人工智能大数据与复杂系统特训班 全套视频教程

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课程目录4 B3 o5 k" ]/ c3 A7 L* i- l
: q$ x2 w! O  f/ _# f4 n├─00-宣传片4 H' L7 H/ J) x1 x3 t2 g" J" N
' ?& i& S3 V' C+ ]# r. Q  s│  ├─宣传片.mp4* q0 i; P" v% g$ |
├─01-复杂系统8 @( d& `/ {9 M- \' b' v6 B5 `& y
│  ├─1.1物理预测的胜利与失效.mp4( b. W2 @: X) Z6 m; |0 ]
│  ├─1.2预测失效原因.mp4
│  ├─1.3复杂系统引论.mp4' ~/ e) r, ]' m2 C1 _/ `6 {
│  ├─1.4生活实例与本章答疑.mp4
9 ^0 V3 m2 t+ U3 |) P- W├─02-大数据与机器学习
│  ├─2.1大数据预测因为噪声失效.mp40 c5 @  ?* i# Q
│  ├─2.2大数据与机器学习.mp4
+ A' }  A4 Q0 h' s+ B3 v├─03-人工智能的三个阶段
│  ├─3.10课程大纲（二）.mp42 a& T. n+ |% s/ E' P& t( J7 e# F' ?
8 n2 {& f# |4 j: a1 G% m- v│  ├─3.1规则阶段.mp4
│  ├─3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4
│  ├─3.3课间答疑.mp4% b/ _* d5 g1 }, {' d$ N7 j
* U+ {" F$ K) L! S' @% S8 J│  ├─3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段.mp4
│  ├─3.5三个阶段总结分析.mp4
│  ├─3.6人工智能的应用（一）.mp4  F6 Z  e) M. O0 U+ W" O
│  ├─3.7人工智能的应用（二）.mp4
' l  A. _6 c8 T$ W( S* S' ~+ p) s0 R│  ├─3.8课间答疑.mp41 ]$ c0 S! m4 D- V  q3 E
$ Q6 c& _; y6 p9 Q0 S' C- f/ T. h# I│  ├─3.9课程大纲（一）.mp4- q% J, {" k* v. _6 H5 }, G
: {1 n+ G! j# Y3 W7 j5 ?( o├─04-高等数学—元素和极限
│  ├─4.10级数的收敛.mp45 q* T5 Z5 f, ^( E+ C! c/ ~8 C% ?
│  ├─4.11极限的定义.mp4
│  ├─4.12极限的四则运算.mp4; q! {( N" x# K! [/ w2 n
│  ├─4.13极限的复合.mp4  K9 o2 X$ r' B! \) S5 k
│  ├─4.14连续性.mp4/ `+ \; n% ?7 ~" `4 c
│  ├─4.1实数的定义（一）.mp4  R, w8 V4 {5 u1 P4 F  `
│  ├─4.2实数的定义（二）.mp4
│  ├─4.3实数的定义（三）.mp4
- @7 [0 r- ]. x3 E│  ├─4.4实数的元素个数（一）.mp4) V1 V  J) m5 J' E; o
│  ├─4.5实数的元素个数（二）.mp4
2 P$ N! @% [( Q  {( O+ O8 @* p5 l/ T│  ├─4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4; F0 o+ e6 v* D" w# W  f0 G& X0 c
+ v2 X/ L! W7 p0 f│  ├─4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp48 {& q* a: L$ d7 J$ k# G; @6 f& ?
│  ├─4.8无穷大之比较（一）.mp4
" P3 G' ?. H' f# W4 I0 R, D+ U$ W│  ├─4.9无穷大之比较（二）.mp4. P+ M# F6 [0 ?
9 w7 B+ R! w2 U9 _( l├─05-复杂网络经济学应用
│  ├─5.1用网络的思维看经济结构.mp4
& S* d, Q4 t' Y* t8 u' L1 s│  ├─5.2复杂网络认识前后.mp42 p( R, a& p% u1 R; l' y5 X
" K( ?5 p# ?% L3 C( V1 ^# W5 J│  ├─5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4
│  ├─5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4& g7 ^6 s! |' L1 x+ s( z
1 w1 F& e$ L4 l2 w3 y├─07-阿尔法狗与强化学习算法
│  ├─7.1人工智能的发展.mp4
│  ├─7.2强化学习算法（一）.mp4- a- Q' R0 M6 M5 B3 B' W( q% Z
* m; {! a- t& A% v│  ├─7.3强化学习算法（二）.mp4
2 h3 B! G  ~5 q3 S$ a2 P- l% X) I│  ├─7.4强化学习算法（三）.mp4
$ Y6 W; }4 l1 A$ Y/ d( k8 W. w│  ├─7.5Alphago给我们的启示.mp4+ f+ ]" G- M& j5 G; H/ {
│  ├─7.6无监督学习.mp4
  Y: B- }) C8 T6 Y$ H4 |# l├─08-高等数学—两个重要的极限定理
2 i, y6 J' E% e7 h' r( V( p│  ├─8.1元素与极限的知识点回顾.mp4
) e. b% t, T0 c2 R1 B2 ]- X% J│  ├─8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4) N0 k) |4 E3 l" q6 X  |
2 M9 A: {; P3 _. r! u& v3 H│  ├─8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4
│  ├─8.4夹逼定理.mp4
# N/ A* M9 L1 |│  ├─8.5第二个重要极限定理的证明.mp4
├─09-高等数学—导数
8 K% b  W2 }1 W# O$ u1 `6 @9 W& d! @+ Q│  ├─9.10泰勒展开的证明.mp4+ x* l1 j" z. V9 |9 V
│  ├─9.1导数的定义.mp4
8 ?1 _3 O. P; [$ d+ D/ w│  ├─9.2初等函数的导数.mp4
│  ├─9.3反函数的导数（一）.mp4
│  ├─9.4反函数的导数（二）.mp4
│  ├─9.5复合函数的导数.mp4( L' y! c% E6 \: f  r# X
2 V/ Y3 j' n' H│  ├─9.6泰勒展开.mp4
│  ├─9.7罗尔定理.mp4
& g' q2 k& Q  f' Y│  ├─9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4
, Y/ ~# I2 \/ Z. [" f│  ├─9.9洛比塔法则.mp40 K  v: g/ w* H2 R
├─10-贝叶斯理论
│  ├─10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4( Y4 S/ E) J* I# P+ d; w8 c
│  ├─10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4
- r; i7 z! J7 O# ?+ t│  ├─10.12贝叶斯决策（一）.mp4
│  ├─10.13贝叶斯决策（二）.mp4
│  ├─10.14贝叶斯决策（三）.mp4
/ _. W0 o- O) t% }; e' _5 d  r│  ├─10.1梯度优化（一）.mp48 ]) n7 i, D( ~9 {8 ?' N
│  ├─10.2梯度优化（二）.mp4
; R; p( ?! ]& W3 o* P, _; @2 K│  ├─10.3概率基础.mp4
2 B& p- e( w- d8 V+ [3 j│  ├─10.4概率与事件.mp4( V1 y4 T/ w" ]+ R, `: V9 l
│  ├─10.5贝叶斯推理（一）.mp4$ m3 Z) I) }8 \
- _4 s! O5 ^( J9 i( q& k' M7 m" k│  ├─10.6贝叶斯推理（二）.mp4* V- z$ O* p  `
7 Q5 K1 O5 I% V9 U│  ├─10.7贝叶斯推理（三）.mp4( ]7 H/ M, L0 {6 d8 z1 e9 i0 p
2 r) u0 w  ]; M6 x$ Y7 k% q5 ~│  ├─10.8辛普森案件.mp4
  F! |& E: N8 ?0 j│  ├─10.9贝叶斯推理深入.mp4
. J( _3 G2 Y" C& I9 a├─11-高等数学—泰勒展开9 _$ s- _) e0 L! s
│  ├─11.1泰勒展开.mp4+ ?$ `  f, G0 G7 d3 M
│  ├─11.2展开半径.mp4
9 [3 P6 E; o5 v5 _, F8 b" i│  ├─11.3欧拉公式.mp4
│  ├─11.4泰勒展开求极限（一）.mp45 K* g3 R8 u  W
% U$ Z8 h7 A/ [4 y+ t% R6 h│  ├─11.5泰勒展开求极限（二）.mp49 a( G9 w4 ]9 R' V- V
3 B# Y6 `; j2 D, c6 j├─12-高等数学—偏导数
4 U3 e5 f/ J9 d) v│  ├─12.1偏导数的对称性.mp4' a$ {1 b5 E' H8 p' q0 ]7 j+ G
) I- U1 r# P" y) z6 i+ S" j│  ├─12.2链式法则.mp4
│  ├─12.3梯度算符、拉氏算符.mp4, `, h  J1 N: q0 Y# d) K7 t+ j
├─13-高等数学—积分8 A, f0 {! |0 ~* b- `+ i; I
│  ├─13.1黎曼积分.mp44 L, v9 C5 m: ^! h9 q
2 |4 E+ Z8 V6 ?1 `$ |│  ├─13.2微积分基本定理.mp4) f* M+ x" e7 N4 ~, b" M, r9 e
│  ├─13.3分部积分（一）.mp46 b& d6 W% Y& ]; I4 w8 C
$ Y% L# ~) b' W3 B& o8 k9 r$ _0 `│  ├─13.4分部积分（二）.mp4, Y9 j1 F' C5 F
% u5 C" t# Y- |; k  l# {6 Y9 K3 C├─14-高等数学—正态分布3 p1 S2 A; H' i: K: v; {8 k2 @$ H
│  ├─14.1标准正态分布.mp4
, {; W8 D% c4 H4 [* e4 a. U' ?1 J$ t; T│  ├─14.2中心极限定理.mp4
, c/ l1 {6 P+ f+ P: D5 W, n6 i│  ├─14.3误差函数.mp4
$ g5 R; Q; ]$ v1 c# Y) T│  ├─14.4二维正态分布.mp4
│  ├─14.5多维正态分布.mp48 O0 w$ B4 o% j4 Q
├─15-朴素贝叶斯和最大似然估计1 d, a0 K2 d2 H  K' [! V
│  ├─15.10朴素贝叶斯（三）.mp4
, i' l' y" D$ r) N! P; A4 i' }│  ├─15.11最大似然估计（一）.mp4* u, }5 D+ W: g: g5 G: L
( t- }; k" M3 V) N" c+ U│  ├─15.12最大似然估计（二）.mp4
% k: Y' e! G4 u│  ├─15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4
7 N) L- i) E, Z1 p# Y│  ├─15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4
& R7 j" S+ h; m: s/ I  t% C│  ├─15.3贝叶斯先验.mp4) a; w/ x5 y0 f5 z5 k
│  ├─15.4先验到后验的过程.mp4
│  ├─15.5朴素贝叶斯（一）.mp4/ P9 ~! Y' ?9 w3 D
│  ├─15.6朴素贝叶斯（二）.mp45 T) w; u' h' j, ~3 E3 i
│  ├─15.7算法设计.mp4
│  ├─15.8TF-IDF（一）.mp4
│  ├─15.9TF-IDF（二）.mp46 [' R+ p3 K! {+ P: B3 h
├─16-线性代数—线性空间和线性变换
│  ├─16.10非常规线性空间.mp4
│  ├─16.11线性相关和线性无关.mp4
│  ├─16.12秩.mp4
7 p- M% T& o7 k2 x4 F6 R│  ├─16.1线性代数概述.mp4
│  ├─16.2线性代数应用方法论.mp4) @" C9 I- e! O- m# c1 N
2 _6 F$ J2 Q, z: X, n+ x. I│  ├─16.3线性乘法的可交换性和结合律.mp4
│  ├─16.4线性空间.mp4& V/ x* t0 O7 D9 r8 |- [; w
│  ├─16.5线性空间八条法则（一）.mp4
│  ├─16.6线性空间八条法则（二）.mp4" Y6 Z9 M1 h$ C% D2 G9 @6 x
│  ├─16.7线性空间八条法则（三）.mp4
│  ├─16.8连续傅立叶变换.mp4
0 C/ j  R1 T- R6 a* w3 S│  ├─16.9离散傅立叶变换.mp4
├─17-数据科学和统计学（上）; H) x; @0 e+ k+ v' p- L( X1 M; T
' L2 g3 i; V% i& k( t1 s9 K│  ├─17.10随机变量（二）.mp4
│  ├─17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4, o1 j# b2 V. e
│  ├─17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4' ^! a8 b9 y7 R7 |" r1 x" ?& L! J+ p
/ c( D. L8 g: y- F7 j3 Y4 D│  ├─17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4
3 l6 {% [9 A, d, C6 @4 b- c│  ├─17.1课程Overview.mp4" P" \; U. Y. X8 i
3 r* ~# t+ P7 z, ]# y2 H& W│  ├─17.2回顾统计学（一）.mp4
/ `$ e. m; C: M( A8 s│  ├─17.3回顾统计学（二）.mp4
+ ~! \* |( v+ X4 x│  ├─17.4回顾统计学（三）.mp4' p4 ?! F6 F, E5 ]! Q
8 L9 N' K1 b8 P│  ├─17.5回顾数据科学（一）.mp4
│  ├─17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4
# v! y  q3 ?$ H5 l( H│  ├─17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4- {" h; F. k0 y/ u4 Q" N3 @  v
. t* z2 \# `: N. s) }; A9 b3 Y│  ├─17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4% ]! C2 _% O% M. u7 ?
