B9 y+ C: w% P
| ├──19.12变量类型—列表类型（二）.mp4 39.63M
G3 ?; |- {* F/ \| ├──19.13变量类型—列表类型（三）.mp4 21.45M
8 s6 A: M) i) W6 `| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4 29.90M
; N- n$ r3 n* N$ I* Y. _# B| ├──19.15变量类型—字典类型（二）.mp4 32.03M! x* v6 [% F4 K
| ├──19.1Python介绍（一）.mp4 31.57M" {3 E2 ^/ L3 O' Y- u9 {: h
| ├──19.2Python介绍（二）.mp4 39.90M
1 y$ b# A1 C. X7 D| ├──19.3变量—命名规范.mp4 30.52M
, J' h" w$ |6 E1 W$ `4 N; ^! x| ├──19.4变量—代码规范.mp4 21.17M
, }9 q& _7 s# K9 S r| ├──19.5变量类型—数值类型.mp4 23.48M* q& a1 L4 w2 U* Z
| ├──19.6变量类型—bool类型.mp4 21.10M
$ H6 r6 w3 ]6 P1 o$ V| ├──19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4 27.30M
( U0 s% a: L* b5 h ]- j% M$ c| ├──19.8课间答疑.mp4 21.42M
! Y' t' `5 {+ w2 f- |/ X| └──19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4 33.52M
: A) A H& }9 y- C. n├──20-线代数—特征值与特征向量
* V. g1 N C* @| ├──20.10线代数核心定理.mp4 28.68M
( ]" \) s* ]. @! H* m| ├──20.11对偶空间（一）.mp4 28.56M4 c9 x6 k3 L6 _5 V# k' i; n
| ├──20.12对偶空间（二）.mp4 46.73M
0 d0 N: k" V. l, X4 Z: f2 S. e r+ F' m| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 23.53M8 j! I* q; }7 i- f" W" b5 `9 M
| ├──20.14厄米矩阵.mp4 11.39M' l% N$ ~2 O w( r1 G
| ├──20.1线代数知识点回顾.mp4 29.06M
2 g z! B. s/ v. D. F* W9 l| ├──20.2例题讲解（一）.mp4 34.51M
' P7 F ], E$ k' ^4 i- l( E| ├──20.3例题讲解（二）.mp4 34.44M& P. e( S$ n8 Q+ O0 Y* Y- v# c
| ├──20.4例题讲解（三）.mp4 40.60M' ]3 ^0 P( x( o7 L6 K" [
| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 68.79M
7 J$ R* ]/ X8 G- L% E2 z5 @0 v| ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4 16.79M
& P {! l& o9 ?% [* z: t0 P' J8 T3 T' _| ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4 47.57M b( ]% a* B/ [* D
| ├──20.8本征值的计算（一）.mp4 31.39M
; P3 v% m! d5 z6 B4 h9 v" H1 K% m| └──20.9本征值的计算（二）.mp4 31.82M0 Q/ Z, A) J7 ?7 K7 V
├──21-监督学习框架 3 |! o5 W. Z0 g7 J8 S" e
| ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4 39.83M
9 B! `7 \5 V& [| ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4 19.84M. s8 e4 F1 A. i8 S
| ├──21.12线性分类器.mp4 28.38M0 h% o3 V. a1 A8 X) {; a D
| ├──21.13高斯判别模型（一）.mp4 23.77M+ Z; ?0 t; o! T: _6 D4 O; L; F
| ├──21.14高斯判别模型（二）.mp4 34.18M1 D- G" a7 \0 d+ r+ B& C
| ├──21.1经验误差和泛化误差.mp4 43.26M4 `' ]1 ]' @4 h# P0 y
| ├──21.2最大后验估计.mp4 42.58M& s( f1 [% F0 W O% ~
| ├──21.3正则化.mp4 18.82M: }8 ]- n" d0 a, l
| ├──21.4lasso回归.mp4 45.80M" ~6 [- C/ d4 ~8 \& V# X
| ├──21.5超参数（一）.mp4 34.29M0 r6 V s! M/ |
| ├──21.6超参数（二）.mp4 26.77M' Z# _" \) e! o q8 V" v! e
| ├──21.7监督学习框架（一）.mp4 32.13M0 i( `% D! s' o( [' d( R+ w4 E5 s1 k
| ├──21.8监督学习框架（二）.mp4 42.39M
0 t1 N8 F! U) _| └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4 36.21M; u$ B7 l0 w# O' M& v
├──22-Python基础课程（下） ' `+ F& s* Q& o3 I7 T4 t
| ├──22.10函数（三）.mp4 28.54M
. [" N. w3 K, }& {, `" }+ {| ├──22.11函数（四）.mp4 33.92M7 v# V3 z& G3 h0 b( j* i/ t5 K& I
| ├──22.12类（一）.mp4 29.36M$ T& R) u9 Q9 X8 n# P% b
| ├──22.13类（二）.mp4 26.83M$ ^# G* {) {6 j2 z, D; J2 C
| ├──22.14类（三）.mp4 24.82M5 ?3 X: F6 } T/ t' ]" m" c5 O' n5 a
| ├──22.1条件判断（一）.mp4 36.45M
1 f- ^% v( a& A {- |- X+ V3 W| ├──22.2条件判断（二）.mp4 32.63M: ], T! S Q4 o3 N% ^+ F* K
| ├──22.3循环（一）.mp4 16.56M: K: x1 B# I& X, d4 N
| ├──22.4循环（二）.mp4 25.58M$ \* T# Z, u1 H& d: t
| ├──22.5课间答疑.mp4 25.60M
3 {7 }. J% S' A* R8 I* V| ├──22.6循环（三）.mp4 24.84M$ H& B1 j" U- W# |9 d( ~
| ├──22.7循环（四）.mp4 30.15M; P- P: y4 p# e+ V8 A, E6 ^5 a
| ├──22.8函数（一）.mp4 18.46M
; y4 ?3 D0 M4 G/ s| └──22.9函数（二）.mp4 24.54M8 \9 L0 Z' H3 u/ d: J! u
├──23-PCA、降维方法引入 4 Z- Q" o1 ~. [
| ├──23.1无监督学习框架.mp4 25.36M; U' X( g5 @/ {1 G! k: W# c
| ├──23.2降维存在的原因.mp4 21.27M
1 o- g4 i; B1 M- }5 J- V) Q| ├──23.3PCA数学分析方法（一）.mp4 31.34M
' C2 O U* T9 t9 v. w* ~7 v| ├──23.4PCA数学分析方法（二）.mp4 41.67M' a2 |3 K! A# |1 Y% }
| ├──23.5PCA数学分析方法（三）.mp4 29.07M
8 r: w1 I3 h7 N# K/ `- r' j| ├──23.6PCA数学分析方法（四）.mp4 34.13M
4 D7 u8 W. Y' Z, U; D, V| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 16.30M% ?+ B y7 s6 [ d4 i8 W- N
| ├──23.8PCA背后的假设（一）.mp4 41.91M O& h, j+ h; T+ ^0 E( F) Q
| └──23.9PCA背后的假设（二）.mp4 49.58M2 d* r k6 U/ i) f) F$ W
├──24-数据科学和统计学（下）
; w* r) \' y3 m! g: l/ ?# H| ├──24.10参数估计（一）.mp4 26.36M
; K$ \7 x0 f& V3 o! G| ├──24.11参数估计（二）.mp4 20.68M% y* O, S: n/ {5 [, ^) X0 `
| ├──24.12假设检验（一）.mp4 16.32M
0 Q6 J* M7 A G! q- a. D( M| ├──24.13假设检验（二）.mp4 23.42M
# r' X5 D1 a& t6 J| ├──24.1课程Overview.mp4 21.32M
1 {$ g' q2 l& L; `| ├──24.2理解统计思想（一）.mp4 22.23M
& V* q! U- n- x| ├──24.3理解统计思想（二）.mp4 54.02M
3 e5 I8 P7 U6 c% K/ c/ l; r& p| ├──24.4理解统计思想（三）.mp4 21.84M
* e4 q/ K6 x1 G. Z" q2 p| ├──24.5概率空间.mp4 14.83M( Y5 i; ] i7 i! k" L: U. b: @
| ├──24.6随机变量（一）.mp4 32.26M5 C1 |3 D$ b8 Q; B# Z4 @5 L/ ?