* C2 ]$ }. x3 n) y, o│  ├─17.9随机变量（一）.mp4+ P4 u- ^9 a* \8 O5 M" T
( |: D6 a5 T6 V6 t0 [( F├─18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
│  ├─18.10等价类.mp4
9 h1 Q: M$ M6 a+ L! H  a│  ├─18.11行列式（一）.mp4$ t" T$ u1 F* {& m8 ?6 W; b5 b
1 U2 ^2 |: o2 T/ b+ ?; J5 _│  ├─18.12行列式（二）.mp4
; s& o+ T5 L+ S│  ├─18.13行列式（三）.mp4
│  ├─18.1线性代数知识点回顾.mp40 u2 C& ~( ^0 @: S3 u' `4 P
│  ├─18.2矩阵表示线性变化.mp4) H% X/ ]( D& Z1 i2 s
% Q0 g) ~5 D8 V+ ], [) A) A│  ├─18.3可逆矩阵表示坐标变化.mp4
6 f! H6 J- p; J9 ~2 O/ B│  ├─18.4相似矩阵.mp4$ K& b4 a5 u! Q
) b2 R) ^# Q3 i! V: d4 A│  ├─18.5相似矩阵表示相同线性变化.mp44 D; K/ E8 K4 P; a  m" e. e8 X
% B! H8 F! R9 e8 n0 G6 j0 w│  ├─18.6线性代数解微分方程.mp4
/ S% p5 }" B; D5 d8 R│  ├─18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4! e; C6 S4 s# v& F
7 V0 G, N7 \- i7 d+ D0 {( S% `: {│  ├─18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4+ D" s4 F3 D# M0 A
! Y8 ~+ D8 z+ X- P% r7 G│  ├─18.9等价关系.mp4
├─19-Python基础课程（上）
│  ├─19.10变量类型—字符串类型（三）.mp47 `8 M, a" {" C( l! M
+ V) Q" {8 J2 ]: K/ o1 ~2 v/ m$ T% v. i│  ├─19.11变量类型—列表类型（一）.mp4
│  ├─19.12变量类型—列表类型（二）.mp49 I0 D/ C5 R9 b% h6 ?3 }0 c
│  ├─19.13变量类型—列表类型（三）.mp40 }# S# q: T' E
│  ├─19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4
. d; @: b6 j' L│  ├─19.15变量类型—字典类型（二）.mp43 r. Y* J1 {8 x2 p8 H$ {- E
│  ├─19.1Python介绍（一）.mp4. c4 s, _0 I: _" I! ~! n3 |3 b
│  ├─19.2Python介绍（二）.mp4
│  ├─19.3变量—命名规范.mp4
) v2 S* Z- x& B7 z6 L│  ├─19.4变量—代码规范.mp4+ K: m. g3 [: l9 T' F
1 t& m- D, Z6 c│  ├─19.5变量类型—数值类型.mp4. W' D1 n, ^6 `
7 x# M2 {9 v7 X│  ├─19.6变量类型—bool类型.mp40 _! s, j2 A- @% r; ~6 W# M
│  ├─19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4( v5 c) U# ]; s
" o; a+ _1 R+ o- c. Y5 y( V│  ├─19.8课间答疑.mp4; P1 e6 o: s2 \- H
│  ├─19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4- A& G5 t* @4 [' t5 M
( `+ L. x( ]# O$ e( z# P  n+ V& Y├─20-线性代数—特征值与特征向量. k1 I3 i7 T# ]
) B# W& e, X1 M3 }% ?4 `│  ├─20.10线性代数核心定理.mp4
│  ├─20.11对偶空间（一）.mp4
7 `5 p2 J! l; _# v' E│  ├─20.12对偶空间（二）.mp45 h4 ?" o7 s" b. }
│  ├─20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4* e! F3 g7 u! C, r
2 L  X! E$ u4 I" J7 o7 j4 m│  ├─20.14厄米矩阵.mp4
6 L  n* k/ ^4 ?1 s* @3 ?' h) H1 t│  ├─20.1线性代数知识点回顾.mp4
! }* ^* V) X5 m' o+ }- }% Y$ R% v│  ├─20.2例题讲解（一）.mp4
│  ├─20.3例题讲解（二）.mp4
, W3 b- i0 c' x4 y0 J6 L│  ├─20.4例题讲解（三）.mp4$ ~2 {; P5 B: @  I, ]6 }
2 G5 \0 i- N/ ~5 a+ R6 n│  ├─20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4  Q( J- e) M% B
% i1 k0 B% m" v& \7 y3 q6 Z│  ├─20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4
; p, ?# `1 K2 a" b, R/ |+ x│  ├─20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp45 P0 ]3 u* P" N! Z) F) i0 i8 d
! t( P- C* m' C' ?: a) n│  ├─20.8本征值的计算（一）.mp4
6 D2 V& ?; F- ?/ k- k# r4 M8 Z│  ├─20.9本征值的计算（二）.mp4
' r, ?3 l' K! h- O& x; ?7 \, Q; C├─21-监督学习框架, r. A% K6 [  r/ g
│  ├─21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4) m& K7 A; t3 C7 U% d8 K, Q( X
6 k  s! e; X5 q│  ├─21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4
9 [4 x. M. a; d9 }, y* [5 s│  ├─21.12线性分类器.mp4
│  ├─21.13高斯判别模型（一）.mp40 v$ y' z% e, w9 p2 m; m& Z/ ]
6 ^8 x6 Q/ ~2 e2 A- _$ ~! p│  ├─21.14高斯判别模型（二）.mp4
! @' x- T) G" q4 g* z* l│  ├─21.1经验误差和泛化误差.mp4# Y9 ]) v) `3 {3 w1 T7 k4 t; F
│  ├─21.2最大后验估计.mp4: p( ~: t+ \' y" u! U* Q$ W/ h
5 c' F5 z. V' T0 y  o& ^$ Z│  ├─21.3正则化.mp43 X* N$ k- B: x' b0 ]
│  ├─21.4lasso回归.mp4; B2 G& J5 F- @. x$ b9 Q- T/ [
( r! X9 D+ g! D) K; Y! V) k% G│  ├─21.5超参数（一）.mp43 b, M; x9 I/ _: B
│  ├─21.6超参数（二）.mp4( M. n. E; w& d8 s2 J7 n
) X# A+ G/ d6 A/ g" M& ^+ i  t* b│  ├─21.7监督学习框架（一）.mp4$ ]  ], c1 Z! a
. X7 A" I0 ^" l* ^│  ├─21.8监督学习框架（二）.mp4
│  ├─21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4" }2 X, ~; a2 A; ]- p
! \# f  Q* W# w" u├─22-Python基础课程（下）
│  ├─22.10函数（三）.mp4( E( ^( [$ F: C5 r2 m
│  ├─22.11函数（四）.mp4
  W5 k7 O* W3 q│  ├─22.12类（一）.mp4
│  ├─22.13类（二）.mp4
5 O; s2 Z) ^- n│  ├─22.14类（三）.mp4, H, r, @% t+ @! R2 n
, S( m5 F+ @9 j5 s│  ├─22.1条件判断（一）.mp4
│  ├─22.2条件判断（二）.mp44 o0 N* v" o/ O# N' ^9 h) S
│  ├─22.3循环（一）.mp4- f' l$ z2 I! B
│  ├─22.4循环（二）.mp4
│  ├─22.5课间答疑.mp4* }0 U# t1 l3 c! H
$ \  w7 S, h+ q2 L7 M/ D' b5 c│  ├─22.6循环（三）.mp44 _1 o# v2 c" ?6 ?$ E
│  ├─22.7循环（四）.mp4% ~+ ]& _. M8 D, m: l* h
│  ├─22.8函数（一）.mp4# @, E+ P# r7 X- L- |2 R' T' x
0 t. q5 Q# U. F8 i│  ├─22.9函数（二）.mp4
$ s* R7 C! R- ~4 W├─23-PCA、降维方法引入
│  ├─23.1无监督学习框架.mp45 d8 X) e% A9 e+ C4 ?# d% \
│  ├─23.2降维存在的原因.mp4
, s, R0 r7 w( q* E% B6 N│  ├─23.3PCA数学分析方法（一）.mp4
$ z# s$ U" Y. ^: T' h│  ├─23.4PCA数学分析方法（二）.mp4
│  ├─23.5PCA数学分析方法（三）.mp4
7 ?) E6 h# r9 f│  ├─23.6PCA数学分析方法（四）.mp4* F  }, b3 \# E- y$ A
# @- d4 E* @, z  A, P│  ├─23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp48 N! M7 c# r' }# f7 l: ~
  r% y4 Y9 @+ V# u9 l│  ├─23.8PCA背后的假设（一）.mp4' ]: X; F: u' u8 [; f- a
* l( h+ J2 }' K  e+ J│  ├─23.9PCA背后的假设（二）.mp4% k2 j8 j) }5 W
3 r5 w9 X/ ^  l- E7 i% g+ _├─24-数据科学和统计学（下）
; O4 I1 R8 y! h5 i+ A- \│  ├─24.10参数估计（一）.mp4
" L$ i3 e) x* t. ?, P5 `│  ├─24.11参数估计（二）.mp4* d" }: b: _2 p
- _+ L. G7 k! L' V5 ~, o' B/ h│  ├─24.12假设检验（一）.mp4