| ├──24.7随机变量（二）.mp4 16.79M3 B" x; T" q. L( Y
| ├──24.8随机变量（三）.mp4 44.97M* k" }: y d: }6 b
| └──24.9随机变量（四）.mp4 12.42M
/ o O; Q& f9 N0 W2 m: K3 a3 Z5 h├──25-Python操作数据库、 Python爬虫 / L4 G: p1 A }& o& W: h' }
| ├──25.10Python操作数据库（二）.mp4 39.13M
" ~* O# ^5 A/ w, H8 ^| ├──25.11Python操作数据库（三）.mp4 22.91M
0 L- b7 e" v4 l, n2 W6 p; e$ ^| ├──25.12Python操作数据库（四）.mp4 47.88M
5 W. N0 F7 I( j6 o; e) H| ├──25.13Python爬虫（一）.mp4 65.29M6 I$ E; d! Y/ e* P! c
| ├──25.14Python爬虫（二）.mp4 84.90M7 {' Y9 B1 z* o; d: I3 J
| ├──25.15Python爬虫（三）.mp4 59.24M9 x5 f+ @ m, U1 }9 M
| ├──25.16Python爬虫（四）.mp4 57.77M/ n3 w* f9 S2 `
| ├──25.17Python爬虫（五）.mp4 69.90M
s0 H/ k' y" {$ Q+ N| ├──25.1课程介绍.mp4 22.96M
: }7 \' @3 B9 J- || ├──25.2认识关系型数据库（一）.mp4 45.99M
9 f2 H4 e3 ]1 M7 j| ├──25.3认识关系型数据库（二）.mp4 45.07M
# t9 E4 j3 O" F| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 25.87M
) \1 p, ^- x. k1 n- x| ├──25.5命令行操作数据库（一）.mp4 43.94M. h/ B! x, S( Y7 A9 J9 u
| ├──25.6命令行操作数据库（二）.mp4 40.99M) V( T& G9 b) b) I. n6 q- O% `" o
| ├──25.7命令行操作数据库（三）.mp4 19.77M
4 G$ h; H h' V# c" z @6 l| ├──25.8命令行操作数据库（四）.mp4 39.65M0 V& i! J' R8 o9 B0 N" x
| └──25.9Python操作数据库（一）.mp4 32.85M
( ~& f4 Z3 J* G$ m5 ]% f( y├──26-线分类器 7 Q# h2 Y) a* l1 S1 M4 U% X4 O
| ├──26.10Perceptron（三）.mp4 31.52M
/ m6 d4 v# j( w C" Z& F2 s; L| ├──26.11Perceptron（四）.mp4 30.99M
6 u/ n- d; m2 c. Q$ T| ├──26.12熵与信息（一）.mp4 22.88M
4 ?2 j W: x7 o$ Z| ├──26.13熵与信息（二）.mp4 25.34M
7 L/ e% N0 r& ?: n9 P; R% I| ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4 24.66M
" A R) d% |9 d, h7 N| ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4 15.98M7 Z+ o7 k) D0 w8 D2 I
| ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4 62.14M7 z. e/ [! J. z |5 O" s5 v8 H+ J
| ├──26.4线分类器.mp4 24.04M
) D( N- U E8 E: L) }3 R| ├──26.5LDA（一）.mp4 24.85M. X* r* M9 {: m, t
| ├──26.6LDA（二）.mp4 27.13M3 ]# `7 e- D; }* H
| ├──26.7LDA（三）.mp4 32.60M+ H/ G9 I( V" _+ p. m
| ├──26.8Perceptron（一）.mp4 45.24M! h7 T5 ]2 @5 e+ q, q. y2 q
| └──26.9Perceptron（二）.mp4 29.09M
! ]# z- K. [" t8 c% b ^: g├──27-Python进阶（上）
# f! u2 Y0 h1 X/ Y5 R x| ├──27.10Pandas基本操作（四）.mp4 26.13M4 Y% t" _( M7 T
| ├──27.11Pandas绘图（一）.mp4 34.38M" i) D2 c: l, c$ q! o' k. e
| ├──27.12Pandas绘图（二）.mp4 37.92M. S! g; q! |0 E% D- j
| ├──27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4 23.53M
! f% l' U: \4 V: g" R4 h$ T5 v& v| ├──27.14Pandas绘图（四）.mp4 46.94M
0 h; H Y; e" r0 T+ Q% ~/ r8 `; g [| ├──27.1NumPy基本操作（一）.mp4 31.03M
. ?! d! [& W2 }- z( }5 o* v. ~# P| ├──27.2NumPy基本操作（二）.mp4 24.54M
0 d, F! p' J0 A! N! U, I| ├──27.3NumPy基本操作（三）.mp4 27.38M% {7 I+ n' @8 o- h7 X4 u5 Z, k9 R
| ├──27.4NumPy基本操作（四）.mp4 18.17M
5 i! w6 A- f& ^4 u| ├──27.5NumPy基本操作（五）.mp4 28.95M
3 i! z( N- J$ F( `| ├──27.6NumPy基本操作（六）.mp4 25.70M
! \6 P- |0 O! H/ W9 j| ├──27.7Pandas基本操作（一）.mp4 42.09M: y9 n! }# J M! `; {( k
| ├──27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4 34.98M
! a. z* M/ W a6 o0 j3 h2 w Y| └──27.9Pandas基本操作（三）.mp4 38.37M
( V0 ^9 ]9 d0 }2 X/ A5 c1 L├──28-Scikit-Learn ( O8 B2 M% q! X8 g
| ├──28.1课程介绍.mp4 29.67M& G& ^7 D$ y3 c/ L# i/ B5 M
| ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp4 12.55M# F- Y' h! K. X, _! }: {
| ├──28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4 38.72M. {- o/ v) @6 ~8 f2 V
| ├──28.4数据处理（二）.mp4 54.58M
8 t3 C) o. u" j- P| ├──28.5模型实例、模型选择（一）.mp4 37.87M
& ]' M9 F+ G% F! a| ├──28.6模型实例、模型选择（二）.mp4 24.15M
' I5 A' J( v8 r6 _0 g/ p1 ]| ├──28.7模型实例、模型选择（三）.mp4 21.32M' H5 a, h( h" J0 M W
| ├──28.8模型实例、模型选择（四）.mp4 45.09M6 M9 E+ v! ^% } T3 o ^& G
| └──28.9模型实例、模型选择（五）.mp4 32.20M
# v7 L: f# B$ H% C) ^. n8 m├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
' F' S/ e. X( H1 `| ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4 40.61M
$ V! }1 b; J! u- N+ i6 X4 k| ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4 40.62M( l7 L. B' T* K: K) {+ R4 s7 [
| ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4 24.38M
9 b0 _2 l/ ]2 C5 r0 S# v7 k: Q| ├──29.13SVM引入.mp4 15.52M
2 e. U, C- _2 V$ @) W| ├──29.1熵（一）.mp4 35.89M% [" w6 M, z5 L0 e2 A+ I' P( K
| ├──29.2熵（二）.mp4 38.12M
% \! q V `# |* I, ]' {| ├──29.3熵（三）.mp4 30.18M* L8 L) L2 E% c5 s% O
| ├──29.4熵（四）.mp4 32.72M
" P \; ]' M2 b| ├──29.5熵（五）.mp4 20.18M6 Z8 P0 V( v6 |- q) \5 {
| ├──29.6熵（六）.mp4 31.30M3 J. J$ e4 h: m& b) G% L
| ├──29.7熵（七）.mp4 10.80M
; m1 l; o& c& d: c+ l/ n6 v+ B| ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4 38.72M I$ L) F8 _: Z; ]
| └──29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4 37.48M& f# {- }) e" w$ @* D
├──30-Python进阶（下） : t/ L7 I4 |$ V+ \# w# T
| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4 29.29M' x+ X7 Q; B" \+ g) Y
| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4 22.12M0 D, a1 ~3 x' [# e2 x; S
| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4 22.34M
9 [0 q% |# B7 d: X) p| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4 28.36M+ y0 l" X: ^2 w6 C# w& M
| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4 27.54M
4 P5 ?* I( G2 M8 O& Y| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4 20.68M
* c. z( K' G! C H5 x$ a! l6 X| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4 38.10M; s. P, ?3 C4 J) p" w- o) f+ `
| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4 40.47M+ ]" t3 J& B+ G+ a
| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4 41.54M g/ K# A5 G) j4 ?6 o! T
├──31-决策树
& b2 x) {' m# [- C/ z| ├──31.1决策树（一）.mp4 21.31M4 h5 d( q& ^7 s0 [; a5 D
| ├──31.2决策树（二）.mp4 32.57M2 H. `+ O" H V3 \" \
| ├──31.3决策树（三）.mp4 36.97M& V* R' R* ] J
| └──31.4决策树（四）.mp4 27.11M
! j c' Y6 b/ |├──32-数据呈现基础 " _1 O! s* g4 \8 C
| ├──32.1课程安排.mp4 48.84M* | F3 L! B8 e5 a
| ├──32.2什么是数据可视化.mp4 15.77M q: e+ J+ Y# V" K: G5 {' u/ F
| ├──32.3设计原则.mp4 23.97M
+ X9 U0 G# ], R `7 A& \6 x| ├──32.4数据可视化流程.mp4 24.41M
1 y) f; R3 B+ S2 N1 P! p' k) n| ├──32.5视觉编码.mp4 34.14M6 h- c7 s- ?$ b5 G
| ├──32.6图形选择（一）.mp4 26.50M
% Z+ O8 L% J( U/ m: ^| ├──32.7图形选择（二）.mp4 20.23M
+ D" m& W% q# n$ G7 g| └──32.8图形选择（三）.mp4 22.52M! z: J* X, E7 t* f
├──33-云计算初步
0 Z5 j! o' \& g, u2 O| ├──33.1Hadoop介绍.mp4 30.20M
( c% n9 m; u4 x' B| ├──33.2Hdfs应用（一）.mp4 70.62M& i6 p' C. ^4 q
| ├──33.3Hdfs应用（二）.mp4 59.62M: v7 \" |% l7 e C" j! M" o
| ├──33.4MapReduce（一）.mp4 41.32M
) w! p+ B1 w6 l7 C% S+ |" \1 i, ]6 S; @| ├──33.5MapReduce（二）.mp4 27.81M
7 ?9 C+ M# v$ \3 ^2 ?| ├──33.6Hive应用（一）.mp4 69.51M3 S4 h) k0 Z, ~$ X; G7 ~$ W; }
| ├──33.7Hive应用（二）.mp4 82.48M K2 _- {! \3 n
| ├──33.8Hive应用（三）.mp4 103.40M
6 ~) O. b# s7 T/ \| └──33.9Hive应用（四）.mp4 87.24M" l, |0 w9 O) A. w4 ~- p
├──34-D-Park实战
{3 y$ ?$ w X8 e6 r0 ~$ M| ├──34.10Spark应用（四）.mp4 78.99M
1 j3 K7 p. h; G; {+ T- F% p7 {| ├──34.11Spark应用（五）.mp4 94.63M
Z- p6 i6 i4 B) V' B| ├──34.12Spark应用（六）.mp4 118.58M$ a5 h0 ?, \) o/ s6 u. x4 D
| ├──34.13Spark应用（七）.mp4 102.70M
( _6 v$ \& s- o/ H3 n+ Q| ├──34.1Pig应用（一）.mp4 60.66M: |% Y6 e; e8 ~' V b$ s0 D' c
| ├──34.2Pig应用（二）.mp4 57.65M
6 M5 h" Y& j$ D8 W7 @- ]+ {' J| ├──34.3Pig应用（三）.mp4 62.50M
3 n0 @ M4 B/ b. ? b5 j ^| ├──34.4Pig应用（四）.mp4 58.18M
% S" m7 y' \3 p| ├──34.5Pig应用（五）.mp4 55.62M
7 ]$ H* ~( G: k$ ^& \| ├──34.6Pig应用（六）.mp4 24.96M
8 t( D% M8 M- T5 H( I| ├──34.7Spark应用（一）.mp4 70.69M& I( q0 [/ P. y# x
| ├──34.8Spark应用（二）.mp4 38.42M- U; f/ ]9 l4 C* \: F7 r
| └──34.9Spark应用（三）.mp4 98.82M2 h! _, C3 h; G! j# ]4 Y5 o/ V
├──35-第四范式分享
6 u& @. f/ R$ p| ├──35.1推荐技术的介绍.mp4 24.48M; e4 n. q: Z- F5 B& ~2 Y1 |
| ├──35.2人是如何推荐商品的.mp4 24.67M
/ p8 f" T0 o3 Y- ~: q| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 17.30M! u6 Q- |5 W7 t
| ├──35.4求解—从数据到模型.mp4 23.77M
( H( f8 b& J9 ]3 _# p9 Y2 p9 T| ├──35.5数据拆分与特征工程.mp4 26.79M2 }, M! o. U7 a
| ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp4 35.12M
9 \: O1 Z: w8 Z- c5 e7 u| ├──35.7评估模型.mp4 24.81M: V9 `8 ]( w j# t% a
| └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 29.67M: x% r7 Z0 V [* t! m) E+ ]
├──36-决策树到随机森林
/ V2 n6 x8 [- w$ ?& u: V| ├──36.10Bagging与决策树（一）.mp4 25.40M
$ ^# g+ v" [# L$ ^5 e3 V" c0 V| ├──36.11Bagging与决策树（二）.mp4 29.93M
* |9 V9 }$ w, F7 W; W; R| ├──36.12Boosting方法（一）.mp4 31.61M
4 S! ]' I' n4 S# F& F2 q$ V| ├──36.13Boosting方法（二）.mp4 17.26M) j- e2 D* K5 L2 e
| ├──36.14Boosting方法（三）.mp4 35.52M
3 f7 p ?: L6 K" y| ├──36.15Boosting方法（四）.mp4 30.04M
3 R4 y' K$ j, O: ~/ l| ├──36.1决策树.mp4 16.65M, Z5 X' I, M# t/ l( Z4 U
| ├──36.2随机森林.mp4 29.72M8 P; S7 N9 U+ _* l \( j: b% s
| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4 35.57M
4 W( n$ o4 Y* o4 J' o5 x| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4 36.04M
7 l# Z1 P2 S2 a* I9 R+ ^3 E* M| ├──36.5模型参数的介绍.mp4 26.40M5 y+ O1 _6 P `6 C. r% R( a
| ├──36.6集成方法（一）.mp4 28.04M1 k L' a+ k0 d( ?