: M$ g  c* @4 [, w& t│  ├─24.13假设检验（二）.mp46 W! j2 Z8 z7 b0 n7 ~/ R
$ Y: N* q" b+ k0 m. p. M│  ├─24.1课程Overview.mp44 _6 v' v1 i+ E" N6 Y! I
│  ├─24.2理解统计思想（一）.mp4+ d6 A/ H8 I3 Q/ }
0 F7 }& O: I) C  F, i│  ├─24.3理解统计思想（二）.mp4
│  ├─24.4理解统计思想（三）.mp4: ^5 q) g) q9 ?* v1 P( F7 c4 Y
5 g" a4 [( p+ [│  ├─24.5概率空间.mp42 A$ O! F+ p, R0 l5 d, `% P
│  ├─24.6随机变量（一）.mp4# k# d9 [/ Z( W3 t
$ ?$ l/ P' W; c! o# N0 k│  ├─24.7随机变量（二）.mp4
│  ├─24.8随机变量（三）.mp4- ?. @! ?% J3 F& A- ?9 Z, Z
- ]! a1 [( u1 w8 ]& i8 l│  ├─24.9随机变量（四）.mp4
├─25-Python操作数据库、 Python爬虫
5 B( S# N. z) d/ ^7 E$ M& B2 B│  ├─25.10Python操作数据库（二）.mp4
│  ├─25.11Python操作数据库（三）.mp4. R2 h- e5 ^' f+ A. B" X
│  ├─25.12Python操作数据库（四）.mp4
, `5 y4 x: }7 k0 s; Y2 v% ]│  ├─25.13Python爬虫（一）.mp4
│  ├─25.14Python爬虫（二）.mp4
│  ├─25.15Python爬虫（三）.mp4
│  ├─25.16Python爬虫（四）.mp48 A9 Y: h8 f/ n2 p: V
│  ├─25.17Python爬虫（五）.mp45 I7 O; n* G/ b7 o
│  ├─25.1课程介绍.mp4
1 H0 h0 K: Y' x$ f* z3 T3 L4 U$ @│  ├─25.2认识关系型数据库（一）.mp4! k, j( [! f+ J+ E. S8 y
│  ├─25.3认识关系型数据库（二）.mp4+ ]: o5 H/ _% x6 f" N/ s( {- ?. M* f
│  ├─25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4
2 ?3 J6 P' L$ o' f4 J│  ├─25.5命令行操作数据库（一）.mp4
# \* e: |3 @# y+ D│  ├─25.6命令行操作数据库（二）.mp40 A& ]" w6 @/ @$ a0 [1 {
3 h  ?3 Z2 T- ]) W$ t6 d) C│  ├─25.7命令行操作数据库（三）.mp4
( F5 w( z4 c( I1 A% |" G( s│  ├─25.8命令行操作数据库（四）.mp4) T# \9 S& P* i  ?
│  ├─25.9Python操作数据库（一）.mp4. u8 u; f# @! I8 g
% A( k; ?' H5 s. ?# H- `├─26-线性分类器9 z# t; ^- x( ?2 C. J
* t0 ?9 C: g; `8 Y; p│  ├─26.10Perceptron（三）.mp4
│  ├─26.11Perceptron（四）.mp4
│  ├─26.12熵与信息（一）.mp4& h  j/ v* V( L0 x' F( n
' m' Z% H6 Z0 x0 z6 [│  ├─26.13熵与信息（二）.mp49 b5 e4 s4 l+ @! b4 a
9 T0 q3 W4 Y6 I" M2 T│  ├─26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4
7 d( N% H0 L+ E; M$ a* Z5 E0 D# Q│  ├─26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4
│  ├─26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp42 |0 R) \1 E2 G. H+ J6 z7 Q% R9 x* W
│  ├─26.4线性分类器.mp4
│  ├─26.5LDA（一）.mp4+ t! [) K4 `5 n" |! j' |7 K) J! x" m& d
4 W0 f* a' ?, N) s$ q5 s│  ├─26.6LDA（二）.mp4
│  ├─26.7LDA（三）.mp4. z6 E6 M9 R7 B7 v- r8 F
) o) R% [# W8 a7 y│  ├─26.8Perceptron（一）.mp4& C- k* R. E5 s- j) G2 q- _
8 m0 z  k9 S8 M& [│  ├─26.9Perceptron（二）.mp4
├─27-Python进阶（上）0 [( s; Z7 f" p7 b1 h# w3 Q% b
% V& L5 G6 z6 f% c│  ├─27.10Pandas基本操作（四）.mp4( u5 N- {' N6 E' X* X- i- `
3 n* @! k; s! v0 A│  ├─27.11Pandas绘图（一）.mp4- T6 i; o2 d$ X  Z" D0 s! v
│  ├─27.12Pandas绘图（二）.mp4- v: P$ c0 S2 G( H  M/ n! @2 `/ k
; b4 G6 `9 c6 G│  ├─27.13Pandas绘图（三）.mp4! J8 ^7 S0 H5 `0 ^
│  ├─27.14Pandas绘图（四）.mp4) @% o* d/ Z8 w9 s8 Y0 i
│  ├─27.1NumPy基本操作（一）.mp4; V* c* K1 G5 F9 H
- z6 ^- B; G8 F" A: Z│  ├─27.2NumPy基本操作（二）.mp4; x3 G# o( ]$ O4 Q
1 `! Q: Q5 B  t" R3 V│  ├─27.3NumPy基本操作（三）.mp4% J0 e6 ?' f9 d  c/ B) n
, `* @5 L- R+ b' H% y, E) c- O│  ├─27.4NumPy基本操作（四）.mp4
│  ├─27.5NumPy基本操作（五）.mp4' ?, T. t, O# S* ^5 g& M0 f* n
! \% U/ Y" ?4 B7 r│  ├─27.6NumPy基本操作（六）.mp4
│  ├─27.7Pandas基本操作（一）.mp4
│  ├─27.8Pandas基本操作（二）.mp4
8 R! M$ l8 ?( ]│  ├─27.9Pandas基本操作（三）.mp4* l  z' ?1 @4 Y1 C, R7 g: q3 C; d
- m+ g9 }$ |  G0 K- Z6 m4 @├─28-Scikit-Learn$ r$ I% G/ P. j7 F; g
, g  c$ j1 p& Y0 m│  ├─28.1课程介绍.mp4
; n/ ]7 I/ I' K5 ?2 n│  ├─28.2Scikit-Learn介绍.mp4
│  ├─28.3数据处理（一）.mp4
│  ├─28.4数据处理（二）.mp4
& e) s! r5 W3 U; X1 o4 T9 v2 p& [) @8 T│  ├─28.5模型实例、模型选择（一）.mp44 W4 x+ [. V( {# {, m
│  ├─28.6模型实例、模型选择（二）.mp4" T6 a0 x2 d: r) S' @3 f' p
7 z) a6 }% @! n, t│  ├─28.7模型实例、模型选择（三）.mp48 G( Y# b* k+ s1 F/ Z
3 h1 Y$ W; i+ R7 i6 H$ n; B│  ├─28.8模型实例、模型选择（四）.mp4
: U3 {  x0 V4 V8 L5 X8 @│  ├─28.9模型实例、模型选择（五）.mp4
2 K* X7 V) i2 |├─29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
/ P, p9 M2 P0 I7 A5 t│  ├─29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp43 Z% O- X# a6 ?1 I
│  ├─29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4) h1 Y- Z+ h, W! D+ m8 _3 S' ^- a
│  ├─29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4) i& r' b+ w, N5 A3 J
│  ├─29.13SVM引入.mp4' H8 I9 ]5 J9 b: u3 ~) Y
│  ├─29.1熵（一）.mp4
│  ├─29.2熵（二）.mp40 ?. C! K2 N( |1 _& q
│  ├─29.3熵（三）.mp4
' P) `+ }/ Z" d) g' j8 q8 j│  ├─29.4熵（四）.mp4
│  ├─29.5熵（五）.mp4
│  ├─29.6熵（六）.mp4
│  ├─29.7熵（七）.mp4; F* s- Y& `0 X( Q6 z+ M5 y* N
│  ├─29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4( W# _; g. @+ [0 G/ \/ R# }  n
0 v* I6 A9 e+ @# @│  ├─29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp40 k/ r% d; ]0 q# Z7 K  Y* x1 r
├─30-Python进阶（下）
* y. s6 y  S: l' b! t, W6 Q│  ├─30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4
│  ├─30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4
) l4 c! N- }. i* F8 n, p│  ├─30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4$ M/ `# ^, f  g/ j9 q
│  ├─30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp43 \- x% f! r% }* J7 ]  ?: w
8 @! t" ?9 G1 y. j* P│  ├─30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp42 X1 b  W( B1 Q) |3 B% t
' Y: h6 L$ _" U8 L& q│  ├─30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp49 `/ P) G: J# r% Y4 [
│  ├─30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp44 j7 s1 Y: Q0 V) t7 `4 ~  ?
│  ├─30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4
  r& ~- v2 I( R, L6 y│  ├─30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4
9 g/ y/ H+ j+ J. B├─31-决策树3 G# M2 V8 C4 C. @$ c
│  ├─31.1决策树（一）.mp4& E& K4 o& u/ R+ ~
4 h5 x0 t9 P( R  S3 A2 n3 a│  ├─31.2决策树（二）.mp4
/ p3 u. K8 m! C& P0 ?4 u│  ├─31.3决策树（三）.mp4
6 M7 k( `0 M4 c, b│  ├─31.4决策树（四）.mp4
- i9 f) [5 E! ]/ F7 S2 {├─32-数据呈现基础
│  ├─32.1课程安排.mp4
7 G1 G4 U2 X8 Y1 ^9 L# h│  ├─32.2什么是数据可视化.mp4
│  ├─32.3设计原则.mp4
9 z) r; t8 A1 P6 ~: ^% a, U* W/ {│  ├─32.4数据可视化流程.mp4
' ]& F4 q2 a% B│  ├─32.5视觉编码.mp4( ?* v, `+ E; l% ]0 ^5 g( r  x1 c
│  ├─32.6图形选择（一）.mp4
│  ├─32.7图形选择（二）.mp4
9 {# q3 X+ f) W2 f; n4 i│  ├─32.8图形选择（三）.mp4
├─33-云计算初步
& n3 Q5 L) ]& m│  ├─33.1Hadoop介绍.mp4
│  ├─33.2Hdfs应用（一）.mp46 Q2 x; s" h: I8 [" L
* ~) Z$ D$ T& v4 r│  ├─33.3Hdfs应用（二）.mp49 D8 y9 Z% Q3 M$ c8 Z9 j: d8 |
+ Z7 [9 `! J! O& c' {. h│  ├─33.4MapReduce（一）.mp4
│  ├─33.5MapReduce（二）.mp4
│  ├─33.6Hive应用（一）.mp46 s* d  ^0 Z. p  F% L
│  ├─33.7Hive应用（二）.mp4! p! ?; m* u& ~2 G/ S- g0 c
│  ├─33.8Hive应用（三）.mp4: [6 \4 e# O) d" N
│  ├─33.9Hive应用（四）.mp4- c, ^: }0 e8 C- D
; t3 ^  a! j  v; w8 `6 a9 V, E8 M├─34-D-Park实战8 x; {; N1 ~- {
- v7 s* v& C7 _8 |│  ├─34.10Spark应用（四）.mp4
│  ├─34.11Spark应用（五）.mp48 K! E9 j1 R( i- C* h$ a7 ]4 z$ B9 m
. V  e) J0 _8 i1 Q│  ├─34.12Spark应用（六）.mp4+ N. I# m8 K$ a( I1 R6 |$ e
* E$ {! R2 f' e- o│  ├─34.13Spark应用（七）.mp4; i: w% E" f# c: q+ S; j
, z) k+ _8 Y0 w1 M│  ├─34.1Pig应用（一）.mp4
│  ├─34.2Pig应用（二）.mp4; T+ q6 W$ M& I9 n- g( V
│  ├─34.3Pig应用（三）.mp4
) V6 {/ l7 B* Y% D6 _! g  c" F│  ├─34.4Pig应用（四）.mp4, w" y' o7 Q" l1 X" v7 `4 b
, e! E+ [2 {, n1 J) i│  ├─34.5Pig应用（五）.mp41 M6 V; v6 X5 Y8 I; a- Y
│  ├─34.6Pig应用（六）.mp48 [9 C4 j) e$ D; n
│  ├─34.7Spark应用（一）.mp46 L8 p0 O, O- i5 Z- p1 o1 F& G. V
7 L0 N; y$ T0 m0 C│  ├─34.8Spark应用（二）.mp4
" T5 ~, I3 I, I3 l│  ├─34.9Spark应用（三）.mp4/ c% b6 U+ U9 C" I- T0 [$ M
├─35-第四范式分享
│  ├─35.1推荐技术的介绍.mp4
│  ├─35.2人是如何推荐商品的.mp4
0 x1 m5 O/ r. M+ E8 r0 d│  ├─35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4
/ q( `4 U% P6 a: }│  ├─35.4求解—从数据到模型.mp49 t& M" c% D; \1 E! \
│  ├─35.5数据拆分与特征工程.mp4
│  ├─35.6推荐系统机器学习模型.mp4
│  ├─35.7评估模型.mp46 Q% w& C+ `; n7 w6 X3 a* Q6 R
* P, a0 I  ]# o2 j" ?% I! `# e│  ├─35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4
& V! {" m0 J$ b1 L' ]├─36-决策树到随机森林3 d9 q' S% E" r4 Z- E6 C: a: _
( p. I5 @4 _) N3 L. x/ F│  ├─36.10Bagging与决策树（一）.mp4; \- S0 b! s6 r- M- \& @$ i+ w
. ]7 ~0 t; \4 @4 h│  ├─36.11Bagging与决策树（二）.mp4" B' k. _% r7 b  a0 I$ f2 B
( [% c' C- z. K' J7 D( J2 F' A│  ├─36.12Boosting方法（一）.mp4
│  ├─36.13Boosting方法（二）.mp4) [7 l  q9 s3 b- y* i& ?
. A/ c$ S' q0 t+ Q+ F# C│  ├─36.14Boosting方法（三）.mp4
* n. I  ]: Z5 J' ]+ K9 G2 y│  ├─36.15Boosting方法（四）.mp4
│  ├─36.1决策树.mp4
│  ├─36.2随机森林.mp4! L- \. c9 p+ W% V
/ \, |/ ]8 a  X8 d: d6 ?: ^7 S1 k, E) L│  ├─36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4& M- Y( @/ J( l& l- D) ~
1 v" ~9 O' C  K' X( x* n6 I8 ~│  ├─36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4
) V) `* o2 I  }' A│  ├─36.5模型参数的介绍.mp41 v% F6 ~, w5 ^7 x1 |$ M. s
4 L4 U+ z; q4 r) j, A- ~' P│  ├─36.6集成方法（一）.mp4
│  ├─36.7集成方法（二）.mp49 V. y: P# v# @! _0 u% ?% N
│  ├─36.8Blending.mp4# s9 S: F  Z+ E
│  ├─36.9gt多样化.mp4
9 t7 u- Z8 F% S! A+ Z0 b" [├─37-数据呈现进阶1 |8 Q, v; e3 u4 d! q: {
" M& Y. G- j) z0 D$ s' r│  ├─37.10D3（三）.mp4
│  ├─37.11div.html.mp4
0 n! H" C" U6 E│  ├─37.12svg.html.mp4
│  ├─37.13D3支持的数据类型.mp4% }7 p5 x- O# F  C6 B2 R
│  ├─37.14Make a map（一）.mp4
7 I$ T6 U3 z2 }7 w6 C│  ├─37.15Make a map（二）.mp4, N* c$ t: A$ S: B( K
│  ├─37.1静态信息图（一）.mp4- a. |: o0 A" \( y( M5 q
│  ├─37.2静态信息图（二）.mp4
│  ├─37.3静态信息图（三）.mp4- P4 p0 @  F0 H' O$ {) k8 |
% [: `/ j3 L9 _( u' U5 }" e│  ├─37.4静态信息图（四）.mp4: N/ w% y( s7 ~' ^9 Q: y
3 i& G) U; u* V│  ├─37.5静态信息图（五）.mp4& t5 v/ x9 }: h
1 p# `$ S+ }8 \% p* x* ~│  ├─37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4& ~) l, C5 ]5 `& @0 p- V' [9 a+ ]
' I" r$ l( `; _  i4 n- e│  ├─37.7DOM和开发者工具.mp4
│  ├─37.8D3（一）.mp4
│  ├─37.9D3（二）.mp46 J! k! j# Y, H7 q& x; e- O
0 K+ j4 j# o. w" {' t9 p3 M' Y7 o├─38-强化学习（上）
│  ├─38.10Policy Learning（二）.mp4
! ~9 P  b: U1 M/ }* j│  ├─38.11Policy Learning（三）.mp4. m+ a0 a8 E2 s. K% t* r3 `
) |, S: c& J# t1 S│  ├─38.12Policy Learning（四）.mp43 D+ G4 f) \1 ?
. S+ F2 K' y/ a: Z2 w│  ├─38.13Policy Learning（五）.mp4
│  ├─38.14Policy Learning（六）.mp4) ]% j9 ~/ E, E! B5 ?) O  N0 ^
│  ├─38.1你所了解的强化学习是什么.mp4
6 {% `, J( d2 k. R6 S│  ├─38.2经典条件反射（一）.mp43 Y4 v- k' V9 h" m3 o
. @! r+ N& ~+ x+ W9 v# }2 S│  ├─38.3经典条件反射（二）.mp4
! V$ B+ F% Z4 p( B( V│  ├─38.4操作性条件反射.mp4
" O/ @. a2 k2 _! Q0 p5 y6 m│  ├─38.5Evaluation Problem（一）.mp4) M4 c/ E6 j  n0 n' n5 g
│  ├─38.6Evaluation Problem（二）.mp4
│  ├─38.7Evaluation Problem（三）.mp4/ G3 X! f! a1 _3 m
3 I& x$ f7 x1 }│  ├─38.8Evaluation Problem（四）.mp4* x" W* z) g1 W
│  ├─38.9Policy Learning（一）.mp4" F' [% g, ]% _) f7 O& l& B
7 R& B6 E; J: u: s- Y6 [0 ^# g├─39-强化学习（下）
8 A, H% J6 \  a7 T6 l* _6 c│  ├─39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp40 [7 d, _& D0 T0 |: Q9 \+ U" K
5 _9 D, |! j; q) o1 ^* E+ \│  ├─39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4% y( v/ b" F( `. \
3 J3 z% j+ K  I  O# y0 O│  ├─39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp41 R' }6 W' j8 s7 Y. I
│  ├─39.13RL in alphaGo（一）.mp48 t4 n; [# |& C, W' a
│  ├─39.14RL in alphaGo（二）.mp43 i7 {9 Q6 X9 q; R& j5 w
│  ├─39.15RL in alphaGo（三）.mp4% h2 U3 d- S0 F; V! s, [4 }
│  ├─39.16RL in alphaGo（四）.mp4  ?8 R7 G7 y. N- w2 y& `* ?  H
│  ├─39.1Policy Learning总结.mp4& X! I# O% f8 w- d/ K' I
: k6 q: r) g* ^# _5 J6 m4 d" j│  ├─39.2基于模型的RL（一）.mp4
│  ├─39.3基于模型的RL（二）.mp4
0 q  t. d! m  i; L6 `; W│  ├─39.4基于模型的RL（三）.mp4
6 R# J# t6 M' z2 H. L: Z9 V9 f│  ├─39.5基于模型的RL（四）.mp4
# r% ~5 I( x' p; p' `6 `│  ├─39.6基于模型的RL（五）.mp4
│  ├─39.7基于模型的RL（六）.mp4
│  ├─39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp43 L  p) W! B' @0 {- ~0 f
) c4 W9 z+ ]! p- @: ]4 t│  ├─39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4- H8 j5 P2 f) O! z" K8 u
8 N6 c  }! [# D7 S├─40-SVM和神经网络引入- ], p- x; n9 [, r) J* U/ v
" @; q9 s6 x3 ?/ m│  ├─40.10SVM（九）.mp4, z; N" U1 |4 @9 e
│  ├─40.11SVM（十）.mp4  W: J5 d5 c- l
: U2 m8 M* k+ V6 l, f; u4 R│  ├─40.12SVM（十一）.mp4
│  ├─40.13SVM（十二）和神经网络引入.mp47 G$ ]9 V. K5 w6 w7 f5 F
5 B/ W* M! Q  Q, n│  ├─40.1VC维.mp49 i/ G: X: x0 x/ O* K7 {. B) Z
' ?/ {6 g% R0 B4 J│  ├─40.2SVM（一）.mp4
│  ├─40.3SVM（二）.mp4
│  ├─40.4SVM（三）.mp4
0 w! F0 J4 u4 l0 g; z; X8 S) p1 j2 U│  ├─40.5SVM（四）.mp4% }# E) }1 h; W$ D
│  ├─40.6SVM（五）.mp4
│  ├─40.7SVM（六）.mp4* f( D) A$ _8 {9 D/ Y. {