| ├──36.7集成方法（二）.mp4 26.02M
$ `! n, h5 j% t8 t- P- v| ├──36.8Blending.mp4 17.42M
0 u2 A: S# R/ P4 K* R$ o| └──36.9gt多样化.mp4 17.59M
2 I* g9 |9 i) W├──37-数据呈现进阶
( a6 d/ W1 c; t6 `6 K7 T4 @| ├──37.10D3（三）.mp4 24.06M
6 K7 K% a; y" Z" L: z: Y| ├──37.11div.html.mp4 20.87M
/ s3 [( c/ P+ K9 T9 y4 M| ├──37.12svg.html.mp4 68.32M3 i2 a# s; b' |0 [" Q' g
| ├──37.13D3支持的数据类型.mp4 59.35M: K; N. I& r) q/ d$ t* r$ p
| ├──37.14Make a map（一）.mp4 57.52M
4 ^" ^, b3 j. w( n| ├──37.15Make a map（二）.mp4 17.86M
; o0 Y: [4 z1 I| ├──37.1静态信息图（一）.mp4 24.84M
4 X2 }0 V: Z6 J; v4 |' G, e| ├──37.2静态信息图（二）.mp4 34.10M
3 ]+ i. K- p5 Y- E; Z| ├──37.3静态信息图（三）.mp4 61.23M2 T4 v1 O4 h4 f" v
| ├──37.4静态信息图（四）.mp4 38.37M/ i( e8 t& x6 h1 K; V
| ├──37.5静态信息图（五）.mp4 41.56M! b& {4 x8 \% m" W |/ P8 L
| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 48.29M
6 ~; t/ f3 ^+ V: L. F6 l| ├──37.7DOM和开发者工具.mp4 28.72M
* x# e" M6 o4 o' S/ m| ├──37.8D3（一）.mp4 40.30M
, m( B# A. i& O0 S3 s| └──37.9D3（二）.mp4 40.42M
) ?9 O/ z5 c% u7 I6 S% r├──38-强化学习（上） " r9 ^( H# i+ _3 @- G$ J" d$ M
| ├──38.10Policy Learning（二）.mp4 23.46M
! x1 P/ P9 j4 F% O: e4 k0 j| ├──38.11Policy Learning（三）.mp4 33.01M
5 S% n. V. ~) W$ V# w1 F' q/ Q| ├──38.12Policy Learning（四）.mp4 27.71M
& j3 W( x$ N& I+ d4 f| ├──38.13Policy Learning（五）.mp4 17.57M5 }2 V' G+ U( n! O" F7 z7 Z7 q
| ├──38.14Policy Learning（六）.mp4 37.05M
/ V0 q- @% D8 W/ G, A9 j| ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 27.73M/ J2 o! ]/ w& e8 P
| ├──38.2经典条件反射（一）.mp4 17.46M6 ?4 O( v% Z) ]: W
| ├──38.3经典条件反射（二）.mp4 29.48M
$ ?' g: n1 M0 W5 m6 z. n| ├──38.4操作性条件反射.mp4 27.82M
6 D7 U- {" [; m ?| ├──38.5Evaluation Problem（一）.mp4 26.50M3 h8 W4 O; p, s; C7 j @
| ├──38.6Evaluation Problem（二）.mp4 14.78M
# v* q6 ?' i$ { N| ├──38.7Evaluation Problem（三）.mp4 20.03M7 E$ b- i! |1 H N; B" U
| ├──38.8Evaluation Problem（四）.mp4 30.82M6 h+ m- L) e+ v
| └──38.9Policy Learning（一）.mp4 23.31M b2 Y# G1 N( n7 U3 U% d
├──39-强化学习（下）
: m M$ M) k. Q) u/ a: f| ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4 13.13M0 g6 @; m% s! k1 x
| ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4 24.68M
8 H& |: L# M! `; h, A8 {| ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4 25.46M q! |1 K# m" K% S5 X1 E
| ├──39.13RL in alphaGo（一）.mp4 27.48M2 u& }5 {. x. y h8 N
| ├──39.14RL in alphaGo（二）.mp4 27.88M0 [( i) H# n! M3 T
| ├──39.15RL in alphaGo（三）.mp4 18.06M
/ W/ n8 Q* E# f+ d5 }- e m- N| ├──39.16RL in alphaGo（四）.mp4 42.32M" Y( c2 H( d- C% a
| ├──39.1Policy Learning总结.mp4 25.07M5 q' N; V( P4 S% a
| ├──39.2基于模型的RL（一）.mp4 37.28M
3 p) S4 [1 F! \3 I% S7 d: J$ X| ├──39.3基于模型的RL（二）.mp4 14.14M4 o* e: F, Y/ ?
| ├──39.4基于模型的RL（三）.mp4 36.55M, x* p+ ?* K( J" |" l V
| ├──39.5基于模型的RL（四）.mp4 36.46M5 n: A: p; ^% L c
| ├──39.6基于模型的RL（五）.mp4 19.95M
4 b* t1 |# i. ^( D L| ├──39.7基于模型的RL（六）.mp4 16.18M% ~- k; [! V/ I
| ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4 38.31M! b; R$ Y0 l6 F) o6 J0 T3 ?4 H& ]
| └──39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4 21.08M
! J; V( @# Q! x' q0 S" e├──40-SVM和网络引入
/ Z+ X% i/ \$ o0 u- t7 ~! ~| ├──40.10SVM（九）.mp4 37.61M
: {+ @! ~8 c a; q% `5 k1 I| ├──40.11SVM（十）.mp4 48.42M
4 b' z: o" {! H& d& W, Q- n| ├──40.12SVM（十一）.mp4 45.33M5 s# z$ w" @/ H% D5 L% F
| ├──40.13SVM（十二）和网络引入.mp4 51.96M
0 F8 _: K9 w; ^3 ]+ s+ }3 M| ├──40.1VC维.mp4 34.13M- y9 n: o' i" l; G# Z N
| ├──40.2SVM（一）.mp4 37.21M
' Q) z: m1 u9 ~0 h6 W, `| ├──40.3SVM（二）.mp4 45.94M
8 w! v: c9 g4 U# o4 Y# q| ├──40.4SVM（三）.mp4 27.88M
9 [, G& q- m3 C" Q( G2 C% j| ├──40.5SVM（四）.mp4 40.20M$ x/ M8 ~5 D `/ O ?, S: h
| ├──40.6SVM（五）.mp4 36.03M" O, a0 F, N( h6 ~) X% }
| ├──40.7SVM（六）.mp4 29.48M* b% `* J5 c/ v
| ├──40.8SVM（七）.mp4 24.68M
% R* c; {) V( w/ E' W# H/ b+ h. x| └──40.9SVM（八）.mp4 55.79M
7 N l2 C. J5 T$ K R$ A8 }├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 ( ]8 f1 V# o: H
| ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4 43.16M
# Y( H* p3 }3 y) g/ e- C* O| ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4 48.96M/ R6 W7 Y3 Q! J1 ]
| ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4 43.89M! s3 }8 v0 C9 F5 }
| ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4 87.32M3 n; l, |+ g6 h/ x6 \
| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4 28.85M6 [* C- ]# [/ X6 ^
| ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4 60.77M
- k# B' c$ R8 I$ ?0 e. t| ├──41.1集成模型总结（一）.mp4 38.15M
% D3 r" U: M1 Q! ]) d| ├──41.2集成模型总结（二）.mp4 40.99M
; i9 b8 _+ v* V. C$ j- v4 u| ├──41.3集成模型总结（三）.mp4 46.16M
7 T* M0 z" @; b+ g% I| ├──41.4集成模型总结（四）.mp4 39.00M8 y. N9 i3 ?% F8 _0 v, W( }7 [
| ├──41.5集成模型总结（五）.mp4 77.37M6 ~1 i2 a6 ~$ t' |6 n# o! {
| ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4 39.24M
{9 S/ d3 X* y7 m2 I- ^# \. K| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4 53.73M
* K& l2 M8 r- ~8 h1 @+ l6 {8 p| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4 30.94M
8 l; Y! E6 K" i ~" a- v| └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4 63.03M
5 j2 a; G! Z5 D; K/ F% X" X. \: G1 `├──42-网络 + O0 `% N/ T& D ?
| ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4 38.23M
6 Z y7 @: v! j| ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4 55.56M, k5 I3 P# J2 y7 ?' h
| ├──42.3网络（一）.mp4 32.00M c& }' i; n% [# w& D. R
| ├──42.4网络（二）.mp4 43.00M8 N0 `( e9 f, T3 J, J9 H& D7 T
| ├──42.5网络（三）.mp4 35.89M/ a& Y2 k) `; J: k0 O! N! ?: b
| └──42.6网络（四）.mp4 47.70M
" f# N3 I1 S: e& p5 F' @├──43-监督学习－回归
% O3 q! u; e- r3 a9 T/ q6 A8 W) {* Y| ├──43.10经验分享（一）.mp4 28.50M# n. V! i% I$ g+ ~% Y
| ├──43.11经验分享（二）.mp4 38.61M B4 S- t9 S$ c4 G+ I
| ├──43.12经验分享（三）.mp4 34.24M
! S6 \* a- d+ f4 || ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 21.57M4 U4 o+ a+ m, B% m, Z5 U9 ? m
| ├──43.2机器学习工作流程（一）.mp4 11.71M" t0 Q0 q# B) E+ F& A- p" C& u
| ├──43.3机器学习工作流程（二）.mp4 20.98M
9 v/ @0 h$ b. l4 J4 g8 ?| ├──43.4机器学习工作流程（三）.mp4 20.04M
: W& L8 a; y* L% ^3 T& T| ├──43.5机器学习工作流程（四）.mp4 26.67M: e' K' i# t4 R( P
| ├──43.6案例分析（一）.mp4 17.12M+ F" J$ W! v( E; m! n
| ├──43.7案例分析（二）.mp4 40.82M
+ ^8 v' Z0 X) X, i; b4 y) k| ├──43.8案例分析（三）.mp4 39.25M9 x5 U' w" T X/ E* i9 {, J3 N% J
| └──43.9案例分析（四）.mp4 61.59M
9 c! ~- y8 @+ y' b├──44-监督学习－分类 & C: Z* d9 s1 y2 y5 ~+ a4 A
| ├──44.10模型训练与选择（二）.mp4 51.81M
% c& g! O* E2 Z| ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4 40.68M9 e7 W% d2 a3 m
| ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4 59.17M
7 P( `' G4 z# j6 h' i* v# `| ├──44.13地震数据可视化过程（一）.mp4 33.59M6 a0 L0 E! o W
| ├──44.14地震数据可视化过程（二）.mp4 32.64M# ]; z1 X5 b* w1 R v! ~8 t0 k
| ├──44.1常用的分类算法.mp4 18.56M
# f1 M# B' @8 r T| ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp4 28.84M- @0 R) s+ I# K' f
| ├──44.3数据探索（一）.mp4 27.11M/ y: U' c) M4 P. s1 X
| ├──44.4数据探索（二）.mp4 41.16M! a. }! `+ m! j3 q; g* F; j
| ├──44.5数据探索（三）.mp4 33.29M
4 p% n4 r/ f# J1 n& _2 n+ I( ?1 ~& z| ├──44.6数据探索（四）.mp4 27.59M% w# J# _* ~1 M( _, v# v$ \
| ├──44.7数据探索（五）.mp4 52.32M8 a& W6 s, H' E6 p+ B
| ├──44.8数据探索（六）.mp4 37.90M
; b \! M0 v5 g3 B. Y# A" k5 V| └──44.9模型训练与选择（一）.mp4 34.80M
0 u, h6 v# k2 S8 T8 M├──45-网络基础与卷积网络
# H6 ]; H; h% Q| ├──45.10网络（十）.mp4 40.81M7 b- p: r7 L& t( E! b1 M/ P
| ├──45.11图像处理基础.mp4 29.82M( W* h9 E) A7 Q. J9 ?& z
| ├──45.12卷积（一）.mp4 76.26M8 b! S/ V- t/ L
| ├──45.13卷积（二）.mp4 43.85M
! Z% l4 R' Y& K| ├──45.1网络（一）.mp4 38.95M" O" b8 [0 U* m# ?' H) f
| ├──45.2网络（二）.mp4 26.76M+ p9 N* a I, O a0 C# a
| ├──45.3网络（三）.mp4 21.70M
' S' e* ~' A) g$ u| ├──45.4网络（四）.mp4 100.52M
, O9 n: z) {5 Z| ├──45.6网络（六）.mp4 36.02M H+ n& F6 N# [# I3 Y0 \
| ├──45.7网络（七）.mp4 26.19M9 f" w. Z3 _/ m# `
| ├──45.8网络（八）.mp4 33.37M
, v" t3 @# [6 ]3 B/ U$ w| ├──45.9网络（九）.mp4 39.64M
0 t, v% Y- ^+ f& P' R| └──45.网络（五）.mp4 107.87M
% |" l& g4 ]" I( ~5 F4 y; c8 _8 L├──46-时间序列预测
6 q: }" J' y4 || ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4 44.20M
& E, n& D- G; s9 k| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4 44.22M
0 f) g& Q; z/ }: U| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4 49.99M
( d7 k. J2 R. }| ├──46.13课程答疑.mp4 43.95M
; W5 c2 u+ J2 d| ├──46.1时间序列预测概述（一）.mp4 21.13M
2 i$ N! i& t6 W/ w5 A| ├──46.2时间序列预测概述（二）.mp4 25.35M
- h# Q0 x, d# b x' S| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 31.24M3 J* V: V8 J" l% V. @0 B- x2 c
| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4 46.17M" o* c; j4 e0 A* `" p
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4 52.10M
4 B" ^2 A% d: h( _& u6 D| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4 26.18M0 x' ^7 F1 M* ], W/ `; U7 H
| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4 44.54M1 d3 D5 j6 W0 q t, l
| ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4 21.07M- N8 D t5 {! w4 j$ Q
| └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4 20.75M, y6 Z r# N! a$ L% A0 y
├──47-人工智能金融应用
" ^5 J' _. r- S8 H9 x! y| ├──47.1人工智能金融应用（一）.mp4 28.75M8 d: b! l% y, s! Q! H" Q) |
| ├──47.2人工智能金融应用（二）.mp4 40.74M) m4 g* y. W7 k Q) V
| ├──47.3人工智能金融应用（三）.mp4 37.08M. z' e; q ^5 W: k
| ├──47.4人工智能金融应用（四）.mp4 47.73M+ |" h3 F. G4 C; r& n8 k
| ├──47.5机器学习方法（一）.mp4 35.20M4 j4 ?1 m0 B! ]
| ├──47.6机器学习方法（二）.mp4 28.61M2 R* X4 z& |/ w
| ├──47.7机器学习方法（三）.mp4 31.28M
, C* T8 M- }' I. @| └──47.8机器学习方法（四）.mp4 43.09M
2 l# {# E: Y0 s; V8 f2 s5 w7 L# k├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇 + U: g; l: A+ N- ?( i; W0 x
| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4 103.56M ~# `& @3 r9 L. W/ T) W
| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4 133.77M
3 W! t9 n* T! E3 z M| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4 73.85M+ [$ R( |+ v- e! c3 L
| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4 119.15M; Y. S6 E& ]0 r/ a4 Q T
| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4 153.33M4 ?- Y! W$ W7 H+ }# ]. x( @
| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4 94.60M
! Y* t/ h$ ?0 J+ ^2 G| └──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- @1 I( z# U. s
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
0 L& w3 U" {- N* N| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4 99.63M
8 @) z$ Z& N0 O- b% C Q| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4 77.54M4 M1 V4 J$ y0 W$ F* {
| ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4 108.34M( c/ B9 _# x$ \- H8 l# b
| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4 111.10M/ ~4 w Y g2 j( m. P
| ├──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
) h0 [2 @1 ^3 F* T| ├──49.2特征如何组织（一）.mp4 126.19M' O' n5 G- x8 z0 W7 {+ q
| ├──49.3特征如何组织（二）.mp4 85.98M
7 n% o) j1 T/ |3 ?; v0 G| ├──49.4特征如何组织（三）.mp4 92.86M+ `6 I0 t' |1 t
| ├──49.5特征如何组织（四）.mp4 113.36M3 V9 ?% \5 A* u2 X3 t
| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4 116.35M
/ | h# z" ]6 p$ e' v. C% h| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4 87.73M$ G. I+ \ O5 ^
| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4 148.19M! X U9 Y; i8 z$ w n
| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4 91.32M8 r7 B9 O5 z1 ]1 k$ S: g
├──50-计算机视觉学习入门优化篇 7 {, v4 Z. f; m" x: H$ y+ s
| ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4 70.37M
4 D: B6 k- F( l3 u| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 148.70M
U" Z$ r/ I4 V2 i! Z' i| ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4 69.52M
- ^# ]& S( n& R1 {1 s; W7 s| ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4 128.01M5 ] M5 Z \6 s$ _' h& q
| ├──50.5优化器和多机并行.mp4 134.88M @& ]7 ?* n( I [
| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 124.03M- j+ [4 `9 q/ h" _0 ~0 {& R
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇 0 S& \; W' V! E* \! |
| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4 104.33M1 X' r- z. o( b0 E
| ├──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* I8 F/ [( P- v7 v5 e
| ├──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
. J/ `' H6 ~! d, @5 T- b4 D% Z6 k| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 139.32M
+ E" Z- |3 P$ ^- O# H: v7 w( I├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
3 }6 s- U+ ^2 Z% }2 {| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4 93.54M8 X, @$ @/ z$ v6 B# s
| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4 110.24M) N( P3 v0 w6 m% H
| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4 53.25M
, H# k6 u( i5 t5 _. V├──53-个化推荐算法 0 t& q8 v5 J1 r
| ├──53.10工程望.mp4 33.72M4 w$ W' S' I7 {) y
| ├──53.1个化推荐的发展.mp4 26.09M4 w4 J8 i$ }3 F" d6 W
| ├──53.2推荐算法的演进（一）.mp4 25.52M% L& ]7 `0 i+ Q2 c4 i3 k% `
| ├──53.3推荐算法的演进（二）.mp4 35.84M
9 w) d7 K4 x& `, }: F| ├──53.4推荐算法的演进（三）.mp4 27.90M
$ ~ o, _/ n8 c7 ^+ ?| ├──53.5推荐算法的演进（四）.mp4 40.25M$ O8 }4 f" W2 Q( L( P; l+ U
| ├──53.6建模step by step（一）.mp4 34.01M, \: A. r9 V2 E3 k7 ~6 {3 Y
| ├──53.7建模step by step（二）.mp4 38.70M5 Q+ z% V- D" E" _1 z
| ├──53.8建模step by step（三）.mp4 32.73M6 w( G0 e+ G+ F" j) Z
| └──53.9算法评估和迭代.mp4 18.88M
5 {/ i/ x( W; B5 _# u├──54-Pig和Spark巩固 7 n6 u" i- {1 r2 a( K1 u- ]) g
| ├──54.10Spark巩固（五）.mp4 101.73M
+ R& Z" D, g' O$ {" N- M) n| ├──54.1Pig巩固（一）.mp4 43.80M
|9 G/ ~/ G4 F| ├──54.2Pig巩固（二）.mp4 115.33M4 H4 q& r8 y( v$ y) ^! B5 j
| ├──54.3Pig巩固（三）.mp4 89.15M
7 ^' G; ]0 t- }3 Y9 E( f; _| ├──54.4Pig巩固（四）.mp4 82.98M
: l/ Y! e( ^/ {3 B' j$ G| ├──54.5Pig巩固（五）.mp4 70.14M
6 X1 ]8 Q! i1 ^" v" u! d| ├──54.6Spark巩固（一）.mp4 65.64M
/ j1 m% I; h( V: ^| ├──54.7Spark巩固（二）.mp4 105.44M
) I) }- ` ]* I* o: }- _) {! G| ├──54.8Spark巩固（三）.mp4 70.56M+ | e" n a6 B; u% p
| └──54.9Spark巩固（四）.mp4 54.90M
N4 G$ { s/ T3 v9 t" O1 m├──55-人工智能与设计
/ ?) G" ~1 o* \; P" e2 |6 {| ├──55.10使用人工智能的方式.mp4 26.10M
- s5 K8 H5 h# v6 h7 C1 ^| ├──55.1智能存在的意义是什么.mp4 19.54M, [& y+ Z% ?- P- g, x7 ~, m) F
| ├──55.2已有人工智的设计应用.mp4 18.64M A/ o; b" x! a
| ├──55.3人的智能（一）.mp4 17.03M
7 D# p6 Y, y5 ~4 x| ├──55.4人的智能（二）.mp4 28.66M! f2 |! O' Z$ b. z( S4 W: U
| ├──55.5人的智能的特点（一）.mp4 29.62M
% d0 q; \2 c) [5 W2 W; Y. t6 f| ├──55.6人的智能的特点（二）.mp4 27.86M* P, R' R$ v, g9 L
| ├──55.7人的智能的特点（三）.mp4 41.62M
' w3 ^! X, z) Z| ├──55.8人工智能（一）.mp4 27.63M
) E$ J% r$ X5 l/ h5 R; z9 U7 _| └──55.9人工智能（二）.mp4 24.63M) v" }3 h/ q7 P( J# y# k0 H! ]
├──56-网络
6 h; m7 k m6 ?7 U' m( C: t5 F| ├──56.1卷积的本质.mp4 27.83M
/ E" S9 @. z+ `2 V. v6 T) k| ├──56.2卷积的三大特点.mp4 34.15M
% z2 w% z# s- ]8 E; g| ├──56.3Pooling.mp4 16.96M6 d3 ?0 {$ B8 ~% x! q
| ├──56.4数字识别（一）.mp4 33.21M" u |1 N; H& _! V
| ├──56.5数字识别（二）.mp4 31.97M
P5 [) C8 O1 O# \& D7 E4 {| ├──56.6感受野.mp4 23.33M& X7 o5 s* g- g3 v$ ~! D
| └──56.7RNN.mp4 23.46M! r6 H+ Q7 \" ^/ Q& l
├──57-线动力学
1 h. J* o$ ^' ~" ~; q" c| ├──57.1非线动力学.mp4 23.13M
8 Q5 Y& X8 t7 u8 d1 w+ R| ├──57.2线动力系统.mp4 39.97M
% k6 n. s- @- o2 d* U T) y) m| ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4 40.37M
! [( @$ l3 _0 o+ N) g; @0 \! b| ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4 39.76M4 r9 G5 W$ a9 ^, e( _
| └──57.6Poincare引理.mp4 37.13M8 z7 n' J% F( N; N0 B
├──58-订单流模型 * z" u! K: I1 B* Q
| ├──58.1交易.mp4 20.17M) X+ i3 L" R' R3 {
| ├──58.2点过程基础（一）.mp4 13.47M
6 X8 y9 S2 b/ J; T# _- a a/ _3 o| ├──58.3点过程基础（二）.mp4 24.16M) l5 @* ]) I3 ^9 {# T7 T" {% T
| ├──58.4点过程基础（三）.mp4 17.88M
& U- [# C7 N: f' A+ P7 v| ├──58.5订单流数据分析（一）.mp4 22.35M1 }: M \2 f" I- [$ e/ X- p
| ├──58.6订单流数据分析（二）.mp4 20.85M
0 n! i( q' I- {9 O' W* @( ?| ├──58.7订单流数据分析（三）.mp4 17.74M) H8 Z- n; v! j3 S% d2 h
| ├──58.8订单流数据分析（四）.mp4 20.63M* Y; l! U/ H8 z( W8 H
| └──58.9订单流数据分析（五）.mp4 26.22M9 s' E- i* i& \1 V4 x
├──59-区块链一场革命
4 V4 `; I1 a# X/ T! H0 g) ?| ├──59.1比特币（一）.mp4 23.00M
1 ]) H S: h8 M$ [| ├──59.2比特币（二）.mp4 15.72M1 a3 ^- r! u7 ?. x% [. `. x
| ├──59.3比特币（三）.mp4 32.06M9 r& O' u, k. Y! u
| └──59.4以太坊简介及ICO.mp4 15.19M
- |, L$ N0 d5 Y4 ?8 o9 p& F├──60-统计物理专题（一） * y" F G" t$ d* D' }7 ?8 h1 N
| ├──60.10证明理想气体方程.mp4 23.30M9 t9 p; n8 E$ D; Y% |2 ?
| ├──60.11化学势.mp4 41.52M4 G# t) v9 G7 e" K; H
| ├──60.12四大热力学势（一）.mp4 30.13M
6 n# P2 ?0 P8 q! m7 d6 v* t4 t& U5 B| ├──60.13 四大热力学势（二）.mp4 38.40M" x+ e' l, K7 ^1 S1 `* b
| ├──60.1统计物理的开端(一).mp4 32.96M
9 T: M* u" w! T: }! i4 L4 a| ├──60.2统计物理的开端（二）.mp4 24.17M
9 W) j' s3 i0 a| ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4 19.46M* u& p2 v# u1 f) y! f: [& l9 S
| ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4 35.67M
3 i& W" i/ {) w0 z! z( {2 X7 Y$ h| ├──60.5再造整个世界（一）.mp4 30.55M" v* v+ ] [' r6 o. G/ J# `
| ├──60.6再造整个世界（二）.mp4 35.10M& c4 Z* Q: I3 T9 d$ K
| ├──60.7温度的本质（一）.mp4 40.98M
, L6 a2 @. x( X* g3 |: l| ├──60.8温度的本质（二）.mp4 27.34M
3 M* K5 h2 d6 O| └──60.9.mp4 33.55M" c+ b) Z& `2 m9 y* P1 S) j9 M4 S
├──61-统计物理专题（二）
2 Q' s. Y" [) m; P! P1 Q/ J- u| ├──61.1神奇公式.mp4.mp4 34.65M
/ o* k8 S& f5 Q# s4 S8 L| ├──61.2信息熵（一）.mp4 17.86M
# h$ C, T! c3 [, C$ v1 d| ├──61.3信息熵（二）.mp4 28.56M+ x3 q0 E( s! j; X8 l# c
| ├──61.4Boltzmann分布.mp4 30.18M' M* @/ Z: O e/ Z( w7 d# |2 S
| └──61.5配分函数Z.mp4 38.78M
* W+ A5 m* ?% {├──62-复杂网络简介 1 w. \8 W" ~& q' R6 X6 M$ G
| ├──62.1Networks in real worlds.mp4 14.25M. ~* S7 b- M9 w1 U$ \, l- d
| ├──62.2BasicConcepts（一）.mp4 19.84M' h5 h+ q8 H/ p9 m- c( @6 G
| ├──62.3BasicConcepts（二）.mp4 13.30M/ C3 B' o1 x/ W9 ?
| ├──62.4Models（一）.mp4 12.13M
) p" n& s, m7 @# {/ S| ├──62.5Models（二）.mp4 14.05M* T) _( T! n$ }0 W; s6 @) }
| ├──62.6Algorithms（一）.mp4 25.38M
9 G) J6 K1 y0 d" L! q$ p| └──62.7Algorithms（二）.mp4 34.74M
5 v7 c' u4 s" B1 Z1 Y% ?├──63-ABM简介及金融市场建模 ' I4 x3 N7 F7 E$ M/ X% ^: U
| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4 27.16M
6 B" q* s3 j) S# b7 \| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4 37.89M
, i1 w! e! R9 k U| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4 31.98M6 C' w( K$ M& ^* E5 R2 k( ^
| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4 25.36M
' T: c# ~7 n5 ? k- y: g| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 31.88M
# {; ~3 ^) E9 s3 O* I| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 31.77M
% l ]2 Z: R7 R$ m3 b8 Z( p| ├──63.16学习模型.mp4 35.67M4 r8 f# I8 X0 E3 X2 v
| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 15.76M' t+ \4 C2 f9 V* S# ^
| ├──63.18ABM的特点.mp4 29.34M6 D$ _) \' I/ P7 i7 w9 o! Y# ^, f
| ├──63.1课程介绍.mp4 26.86M
+ R7 A& {- }/ F" t| ├──63.2系统与系统建模.mp4 39.51M! ^# t. C/ K! I6 m
| ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4 36.32M+ e' D. k3 J: P9 g& R2 C/ s
| ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4 45.10M+ t' v' g5 R2 q' O! a
| ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4 36.85M
: _ [5 ?( c5 Z, @( O| ├──63.6ABM为经济系统建模.mp4 30.42M" `! Z* b0 h$ O/ r4 [8 X* a! X
| ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 35.29M
/ l3 X6 g. q1 I| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 40.14M' z( O/ r3 K* _: d' e
| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 25.30M
4 |3 f* B% U+ i0 \8 ~├──64-用伊辛模型理解复杂系统
: l7 n. [7 R; D4 q$ F: a| ├──64.10（网络中的）投票模型.mp4 24.22M s2 A) }/ K, ^( }5 B. o5 R( a* }
| ├──64.11观念动力学.mp4 29.82M6 p! P- ], k3 p1 O/ o s. j
| ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp4 38.31M* A6 _; J; q! ]# {, G& {/ O
| ├──64.13自旋玻璃.mp4 18.15M" q& K7 r! f* Q
| ├──64.14Hopfield神经网络.mp4 23.30M
8 Z' _' l: m3 l7 k/ h| ├──64.15限制Boltzmann机.mp4 30.24M2 x8 e1 h M: R) f7 R3 u/ c; @
| ├──64.16深度学习与重正化群（一）.mp4 35.40M8 G6 v# |; @2 h: D3 s: o' G% L
| ├──64.17深度学习与重正化群（二）.mp4 21.92M7 F2 |# Z+ B( l2 E! {
| ├──64.18总结.mp4 30.73M: x! S. n# o. L+ X8 m7 a
| ├──64.19答疑.mp4 17.36M, j5 O% Y% u- H2 [% v6 `8 v
| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 24.37M9 ?7 g) p) q5 r
| ├──64.2伊辛模型（一）.mp4 19.17M
2 l* Y2 |* ?& ?- a6 H| ├──64.3伊辛模型（二）.mp4 19.62M
& c" p' w) D2 ]2 L2 {7 M5 F| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 23.56M) j. B: H/ U; F) o0 W7 _$ J! C
| ├──64.5Ising Model(2D).mp4 25.98M- v3 c: ^# @# G0 ]( o
| ├──64.6相变和临界现象.mp4 43.62M5 k B$ H! h1 n' y4 f
| ├──64.7Critical Exponents.mp4 26.70M+ E$ N! x% I+ o' b; g3 \2 m b
| ├──64.8正问题和反问题.mp4 29.14M6 w# B7 [" H* `5 p# _& |
| └──64.9（空间中的）投票模型.mp4 36.38M
- l1 T# e; @1 h) i1 ^( x: }├──65-金融市场的复杂性
/ t% W& w# j0 c( n9 E2 R' Y3 U| ├──65.10Classical Benchmarks（五）.mp4 29.71M
6 [9 c8 c3 A' X| ├──65.11Endogenous Risk（一）.mp4 42.78M
" q+ g* i) E; f0 f% K| ├──65.12Endogenous Risk（二）.mp4 36.84M
: e5 s* j& L0 _8 p1 `5 g3 R| ├──65.13Endogenous Risk（三）.mp4 40.22M
2 [% F$ A9 |: v) ~9 [% ]| ├──65.14Endogenous Risk（四）.mp4 18.31M
/ d" i& M* P9 N| ├──65.15Endogenous Risk（五）.mp4 35.46M) B+ h9 h2 ^: y* y. O
| ├──65.16Endogenous Risk（六）.mp4 37.13M/ E# S+ f- S6 W# C4 E5 C
| ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4 42.37M7 L$ @. V N% F* l/ q* s
| ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4 44.83M+ L: M' X1 _4 B' ]
| ├──65.19总结.mp4 21.10M3 E4 L, \' s1 Y
| ├──65.1导论（一）.mp4 38.96M
: P1 [9 L6 F0 C( n& X8 C| ├──65.2导论（二）.mp4 39.67M
: f. [& I- o2 O3 H9 p0 ]. \2 w| ├──65.3导论（三）.mp4 21.40M
4 b) O, s, m' S- h| ├──65.4导论（四）.mp4 30.33M
C0 z% G" K$ O5 R| ├──65.5导论（五）.mp4 37.59M5 r, m; j6 Z+ D2 L
| ├──65.6Classical Benchmarks（一）.mp4 31.91M* J6 }" K, n6 u) y) s. ^/ P7 w( g
| ├──65.7Classical Benchmarks（二）.mp4 28.58M
6 Y& j; l, k& |+ p| ├──65.8Classical Benchmarks（三）.mp4 40.01M/ y9 I" H; @4 s7 K) h
| └──65.9Classical Benchmarks（四）.mp4 22.39M
& M/ @- e+ N- w+ S├──66-广泛出现的幂律分布
8 x$ c4 `. M9 L% w3 y( ~# g8 z1 b| ├──66.1界（一）.mp4 29.04M
. l2 D5 r. w$ D0 A) u r| ├──66.2界（二）.mp4 24.32M; @% l9 h L0 g5 @
| ├──66.3界（三）.mp4 22.86M
& @. m o6 Y! H) ~8 M' r4 G4 R| ├──66.4界（四）.mp4 30.99M U% Y( j9 n+ J2 {+ n
| ├──66.5城市、商业（一）.mp4 33.94M
* [( T9 t& ?, v4 p1 y| ├──66.6城市、商业（二）.mp4 33.28M
$ F$ W8 k. J! U: Q8 W' A% H% N& W| ├──66.7启示（一）.mp4 31.50M2 o9 [7 t( N; @1 s6 r
| ├──66.8启示（二）.mp4 17.57M
" J* K" }8 p6 p- d| └──66.9总结.mp4 18.33M
" \4 n- o1 b2 f. |& ^├──67-自然启发算法
6 ]6 |' W& _% M% G0 e: Z$ Q9 k| ├──67.10粒子群算法（一）.mp4 37.15M$ Q* F4 i0 B# \& N3 g5 U
| ├──67.11粒子群算法（二）.mp4 38.20M
, n" u: m* ?0 {- [| ├──67.12粒子群算法（三）.mp4 33.56M' _! Y- { G; v
| ├──67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 25.66M
: b- z4 ?! b6 r8 H' ~( @: }| ├──67.14更多的类似的算法（一）.mp4 34.86M
6 e; x4 U+ f# k| ├──67.15更多的类似的算法（二）.mp4 27.43M0 N/ f! |' T9 l8 |; k0 P
| ├──67.16答疑.mp4 35.37M& {6 Q1 V/ H: w4 c8 M; V
| ├──67.1课程回顾及答疑.mp4 29.67M
$ [# p! J( U; N: [3 H| ├──67.2概括（一）.mp4 29.21M