│  ├─40.8SVM（七）.mp4
│  ├─40.9SVM（八）.mp4& ~: `- j. W& j1 T3 `- ~# a9 v2 `1 s
├─41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用& T' {+ b  F" y# u+ ]7 q
' R9 J- ~0 Y8 ~  z! h│  ├─41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4
│  ├─41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4
/ ]) _& p4 ^! W- P6 o│  ├─41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4
│  ├─41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4' g+ V- G% P# G6 W7 ~
│  ├─41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4
│  ├─41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4
│  ├─41.1集成模型总结（一）.mp41 z0 N" O) [! Q2 J
│  ├─41.2集成模型总结（二）.mp4  ?3 f5 l: Y  ]- N
│  ├─41.3集成模型总结（三）.mp40 [2 o- O; \! g- s- q
& j- Q& ^6 D* E* P│  ├─41.4集成模型总结（四）.mp4+ y: s) L0 r! K
│  ├─41.5集成模型总结（五）.mp4
│  ├─41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp42 o/ P: C: t& C/ ]! }0 x
│  ├─41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4
) n$ G( B1 [+ Q9 T) z. D5 y6 C│  ├─41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp43 O* z0 ~( @) K4 q& u# c
│  ├─41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp47 \$ W1 O1 ^5 J/ s
├─42-神经网络; |- v- n( ~  c9 n7 t
3 {: D* ]% a  j" p& D- _' J│  ├─42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4. g* I# j) ^" m& V
: T7 ~1 P1 j& E' J│  ├─42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4, }. ^/ @+ g7 X! h4 S
│  ├─42.3神经网络（一）.mp4& z# G2 m. B: q3 V" Y
│  ├─42.4神经网络（二）.mp4. a9 D0 V5 K' j5 k+ F2 b: e
# V1 Z! u5 R# C' h. e│  ├─42.5神经网络（三）.mp4+ K' w/ l7 N" {7 q' V, @  F9 X
│  ├─42.6神经网络（四）.mp4/ ]2 S# M5 z+ p
├─43-监督学习－回归1 J/ A1 g* O) R- f+ ~8 j
( F! }/ h! s& b$ X2 z* p  e" s│  ├─43.10经验分享（一）.mp4( b  I, Q; z! l4 B  A. e
9 D7 C5 b( s0 u( M│  ├─43.11经验分享（二）.mp4: f8 H* K( j* v1 I
│  ├─43.12经验分享（三）.mp4; _  S# h- C+ k0 l. h& ]) ?- M
' Y. i. q5 F% N7 }/ F+ G8 @│  ├─43.1机器学习的概念和监督学习.mp4
" b% o( e- Q' T0 f2 N4 R! [: }│  ├─43.2机器学习工作流程（一）.mp4
│  ├─43.3机器学习工作流程（二）.mp4  ]. p! H2 p2 P' X' K. C
│  ├─43.4机器学习工作流程（三）.mp4
│  ├─43.5机器学习工作流程（四）.mp44 I& B9 L& r2 A' F: _1 n% q
$ l4 A5 D) a: ~% Y/ \# e7 y& H│  ├─43.6案例分析（一）.mp4
% q% t9 R  b. }2 L/ A% o* Y│  ├─43.7案例分析（二）.mp4
│  ├─43.8案例分析（三）.mp4
% T( \' c" `* w( }5 t5 U5 p4 N$ H7 q* I│  ├─43.9案例分析（四）.mp4
3 y6 e4 I8 e% B$ Z- G% W' N" n$ ]├─44-监督学习－分类, H$ t' o/ o* H) p' ^  v1 _6 Z
│  ├─44.10模型训练与选择（二）.mp4
# _0 h3 C5 u0 T- n+ s# e│  ├─44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4, P4 @# L! j7 Z  |
│  ├─44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4# P8 G# X$ r9 g: T" B# X
7 j% s, ?* J+ a" W' M│  ├─44.13地震数据可视化过程（一）.mp4
│  ├─44.14地震数据可视化过程（二）.mp4
│  ├─44.1常用的分类算法.mp4
│  ├─44.2模型评估标准和案例分析.mp4
5 R8 l5 v+ e9 H; J7 a. I4 N' i│  ├─44.3数据探索（一）.mp4  D( `. U( K; ~3 z% L
│  ├─44.4数据探索（二）.mp44 z# K2 w/ d+ M6 y( B8 B8 k1 m3 T( w
0 }. P+ n% v' f3 }- X+ \  O│  ├─44.5数据探索（三）.mp4
! b. ?: v/ j, r4 k1 \│  ├─44.6数据探索（四）.mp4; V% _  w6 f+ {) H
7 S# T: N, u+ i1 A0 l, J( k; D│  ├─44.7数据探索（五）.mp4
, j* Z+ r& T# x. N9 M( U│  ├─44.8数据探索（六）.mp4/ S6 W% t3 i  u) V3 T  H+ F8 G) p
│  ├─44.9模型训练与选择（一）.mp4
' l1 h$ ^3 `6 w3 e/ D+ C$ H2 H├─45-神经网络基础与卷积网络
│  ├─45.10神经网络（十）.mp4
│  ├─45.11图像处理基础.mp4
) l( @; v* z* M/ j│  ├─45.12卷积（一）.mp4* P4 i2 k* Z7 G6 S
, t9 a- i, L% |6 ]( h5 E6 M; X│  ├─45.13卷积（二）.mp4# a8 p' _1 i3 y
5 w) `" ~* _$ T2 U* @* h' D5 a  ^│  ├─45.1神经网络（一）.mp4
│  ├─45.2神经网络（二）.mp4, \7 w' ], n! |0 s2 R
$ g  X& i/ Q# |2 x. r│  ├─45.3神经网络（三）.mp4
. e, W1 U2 ]5 @4 f, J; Y1 i│  ├─45.4神经网络（四）.mp4
│  ├─45.5神经网络（五）.mp4
) Z( R* F+ B0 J# \0 Y- V│  ├─45.6神经网络（六）.mp4
- H+ G+ |6 A0 U. l& n! W& F; I, n│  ├─45.7神经网络（七）.mp4
│  ├─45.8神经网络（八）.mp4" y3 D$ X* F4 A9 {6 q
% [* U0 u6 C& m) r8 t/ ^* r│  ├─45.9神经网络（九）.mp49 f/ B% [$ k  E) F- n5 H
├─46-时间序列预测
+ c+ [' }2 ?1 Z2 e+ u│  ├─46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4
; p0 P7 E. @' f" ^0 _. ?- i9 @1 E│  ├─46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp43 P/ Q# p1 o/ g, {/ K& v
  ~" k$ l; V1 l, _│  ├─46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4
│  ├─46.13课程答疑.mp4
" n, P8 n& u4 F; z2 ~8 @: x" }│  ├─46.1时间序列预测概述（一）.mp4* r/ I# a7 z$ S4 |1 j$ ?1 @
$ D# f1 j# ^, A│  ├─46.2时间序列预测概述（二）.mp4
│  ├─46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4
% ~6 ]# t& [+ B! ?( I0 j│  ├─46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4! w) m8 g& S; p# d, F
* V+ x9 v) s8 n│  ├─46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4+ \0 K! N: W8 E9 K2 x, m
& g8 Q3 M8 E3 I: X5 [# Z│  ├─46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4* F/ Y1 t. k7 I% V/ l
│  ├─46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4
│  ├─46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4' |2 U# o/ q" m
, d2 c0 s. J( @: {7 s5 X5 i& y; i│  ├─46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4
9 ?! i8 L3 x/ W" l1 R├─47-人工智能金融应用& u' W. N$ j4 k5 k& K
8 g9 Q$ Z& H, O+ ]( q│  ├─47.1人工智能金融应用（一）.mp40 F* G6 Y4 ^2 ~; }
│  ├─47.2人工智能金融应用（二）.mp4  n& {6 [7 Y" p" ~1 M  N
+ R8 g# B+ ]1 b3 q│  ├─47.3人工智能金融应用（三）.mp4# z* B4 m2 A2 L( E2 G, v
│  ├─47.4人工智能金融应用（四）.mp45 v+ y5 C' B" B4 m
3 S9 B, r) U# s, Y│  ├─47.5机器学习方法（一）.mp4! i+ G6 D( o3 R5 @$ H& u: u
' i5 [; g% ]4 T; V# P2 h│  ├─47.6机器学习方法（二）.mp4  i6 s3 Z. ?# B
│  ├─47.7机器学习方法（三）.mp4
│  ├─47.8机器学习方法（四）.mp4  [) c) {2 i) A" d5 V; H
├─48-计算机视觉深度学习入门目的篇: ~* e3 `! p6 Z/ |) e
│  ├─48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp42 K. {' _4 h6 U
+ k. _% I2 c' c; K) l│  ├─48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4
. w) I* o7 ]% G, ]6 I│  ├─48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp47 p: N4 c, G# X4 J# v
  t4 D; t' A* m6 }1 `0 q│  ├─48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4
│  ├─48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4
│  ├─48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4* _5 `# F" {  T0 E& I
│  ├─48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4
├─49-计算机视觉深度学习入门结构篇6 ?( D# L2 C7 @- z& K( u
│  ├─49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4
│  ├─49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4
│  ├─49.12结构之间的优劣评判以及实验结果（七）.mp4
│  ├─49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4
' f: i5 x# v; s│  ├─49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp47 a$ ?$ V+ ?6 T: ], H8 F
│  ├─49.2特征如何组织（一）.mp40 ~. B, C: t3 i1 K9 \0 N
│  ├─49.3特征如何组织（二）.mp4
+ u0 h$ w# E% _# g* w│  ├─49.4特征如何组织（三）.mp45 W" |& e# t/ m9 O2 Y
│  ├─49.5特征如何组织（四）.mp47 b/ w+ A- S7 Y# U/ d
+ V# {/ Q( U6 b+ ~% w. B9 L│  ├─49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4
│  ├─49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4! z. T+ a& D6 V9 D1 Q
│  ├─49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4
) v0 k7 M, {, a) i# T: l│  ├─49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4
# [; }. q% E0 @9 }: V, H+ G├─50-计算机视觉深度学习入门优化篇
│  ├─50.1计算机视觉深度学习入门：优化篇概述.mp41 Z. c: K5 `0 T6 v
) {% N' n: n2 f) v& H│  ├─50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp41 ~7 s( m/ Q. L1 R: l  n
. M6 ?7 R4 Z8 `/ c! Q│  ├─50.3训练稳定性：Annealing和Momentum.mp4/ B& ^( ]! a$ j! H
  ^! v' r  g  G1 z│  ├─50.4抗拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4
4 G  V, f* V4 V1 {# P0 v│  ├─50.5竞争优化器和多机并行.mp4' A" I8 V: Y3 [+ R/ W, R
│  ├─50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4& I- O, y+ P( ]
7 i! i, e  @  Y- |4 O* W├─51-计算机视觉深度学习入门数据篇
1 O2 j8 r: B2 R) H9 }( P* e( b3 E│  ├─51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4
│  ├─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* I4 [, L- r8 I% z
│  ├─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
│  ├─51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4
├─52-计算机视觉深度学习入门工具篇
- M) j( D6 @  k/ R! N* V" N│  ├─52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp45 z3 V# |1 ?' u5 D4 O! p( r
│  ├─52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4
│  ├─52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4
: B  o2 g  j: S' w$ k7 e├─53-个性化推荐算法
│  ├─53.10工程化实践、常见的问题与解决方法、前沿进展与展望.mp4
│  ├─53.1个性化推荐的发展.mp4; G6 B, k0 }& q  e) n
) y1 ~: e: X  D. r! a│  ├─53.2推荐算法的演进（一）.mp45 h$ L" O) B$ \- w3 L( l
* d4 _0 e+ N) `│  ├─53.3推荐算法的演进（二）.mp4
│  ├─53.4推荐算法的演进（三）.mp4" A" v1 a; V1 ^. i, i" P
│  ├─53.5推荐算法的演进（四）.mp4% W+ x2 b4 J1 W0 G( h; d& R' D
8 D; l. Z6 i/ d│  ├─53.6建模step by step（一）.mp4: K! @* w  ]7 {) |  e' w
│  ├─53.7建模step by step（二）.mp4
│  ├─53.8建模step by step（三）.mp4( L- e' D+ l0 \) e% L
9 Z$ t  S' [6 ?# P# u% K& I│  ├─53.9算法评估和迭代.mp45 p- K2 V$ C7 a
├─54-Pig和Spark巩固) N2 t' r8 d* A
0 S' g2 s5 R* k: n% \8 Q! Y- |│  ├─54.10Spark巩固（五）.mp4
│  ├─54.1Pig巩固（一）.mp4, z; \1 B6 }8 r& J" Z2 p# e- p
│  ├─54.2Pig巩固（二）.mp4
│  ├─54.3Pig巩固（三）.mp4
& |+ J* g. g  ?│  ├─54.4Pig巩固（四）.mp48 g; D: Z2 t1 r% u
8 q6 c+ Z- @8 k! S9 @│  ├─54.5Pig巩固（五）.mp4
: v% \. k8 c5 `/ R( g. m; B│  ├─54.6Spark巩固（一）.mp4
# i* s% X7 t+ J4 |( _2 q; s& j│  ├─54.7Spark巩固（二）.mp4# `2 p4 r5 w7 c3 u
│  ├─54.8Spark巩固（三）.mp4
! m6 S& B7 L% [1 m│  ├─54.9Spark巩固（四）.mp4* Q/ U4 n: A5 f
├─55-人工智能与设计# k4 Q: s  ~0 G( [
5 s3 h9 x/ a3 b$ p6 w! B│  ├─55.10使用人工智能的方式.mp40 y2 {* v- w% l+ I8 q/ i4 k) ~8 @
│  ├─55.1智能存在的意义是什么.mp47 p3 b- L7 o# y2 j
│  ├─55.2已有人工智的设计应用.mp4
│  ├─55.3人的智能（一）.mp4* Z$ k# e% k3 T6 x" e$ @
; y& O% U# {7 L; \4 h5 t│  ├─55.4人的智能（二）.mp4" u7 q7 K; L+ L* c4 g  x
│  ├─55.5人的智能的特点（一）.mp4
( y/ \' O' l! |│  ├─55.6人的智能的特点（二）.mp4
│  ├─55.7人的智能的特点（三）.mp40 V- E' ]* y% H; {: d. V
) t4 k  l7 B, j# x│  ├─55.8人工智能（一）.mp4) V. V& B1 J  A" Z/ L
│  ├─55.9人工智能（二）.mp4
4 @) x2 X3 S( y1 {( _  E├─56-神经网络
│  ├─56.1卷积的本质.mp4
│  ├─56.2卷积的三大特点.mp4! B8 a+ v+ t0 p
│  ├─56.3Pooling.mp4, L7 ~8 H2 F' {! ^7 w1 V
│  ├─56.4数字识别（一）.mp4
│  ├─56.5数字识别（二）.mp4
' o. s# C+ h3 B│  ├─56.6感受野.mp4
│  ├─56.7RNN.mp4/ }# G5 }# d0 G
9 N% j1 y5 i9 D" q' G├─57-非线性动力学% _) |2 Q- P* l9 n
: V# i# d) a0 S8 J& z8 [3 Q# ~│  ├─57.1非线性动力学.mp4" c) _8 t: s1 K9 O' l! @* r
│  ├─57.2线性动力系统.mp4/ L! g' n0 \0 ]; }: k+ g
│  ├─57.3线性动力学与非线性动力学系统（一）.mp46 P! s& T5 Z2 u* X& W6 U+ u
. v) A" Q$ [4 j│  ├─57.4线性动力学与非线性动力学系统（二）.mp43 m  [* H9 _5 o; S/ z! y
│  ├─57.5定点理论.mp4
( ~' }  q* ~* O8 `│  ├─57.6Poincare引理.mp41 ^3 c) k5 V' l* R, {& F4 x' R
├─58-高频交易订单流模型- @. D* \. T$ e) m' J) ?9 d
$ f& |( n2 v1 B  H│  ├─58.1高频交易.mp4
7 e; @, _8 ]- a5 ^, D│  ├─58.2点过程基础（一）.mp4# k# ^! W" P. {- j+ ?3 P$ t% H
│  ├─58.3点过程基础（二）.mp4
│  ├─58.4点过程基础（三）.mp48 I, j3 E' z/ p) h6 n  S: h
. |2 a; V4 v* Z) t│  ├─58.5订单流数据分析（一）.mp4
│  ├─58.6订单流数据分析（二）.mp4
│  ├─58.7订单流数据分析（三）.mp4
4 m" |0 ]" k. q; @│  ├─58.8订单流数据分析（四）.mp48 a# y: Y3 Y' J
* X- c  G2 N$ T/ B2 }│  ├─58.9订单流数据分析（五）.mp4+ a' V, R1 k& U2 D) T$ k$ ?* y
├─59-区块链一场革命9 Y- i7 W2 r- F! c
7 \# R1 l' d% }1 Y- A" ?- L3 P6 N│  ├─59.1比特币（一）.mp42 t- n9 H9 M! }* a
1 k: A. U% z8 S1 J- y  ^$ B' [│  ├─59.2比特币（二）.mp4+ I& G; x& C; }" b
) \, r" w; N4 d; h: [" i0 q" d9 }│  ├─59.3比特币（三）.mp4
$ x6 ~6 G$ ]4 l1 e│  ├─59.4以太坊简介及ICO.mp4
├─6-机器学习与监督算法
│  ├─6.1什么是机器学习.mp4# R2 N. e7 W( C) R  r
9 t0 E' s% \- q. i/ ^0 M6 W* l│  ├─6.2机器学习的类型.mp4/ ]6 G" q$ d# o# U2 j9 Z2 I
7 h2 f$ G( v& ?. V6 q( R: ~% T( B. j│  ├─6.3简单回归实例（一）.mp41 H" L: A2 I+ s4 o) o& ~; U
│  ├─6.4简单回归实例（二）.mp4
$ e' S, o: M5 k( q9 h! J+ E│  ├─6.5简单回归实例（三）.mp4
├─60-统计物理专题（一）
. o% V$ o% u7 v8 W4 P# ]9 e│  ├─60.10证明理想气体方程.mp4
( y* v# c* A' F1 a│  ├─60.11化学势.mp4
│  ├─60.12四大热力学势（一）.mp4
│  ├─60.13 四大热力学势（二）.mp49 U, P4 a$ k* o6 V
1 B1 i- h$ H0 X9 W1 S! Y) u│  ├─60.1统计物理的开端(一).mp41 D- C6 F' I2 w% Z4 _/ O7 z2 C9 Q
) h  {# h' d9 W: C  S│  ├─60.2统计物理的开端（二）.mp4& R2 Z/ V* ?* F: r
│  ├─60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp44 p; g7 d! v. r/ P( v! \- M- S
│  ├─60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4
1 D$ H+ f7 \* S! A* n2 Y- X│  ├─60.5再造整个世界（一）.mp4" Y. ?+ T* Q8 S" }4 W' E
% o1 Z: p: j- }3 H  F& }│  ├─60.6再造整个世界（二）.mp4
│  ├─60.7温度的本质（一）.mp4
│  ├─60.8温度的本质（二）.mp4, `  r) T; e5 [3 W3 L3 R
& W' m. _: _1 g; J# w│  ├─60.9压强.mp44 `! G5 H/ V4 p0 C. y' @% X0 j
├─61-统计物理专题（二）
│  ├─61.1神奇公式.mp4.mp4' K8 M0 j9 U6 l; y- S7 D0 l5 _- g- v
7 x# }* i; ~0 R+ [2 ?│  ├─61.2信息熵（一）.mp47 x% V& ]4 @0 {5 [  r4 O) F
# B7 X8 B0 a0 s9 Q' h│  ├─61.3信息熵（二）.mp45 v5 b/ ~) i3 s) Y1 e, ^
│  ├─61.4Boltzmann分布.mp4
  |3 Q4 h3 m  r│  ├─61.5配分函数Z.mp4+ ~, o/ T$ X0 Q  A
1 l: |; b( B2 U- ]: w3 f. z* M" H  C" ~( n├─62-复杂网络简介! L* Z, B* ~% c* \" _* m7 e3 d
│  ├─62.1Networks in real worlds.mp47 M% j7 c$ V$ t( X: f
│  ├─62.2BasicConcepts（一）.mp4, P6 n* W6 i. N& g& |
4 g5 ~, T+ q5 c/ u- C1 y' d, `│  ├─62.3BasicConcepts（二）.mp4
8 M5 I+ }9 y9 p, G) F- ~/ C│  ├─62.4Models（一）.mp4
2 s: V9 k) y9 M+ S│  ├─62.5Models（二）.mp40 y1 X4 {; z# m+ ~
│  ├─62.6Algorithms（一）.mp4
+ X8 M' `3 ~4 _) ^│  ├─62.7Algorithms（二）.mp4
├─63-ABM简介及金融市场建模% _' o" T  J* F
│  ├─63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4
9 q  J' U" Q" c* _! B8 c7 M4 G9 e- t│  ├─63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4. b, R/ C4 J4 f0 m4 r3 O
│  ├─63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp41 i8 Z0 V/ W2 I  q6 Z# ^: m
│  ├─63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp48 j( r5 ]9 m& Z
; x; ]1 Y' ?7 x' y2 N/ s9 {│  ├─63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp45 T8 E( R4 L; i% |. f
│  ├─63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4