* v% I: t/ |$ n6 t) E: E, L| ├──67.3概括（二）.mp4 15.86M5 }1 _& _* y+ i8 h! r
| ├──67.4模拟退火算法（一）.mp4 40.23M+ U% U: Q3 E! V4 k* \' W. E
| ├──67.5模拟退火算法（二）.mp4 32.77M
/ L# ^( \' Y* x% Q| ├──67.6进化相关的算法（一）.mp4 26.37M
4 @2 x2 T0 ~4 ?| ├──67.7进化相关的算法（二）.mp4 29.70M. P- r4 x! w0 W8 m2 H0 U9 r
| ├──67.8进化相关的算法（三）.mp4 35.95M
2 J# S4 @- r1 M3 D% }1 U5 Z| └──67.9进化相关的算法（四）.mp4 27.62M
% E3 J% `5 v: a9 X1 N9 {; e├──68-机器学习的方法 % d8 D# J) ]; c" `. u1 ^
| ├──68.10输出是最好的学习（二）.mp4 16.02M
# o# x: @# m, X$ [# R2 Q| ├──68.11案例（一）.mp4 27.57M
: O8 w' R! l0 I7 _+ i0 s| ├──68.12案例（二）.mp4 18.35M- X6 V2 {+ `: v6 j1 A- Z" S
| ├──68.13案例（三）.mp4 20.45M
, E) k* x7 N% u; W( ]| ├──68.14案例（四）.mp4 37.97M
/ i* K/ f5 P* B| ├──68.15案例（五）.mp4 16.35M
! J6 Z7 t0 L) w) L| ├──68.1为什么要讲学习方法.mp4 24.69M, P" u$ P* L3 e9 `
| ├──68.2阅读论文.mp4 19.88M
6 P& }" R6 [# B+ y' X% z| ├──68.3综述式文章举例（一）.mp4 88.32M+ P/ R$ O8 k: G- L* M
| ├──68.4综述式文章举例（二）.mp4 150.55M% o% {0 o. @; d6 E3 h
| ├──68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 51.55M
$ v, w2 p, S, \6 N| ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 33.82M
, J8 ~; ~8 A7 q( k| ├──68.7铁哥答疑（一）.mp4 28.49M9 [# O' c9 {) S+ H, ~1 [4 `
| ├──68.8铁哥答疑（二）.mp4 19.16M
' z- x: c' q8 Z4 O( m* j; y| └──68.9输出是最好的学习（一）.mp4 22.24M
) Z$ ~5 D" m/ E2 e! `+ X7 W├──69-模型可视化工程管理 . S @5 X7 s5 r0 |: H; _. G6 {
| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4 30.84M, [2 a4 X2 h; S7 R+ h3 p. T2 v
| ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4 38.70M
9 B5 T. g- Y, L) m& _| ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 71.32M
6 F; \1 f c1 p) a) i- s) T| ├──69.13日志管理系统—ELK.mp4 50.36M
2 z, O! }* k7 \- w0 U5 H| ├──69.14极速Bi系统—superset.mp4 40.22M
6 ]; D% |7 h( [4 J| ├──69.15Dashboard补充.mp4 55.35M) f' o% P$ C* r# f e3 e6 S
| ├──69.16ELK补充.mp4 63.33M3 w' Y, C1 r, v0 v# r
| ├──69.17Superset补充.mp4 60.90M
" {2 H$ w& V+ g& y| ├──69.18Superset补充及总结.mp4 20.41M
" L0 R8 I0 g) j( y| ├──69.1课程简介.mp4 20.73M
6 Z- J: K, G9 h- G! g) f| ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4 28.71M) C1 d9 G! c! c6 @: |
| ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4 29.99M
: U& h) [6 A1 s% ^# j! p| ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4 59.30M0 K/ E3 X+ [) O2 `! h
| ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4 34.50M
# {5 j, N1 C$ F2 ^6 J. P, t2 [, r0 f* v| ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4 53.32M3 w$ f# d+ o+ t+ g9 H+ `- I
| ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4 38.22M
: p# _4 H5 l' b& x% A' G5 k- M* |* j| ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4 54.64M
/ s9 q2 @5 r- b6 O| └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4 138.46M- i( x8 S. L# F j0 w
├──70-Value Iteration Networks
! s. b/ n/ ~# o( F/ A" O8 \* {| ├──70.1Background&Motivation.mp4 22.96M
( L' U. {: k! m; m# v1 z! P' [' n| ├──70.2Value Iteration.mp4 36.72M
2 i, X5 }8 N& _, ^| ├──70.3Grid—world Domain.mp4 23.79M
+ V, W! Q0 J7 P8 J5 e9 d, m| └──70.4总结及答疑.mp4 26.44M- t" a- V, e6 Z% }
├──70-最新回放 ; q v" E5 G1 F, y4 w
| ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4 469.87M: K# K& M' V3 ?! J i$ |, _" a
| └──0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4 371.67M; T5 _5 e+ x4 v- B
├──71-线动力学系统（上） 9 @+ P# i; e9 y4 Y& O# g3 ~
| ├──71.10混沌（一）.mp4 28.57M
" _6 e+ W& y4 \, Q* L }7 G. D| ├──71.11混沌（二）.mp4 24.57M0 X! y* V# g* _5 G
| ├──71.12混沌（三）.mp4 21.45M7 U% o$ P; ?# k" W) Z* }6 m: z
| ├──71.13混沌（四）.mp4 24.02M" C% {; a* _8 N- }# c2 w2 `6 S, Q
| ├──71.14混沌（五）.mp4 32.35M6 N) G# Z* ~9 w, Y$ ?
| ├──71.15混沌（六）.mp4 86.21M
+ J, O# g6 X- v7 V4 S1 B+ q| ├──71.16混沌（七）.mp4 157.69M2 W* j7 r+ X' L4 j# E6 b: j
| ├──71.17混沌（八）.mp4 31.50M" W I0 p# q* e" X0 b
| ├──71.18混沌（九）.mp4 31.55M+ B- N: z3 t0 }% L {( D
| ├──71.19混沌（十）.mp4 19.79M7 D: y1 M8 y1 d6 H7 z
| ├──71.1线动力学系统（一）.mp4 27.97M0 N9 D" T! O1 T3 `/ K, ^! Z
| ├──71.20混沌（十一）.mp4 125.65M1 X9 j: m* x, b9 Q
| ├──71.2线动力学系统（二）.mp4 33.68M6 c* R, j" v) F7 \! z
| ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 33.68M
' L" d/ \, q! B( o' A| ├──71.4Bifurcation（一）.mp4 13.74M3 y6 R* ~$ i* f) h' W
| ├──71.5Bifurcation（二）.mp4 34.23M
$ S' O( H ?) B2 H" d" h. G| ├──71.6Bifurcation（三）.mp4 31.99M
( w$ m7 d( v5 P+ j0 W; M| ├──71.7Bifurcation（四）.mp4 28.74M$ N7 Y8 R7 F' }0 {
| ├──71.8Bifurcation（五）.mp4 37.99M% v; V9 ]# \: Z2 I7 l$ U
| └──71.9Bifurcation（六）.mp4 65.59M
( T2 ]* y* y. P' l8 C0 j├──72-线动力学系统（下） , b% `/ y9 J1 f& f
| ├──72.1自然语言处理（一）.mp4 30.91M
" j) |$ K& K( ~7 T: p8 O* j3 u$ m| ├──72.2自然语言处理（二）.mp4 34.14M
2 T8 F$ D8 v5 v' o! A( b5 i( V| ├──72.3RNN.mp4 34.41M
* _5 O% W; ] @| └──72.4RNN及.mp4 30.83M
. t, |% _* |6 M/ b! @; j. c├──73-自然语言处理导入 6 [& s& l* A) h1 g7 m3 Y
| ├──73.1中文分词.mp4 27.72M) N2 k0 N% o3 }; O. v/ e8 a
| ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp4 26.70M- a! v0 w0 o1 ]+ c
| ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4 40.90M5 v8 T z5 W) _' }" l5 X
| ├──73.4知识库构建、问答系统.mp4 42.68M
& Y6 q8 ^! y* l( ?2 Y8 \$ \| ├──73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4 56.85M
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发表于 2022-6-9 08:15:02