│  ├─63.16学习模型.mp4
│  ├─63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4
│  ├─63.18ABM的特点与缺陷.mp4
+ h# [8 x+ v  d! O  s│  ├─63.1课程介绍.mp4
" C+ a5 a; G6 D, C* V& x│  ├─63.2系统与系统建模.mp4
1 k6 u8 }. I% `& {│  ├─63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4
$ E1 T6 q: V( v' D) W% K6 L. [2 j│  ├─63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4
│  ├─63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4
│  ├─63.6ABM为经济系统建模.mp4
' w/ m; Z7 M! F% {/ P" i│  ├─63.7经典经济学如何给市场建模.mp4+ W$ K1 `" x: ?# y4 [
│  ├─63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4( x) ^, h! P, G7 \0 q! V6 ~
4 n/ z7 J1 T; t9 o8 }* k│  ├─63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4
9 G4 Y  ~# U% F├─64-用伊辛模型理解复杂系统) Q6 v$ q; m7 V
│  ├─64.10（网络中的）投票模型.mp4
0 a) j' n: r' ?" [3 p7 s4 V│  ├─64.11观念动力学.mp47 S* y1 c! x3 Y" U
│  ├─64.12集体运动Vicsek模型.mp4
│  ├─64.13自旋玻璃.mp45 D5 M9 \0 D2 c  N# H: C3 S  }
8 r8 s8 y5 r* e│  ├─64.14Hopfield神经网络.mp4, B) y: R# m: ?, I( m4 F" L1 H; J2 ~
/ C5 K' u2 p$ ]! m* v# l, ]│  ├─64.15限制Boltzmann机.mp43 G4 V8 }- R* j' [0 {$ e
% Y3 y: C- J) c  I0 g│  ├─64.16深度学习与重正化群（一）.mp4
/ P- E0 ^+ w' |" w! b│  ├─64.17深度学习与重正化群（二）.mp4/ s3 K4 U3 j/ J5 v$ z! M7 ^3 X5 z
│  ├─64.18总结.mp4- C4 i. E1 h% S
/ y0 M, Z: K( \; S$ `# _) }8 G│  ├─64.19答疑.mp4& W; t! Q/ P2 W$ A# O; P
│  ├─64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4# f3 _1 N! ^, v& C/ ^7 W' ^! {
│  ├─64.2伊辛模型（一）.mp4
/ x: T2 o. P2 G, ?│  ├─64.3伊辛模型（二）.mp4
7 \  F; Y4 }% u1 l, a; P4 m8 c│  ├─64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4: n6 F2 C7 L! T
│  ├─64.5Ising Model(2D).mp4' ~6 {( c5 R1 {/ B/ |
│  ├─64.6相变和临界现象.mp4
* p5 t. |# a. c# m+ q│  ├─64.7Critical Exponents.mp4: e; h% _- T: o7 {
; L* |$ f$ w& P% _- C& p│  ├─64.8正问题和反问题.mp4# X) a1 x+ M' F, y8 _" N
│  ├─64.9（空间中的）投票模型.mp49 ~% h5 j# U$ J
- R$ A! H" F3 U3 `├─65-金融市场的复杂性
│  ├─65.10Classical Benchmarks（五）.mp4$ H5 r2 v8 l" ]+ j
& M9 P+ r& b. Q( j│  ├─65.11Endogenous Risk（一）.mp4' K4 n( n% F; M- a5 C
/ Q. @: s$ g1 y6 k  s& i( e; o│  ├─65.12Endogenous Risk（二）.mp4& |- d  Z7 O$ R, o, E; u
│  ├─65.13Endogenous Risk（三）.mp42 [: U9 I% C8 G
│  ├─65.14Endogenous Risk（四）.mp48 ^7 u6 Y1 i. t2 I% N8 B/ D
& @6 h& n* i3 P7 m+ k6 o│  ├─65.15Endogenous Risk（五）.mp4
│  ├─65.16Endogenous Risk（六）.mp4
* ?* Z* h" T' a# ^0 m│  ├─65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4
) L% Z  U. v+ G3 g+ h2 O│  ├─65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4
│  ├─65.19总结.mp4
│  ├─65.1导论（一）.mp4" L4 v" c/ A: `8 S3 C; x- d
│  ├─65.2导论（二）.mp4
│  ├─65.3导论（三）.mp4
  ]  D9 y& I' u4 k$ x8 n1 v│  ├─65.4导论（四）.mp4, C6 e2 E1 h& |
- o- j$ ?2 J6 m. H% [│  ├─65.5导论（五）.mp4
0 u) r, F5 P0 J& ~6 G│  ├─65.6Classical Benchmarks（一）.mp4
│  ├─65.7Classical Benchmarks（二）.mp4
/ K+ H% S& P) O# t" R│  ├─65.8Classical Benchmarks（三）.mp4- M, ^* ~5 I; m; p) g
3 r" E% V, ^5 w# H# w) v$ q1 `│  ├─65.9Classical Benchmarks（四）.mp4
├─66-广泛出现的幂律分布
6 y: s) T' C  g% K! p: Y! O8 _│  ├─66.1生物界（一）.mp4
0 G8 W  d  Q! ~- D│  ├─66.2生物界（二）.mp4
2 d/ F, d: K+ Y, w7 _2 m2 A. \" L│  ├─66.3生物界（三）.mp4
2 D( j: |9 c1 B- J+ ]  X! x│  ├─66.4生物界（四）.mp44 {- M9 j/ ]% Q  R/ H- I+ O
2 ^7 m6 V+ M2 u│  ├─66.5城市、商业（一）.mp4
! L. v( a( ?- E3 J│  ├─66.6城市、商业（二）.mp4  ^2 _; U! Z* g/ l8 [  O
│  ├─66.7启示（一）.mp4! z  s5 @; {8 `# q2 t
│  ├─66.8启示（二）.mp4: I0 p( Q; Q1 T, k$ {1 B$ D
6 ~1 m8 V% n2 ^  z0 U3 ^│  ├─66.9总结.mp42 d6 Y, c" d( i2 T
├─67-自然启发算法
│  ├─67.10粒子群算法（一）.mp4
* m2 |  U/ j' ^, B% s' u/ U│  ├─67.11粒子群算法（二）.mp4
" r+ X/ q# [% `8 k- Z* [6 \& X│  ├─67.12粒子群算法（三）.mp4
│  ├─67.13遗传算法和PSO的比较.mp4) J, \0 P. y2 m: s
│  ├─67.14更多的类似的算法（一）.mp4' F' z5 x; H  N% Z; p) y0 P* h6 x
4 b% V$ x1 j5 o+ ~) I6 p│  ├─67.15更多的类似的算法（二）.mp4
│  ├─67.16答疑.mp4+ `1 c; a/ n) t" x: C' ?  K
& c* d5 k7 ~* W: \│  ├─67.1课程回顾及答疑.mp4: k1 Y$ V5 |, e# b! [2 ]) p
6 [% L, y) a, c7 S; ?4 p0 t* B│  ├─67.2概括（一）.mp4
* }$ s# D  J. `, s6 Y8 |# @│  ├─67.3概括（二）.mp4- x; m3 k7 a$ C! d+ U$ T! g4 A1 I
│  ├─67.4模拟退火算法（一）.mp4
, {5 x- `) y- Z│  ├─67.5模拟退火算法（二）.mp42 k) z( x0 ~5 F, }# W+ o6 N
│  ├─67.6进化相关的算法（一）.mp4# e. P/ ?+ U  e+ \
│  ├─67.7进化相关的算法（二）.mp4( ?! F7 ?8 s+ s' C/ G
│  ├─67.8进化相关的算法（三）.mp45 H0 y! c7 P: w: o' ^; ~+ v
8 A! ]6 @' H2 s! o2 P# Q4 c! }│  ├─67.9进化相关的算法（四）.mp4
3 L0 p" h& w! |+ @( s& k* j├─68-机器学习的方法
│  ├─68.10输出是最好的学习（二）.mp40 p5 o& o' u4 _% T# |
8 x' q1 c) K. A, \, n# _" {│  ├─68.11案例（一）.mp43 k- G  e* B6 [
! T4 `7 S# y; f1 G│  ├─68.12案例（二）.mp40 N; m8 T1 ?0 @) C) N. l) y
│  ├─68.13案例（三）.mp4  E2 Z: w  T! a6 K
│  ├─68.14案例（四）.mp4& T" A! V. i6 G
│  ├─68.15案例（五）.mp4
│  ├─68.1为什么要讲学习方法.mp4' {: i8 W( N- a( x- o! }8 H; V- u
│  ├─68.2阅读论文.mp4
│  ├─68.3综述式文章举例（一）.mp4
" i7 n3 L: ^7 w9 O9 _│  ├─68.4综述式文章举例（二）.mp4
2 u2 f% k/ A( p$ S+ b/ H│  ├─68.5碎片化时间学习及书籍.mp48 _8 y" G# t( @4 K; J3 {
│  ├─68.6视频学习资源及做思维导图.mp4+ [  ?' O, X- ~8 e
│  ├─68.7铁哥答疑（一）.mp4" y6 R9 L- F; U; q9 c  t
│  ├─68.8铁哥答疑（二）.mp4' g6 w5 P; p4 B2 t) o
│  ├─68.9输出是最好的学习（一）.mp4
/ O, G$ n) o  q9 Q3 s$ P├─69-模型可视化工程管理
│  ├─69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp48 c) g7 g5 t! c; a3 g' Y3 H
│  ├─69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4/ N6 M+ O) n! N( |' p/ |
│  ├─69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4' d/ a+ l5 Q- |' E+ J. t/ p/ C
│  ├─69.13日志管理系统—ELK.mp4
: e/ c5 q- i& r# ~5 Y! v* V. y6 n│  ├─69.14极速Bi系统—superset.mp44 W7 e; B7 w5 o
│  ├─69.15Dashboard补充.mp49 S2 [/ f* e* ]0 v9 e# ]3 h
  f! }" K: T+ V* A, O│  ├─69.16ELK补充.mp4! v& Y) z# p& B5 W/ s6 i9 b' K
│  ├─69.17Superset补充.mp4
; P: a- H+ H8 c6 e6 U8 a' w+ g. Q7 [│  ├─69.18Superset补充及总结.mp45 Q5 o; {. Z/ \$ X, [7 C1 `, p# C
│  ├─69.1课程简介.mp4
│  ├─69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4
│  ├─69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4* c3 M# }: H  s1 L
│  ├─69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4
│  ├─69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4( R2 b$ p& a. T, t. G
│  ├─69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4
│  ├─69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp40 Y" [) v. |" G# E
/ Y! C8 p5 s) T) i8 H│  ├─69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4
│  ├─69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4
├─70-Value Iteration Networks
│  ├─70.1Background&Motivation.mp4
│  ├─70.2Value Iteration.mp4
│  ├─70.3Grid—world Domain.mp4
- v0 {+ N! \5 S9 r7 L│  ├─70.4总结及答疑.mp4
├─70-最新回放
7 `, G( U' a2 N2 Q│  ├─0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4# g- g+ B1 l# e9 l5 K" c- Q
8 F! X1 F3 y# D4 p% m- U7 U│  ├─0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp41 O! T3 l" D" f% Y
6 E% y' K; m: R├─71-非线性动力学系统（上）
│  ├─71.10混沌（一）.mp4
│  ├─71.11混沌（二）.mp47 L% r7 x9 E  @$ l& C5 o' ~
│  ├─71.12混沌（三）.mp4
1 t: Z, X8 k" U( T$ b, h! I, A; q│  ├─71.13混沌（四）.mp4
9 r: [7 E' Y& N" y$ Y( K│  ├─71.14混沌（五）.mp40 @- \! X' s3 \% r
│  ├─71.15混沌（六）.mp4
9 y0 [, ?) y5 ?  w│  ├─71.16混沌（七）.mp4& f2 p1 O" X$ o$ \  J: v; W
1 T' ]& E, @; p6 f3 P8 O. \* J0 |$ k│  ├─71.17混沌（八）.mp46 G: {- y2 `0 L7 w
4 l* c" V0 K. R- n3 k8 _; L8 L+ K│  ├─71.18混沌（九）.mp4
│  ├─71.19混沌（十）.mp4
% ~1 A) {& [8 c5 |% W; t  }2 W│  ├─71.1非线性动力学系统（一）.mp4
│  ├─71.20混沌（十一）.mp4
9 i- k# p) C3 T( d& p' G│  ├─71.2非线性动力学系统（二）.mp4
, Y+ Z0 e' {+ Q" }- k2 Q, @│  ├─71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4
│  ├─71.4Bifurcation（一）.mp4
" _9 h0 @/ q8 Q│  ├─71.5Bifurcation（二）.mp43 y- ?8 B" N  N2 [  `
│  ├─71.6Bifurcation（三）.mp4
( O5 g. B9 {" X' |3 S│  ├─71.7Bifurcation（四）.mp4) `1 {/ A" U5 s- ?7 F1 r
│  ├─71.8Bifurcation（五）.mp48 _6 s! U+ @" T- q! v9 l
│  ├─71.9Bifurcation（六）.mp4  U# ?0 {0 U5 l# I5 h; I; O
; k' S0 Q! f, [7 [├─72-非线性动力学系统（下）/ f- w6 ^) Z3 h& p4 I9 f1 ]
: _4 L0 Q  B+ ~  ^5 \# [9 h# r- ~& X│  ├─72.1自然语言处理乱弹（一）.mp4
# e3 U; Q( @4 l$ P│  ├─72.2自然语言处理乱弹（二）.mp4
% u' ]. A5 K1 A) h# w# b. T│  ├─72.3RNN.mp4
, A& Q% `, u) \4 O( B! q* h│  ├─72.4RNN及答疑.mp4
) [3 `# t+ u$ u6 W├─73-自然语言处理导入
" m0 x! }- T' p5 w, V5 r4 m9 t5 s│  ├─73.1中文分词.mp4
│  ├─73.2中文分词、依存文法分析.mp4% l8 v9 M# n" X! q' `
. \: k; S, C1 H8 X! ]' @* H) }│  ├─73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4# E, Q4 D, h. ~! L2 K
│  ├─73.4知识库构建、问答系统.mp4
│  ├─73.5示范战狼2的豆瓣评论词云（一）.mp4% t2 q4 U/ z# G% L9 A% J- m
│  ├─73.6示范战狼2的豆瓣评论词云（二）.mp4/ R- O( o# z. E$ R6 D$ Z; d
│  ├─73.7示范战狼2的豆瓣评论词云（三）.mp4
$ b" H, f( b  K2 B; l3 b5 j│  ├─73.8示范战狼2的豆瓣评论词云（四）.mp4& f$ I4 T% ?- |: d) }7 X
│  ├─73.9示范战狼2的豆瓣评论词云（五）.mp4
├─74-复杂网络上的物理传输过程
│  ├─74.10一些传播动力学模型（七）.mp4
│  ├─74.11一些传播动力学模型（八）.mp4
│  ├─74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4
  P* ]! m) x, `; u, L. m8 o│  ├─74.13仿真模型的建立过程（二）.mp48 j9 Z9 Z5 j+ Z6 A; p
│  ├─74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4: M3 E2 k. q: S+ m$ b
$ u/ C. t( I+ r8 b* f+ g│  ├─74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4
9 Q1 W3 y3 x; H5 E9 S│  ├─74.16Combining complex networks and data mining.mp4
" W  ^7 u. }/ B  F7 u, r│  ├─74.1一些基本概念.mp4
' b( Q% O1 M7 a% D│  ├─74.2常用的统计描述物理量.mp4! u3 p7 w. E( f, d  B& f' h4 ~  X" R9 X
│  ├─74.3四种网络模型.mp4  h1 H! i" |5 f  l
│  ├─74.4一些传播动力学模型（一）.mp4% W7 A( d! Y- L# F8 D# t! Y- V
│  ├─74.5一些传播动力学模型（二）.mp4! f: \2 {: [0 K+ I/ Y
│  ├─74.6一些传播动力学模型（三）.mp47 F& b. t( `0 \/ q0 e4 W9 [  s
% ^! m; l) P: R7 O% e' I7 ~$ G│  ├─74.7一些传播动力学模型（四）.mp4( a" b5 O  D( W9 s6 p" w
│  ├─74.8一些传播动力学模型（五）.mp4/ p1 Q* B9 C9 _' d0 W* K* C; i
│  ├─74.9一些传播动力学模型（六）.mp4
: u- a4 \: C2 r' g├─75-RNN及LSTM
│  ├─75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4
! Y3 U3 v6 H" r6 Z│  ├─75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4
1 F. z' e& J% R7 C1 e; x! B# m- D│  ├─75.12LSTM.mp4
│  ├─75.13LSTM、Use Examples.mp4; m( A# [: o7 X+ m! }
│  ├─75.14词向量、Deep RNN.mp4
6 j- ~* [- n; \% k; f# `/ n│  ├─75.15Encoder Decoder Structure.mp44 H; R* [1 I6 ?; A8 b( w) @
) E2 \8 e" K& |# @7 q│  ├─75.16LSTM Text Generation（一）.mp4
. m( Z5 i( k  W+ Q" _. f│  ├─75.17LSTM Text Generation（二）.mp4
│  ├─75.18LSTM Text Generation（三）.mp44 T( ?, h0 J/ [5 d
│  ├─75.1RNN—序列处理器（一）.mp4
( W, Z& h: ]4 t9 q1 A/ Y0 x│  ├─75.2RNN—序列处理器（二）.mp4
1 E5 l# d* \4 l$ O8 p- N│  ├─75.3A simple enough case.mp4+ N( ?2 N2 K2 G
2 ^, l9 a2 h% K" Y  {! p│  ├─75.4A dance between fix points.mp4
0 b5 b/ ~7 Y3 r. E│  ├─75.5Fix point、Train Chaos.mp4
│  ├─75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp40 g) ]# r1 D% M
  b, t* X, P% ~5 I│  ├─75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4' h/ P* y, W; B4 P* [
│  ├─75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4
: \0 G/ Q: g* h. j& a$ P) A│  ├─75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4
4 y/ R! Q. `9 `1 m( D$ {6 u3 K$ S├─76-漫谈人工智能创业
│  ├─76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4' s' p7 ?# ~$ h+ Z4 W8 G
3 t5 S1 g1 ^; J│  ├─76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4
% {4 ?" I9 l/ B: }5 q$ g& f│  ├─76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4
  K/ @: R( u) {4 g$ V# p3 ~1 |. U│  ├─76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4
│  ├─76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4
) l- h- _4 J# M+ V│  ├─76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4- _2 E6 p; C0 ]  S
6 |" |! f! j% W) W. c- V│  ├─76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4# p  _0 j. t9 K0 H/ C
2 W4 ^/ m. }( V" Q│  ├─76.17关于Entrepreneurship.mp4
│  ├─76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4
│  ├─76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp42 }2 ]3 K1 @% i2 K0 Y+ N9 ]
│  ├─76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp45 K' I9 l; i( {  F) F. }9 ]" z  K6 ?
│  ├─76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4
│  ├─76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4
6 N4 k  |$ M- x) b4 y" @  d│  ├─76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4
│  ├─76.7人工智能创业中的商业思维.mp4
│  ├─76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4  @: N$ r0 N& [/ h. U, r
│  ├─76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4
. O3 \2 d3 C6 j: B; {& X2 f├─77-深度学习其他主题
5 n4 }: y) e6 l5 o2 Z$ N│  ├─77.10程序讲解（三）.mp4
' k+ S* `, g6 U" {5 m& ?/ b6 T( V│  ├─77.1神经网络的无穷潜力.mp4- _: M) @% ^9 g
│  ├─77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4
│  ├─77.3受限玻尔兹曼机.mp42 M1 T0 l" t" W" M$ v: o
1 N- z7 M  t. Z; x& o│  ├─77.4对抗学习（一）.mp4- v2 G8 |! [9 u# D; S4 J9 r/ E
8 ]5 q$ \8 y4 D: x7 M│  ├─77.5对抗学习（二）.mp4
│  ├─77.6对抗学习（三）.mp4" L7 @+ L, `6 E! O- ?% J7 C1 Q
# U4 r, V0 [! a/ z│  ├─77.7对抗学习（四）.mp4, ]7 `# R& |4 H2 a
│  ├─77.8程序讲解（一）.mp4. V2 x+ Y, L3 t: E& `* L4 D6 |
$ d( `! ?% D. W+ J" r; F' V│  ├─77.9程序讲解（二）.mp4" v* f: b. n& O# d( e/ I- T5 y6 |
# f2 t. W1 r) X: A├─78-课程总结# y3 D' x0 F# g$ S4 S
│  ├─78.10课程总结（二）.mp49 N+ E5 ^/ s' O, ]. D
│  ├─78.1开场.mp4
│  ├─78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4
' Y$ N4 o# _8 M│  ├─78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4
│  ├─78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4
│  ├─78.5RNN诗人.mp4
│  ├─78.6课程复习.mp4
│  ├─78.7课程大纲（一）.mp49 K. m2 t8 z' I1 g. E
6 l1 z& J! N5 h/ ~0 [7 Y│  ├─78.8课程大纲（二）.mp42 J' b9 q! z  a7 p0 N
│  ├─78.9课程总结（一）.mp4


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荒原烟沙

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