|
3 H! w8 X' r/ s8 K& T; J% Q3 @
- o6 Y( P8 V: d6 ^6 ^3 H; u) l5 F——/万门大学:人工智能、大数据与复杂系统一月特训班/1 i2 Q: r) w9 m/ m( w+ M4 e
├──01-复杂系统
8 k& g3 }. D" s. Q3 d/ d| ├──1.1物理预测的胜利与失效_ev.mp4 51.88M
7 ~* H. J, t* [0 r- ]| ├──1.2预测失效原因_ev.mp4 17.77M8 ]: b# a( w: W, f# R( W
| ├──1.3复杂系统引论_ev.mp4 37.27M
0 F) h- G* U/ ~1 X7 N, D- _( A| └──1.4生活实例与本章答疑_ev.mp4 32.40M! p) {1 I& B9 y' l4 t5 S) ]
├──02-大数据与机器学习
0 n b) H8 {! O: H& L: r# @( g| ├──2.1大数据预测因为_ev.mp4 33.53M
2 s, g( D3 B9 s9 f# t4 u| └──2.2大数据与机器学习_ev.mp4 10.43M
8 K6 ?/ G) }1 |& X" N├──03-人工智能的三个阶段 + B% u; H1 ?6 l) v' X
| ├──3.10课程大纲(二)_ev.mp4 29.09M6 K w' z( n! N. O1 o2 {
| ├──3.1规则阶段_ev.mp4 93.55M
/ P( G6 d* Y0 {: u" _/ B| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段_ev.mp4 16.44M8 ~5 Y" z! T: r P. b1 R
| ├──3.3课间答疑_ev.mp4 178.16M
( @0 F5 ]; [6 i3 ^| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段_ev.mp4 43.15M/ Z. M; Y6 L, ?5 Y- h+ Q
| ├──3.5三个阶段总结分析_ev.mp4 20.15M
. ^1 v; s: Q) V$ k* I0 x) W' Y| ├──3.6人工智能的应用(一)_ev.mp4 38.89M( V% y* M0 O. I/ x. Y/ c3 o1 L
| ├──3.7人工智能的应用(二)_ev.mp4 22.36M
: K& \' o' i) o: k6 ~| ├──3.8课间答疑_ev.mp4 171.58M
; x, s; M+ l# e' e% e9 q$ X/ ]! f" ?| └──3.9课程大纲(一)_ev.mp4 35.73M) }+ h) G# K/ z5 o
├──04-高等数学—元素和极限
( j5 Y9 G1 k. e, w' G| ├──4.10级数的收敛_ev.mp4 42.67M0 z5 Z/ u7 e" t/ Q
| ├──4.11极限的定义_ev.mp4 34.83M
, g4 }$ p7 v+ H( ]| ├──4.12极限的四则运算_ev.mp4 29.87M
$ c( \: [: J0 }" m- m) f& F) u* s) z7 B| ├──4.13极限的复合_ev.mp4 22.31M7 B! J( M4 n, H9 g3 ^
| ├──4.14连续性_ev.mp4 36.26M
. ]6 |# E4 y4 w. i! x* ~| ├──4.1实数的定义(一)_ev.mp4 30.06M9 N) Z @8 d# l( w
| ├──4.2实数的定义(二)_ev.mp4 37.47M }( y8 z. c+ n" u- w) z
| ├──4.3实数的定义(三)_ev.mp4 32.26M
/ R2 e* b! ~3 ~1 }. u3 x| ├──4.4实数的元素个数(一)_ev.mp4 20.77M7 ~ G; j U5 w' J
| ├──4.5实数的元素个数(二)_ev.mp4 33.50M
& x/ D* r* r# F. k; g" w4 ]| ├──4.6自然数个数少于实数个数(一)_ev.mp4 35.24M a0 X @) |) g( i
| ├──4.7自然数个数少于实数个数(二)_ev.mp4 39.07M
5 r$ U! \/ J0 W; ?: H. F$ N; I| ├──4.8无穷大之比较(一)_ev.mp4 42.90M( S9 {( M" T) v7 z, w
| └──4.9无穷大之比较(二)_ev.mp4 22.84M8 {$ {9 r7 [7 W# |" J* m: T
├──05-复杂网络经济学应用 # n/ ~( }9 G& i3 E3 p8 E& M! g
| ├──5.1用网络的思维看经济结构_ev.mp4 41.42M5 g! B g9 a! L
| ├──5.2复杂网络认识前后_ev.mp4 50.29M) ?( G% _ n* S# h5 F
| ├──5.3从网络结构看不同地区(一)_ev.mp4 63.96M9 i8 J, [' V0 c' t$ l: R; q5 k
| └──5.4从网络结构看不同地区(二)_ev.mp4 35.92M9 B3 D6 t1 E% u2 K( s* [: o5 p, w# t
├──06-机器学习与监督算法 - I) Q+ a' V H5 i% O0 s
| ├──6.1什么是机器学习_ev.mp4 22.82M+ ?) f2 z/ F; w* v' |' |* V! N$ `
| ├──6.2机器学习的类型_ev.mp4 38.71M3 n, X7 e) C" k/ p J1 W& I* F
| ├──6.3简单回归实例(一)_ev.mp4 39.09M
0 O. }3 f0 y; J& q& d- W( {| ├──6.4简单回归实例(二)_ev.mp4 31.11M
+ H. f0 W8 ~7 p! A/ G) I| └──6.5简单回归实例(三)_ev.mp4 175.29M. W* i$ S4 l* C! Z; K
├──07-阿尔法狗与强化学习算法
( {( ~+ |! Y ]1 d- K# G2 t1 x| ├──7.1人工智能的发展_ev.mp4 37.92M+ m! y% U/ E3 G' F+ D! e
| ├──7.2强化学习算法(一)_ev.mp4 28.98M% d$ U1 f. M0 l" V& ]
| ├──7.3强化学习算法(二)_ev.mp4 45.27M
9 d1 w/ C. K& s+ w! b( H| ├──7.4强化学习算法(三)_ev.mp4 30.09M5 v: L3 E1 ]2 v
| ├──7.5Alphago给我们的启示_ev.mp4 19.63M+ S2 c6 F' U' d9 i
| └──7.6无监督学习_ev.mp4 22.70M8 @5 i7 V* D7 ?4 S l
├──08-高等数学—两个重要的极限定理 . ?* A" {+ P: ~" a/ p1 e
| ├──8.1元素与极限的知识点回顾_ev.mp4 36.65M' L$ h' Y1 q1 G
| ├──8.2第一个重要极限定理的证明(一)_ev.mp4 33.85M
) }' z$ @0 \; G* D. G9 L! D| ├──8.3第一个重要极限定理的证明(二)_ev.mp4 23.36M
: Y; m9 k' r) }! Q \/ H8 C4 D| ├──8.4夹逼定理_ev.mp4 22.40M+ l# m* E* ~4 c" Q
| └──8.5第二个重要极限定理的证明_ev.mp4 24.66M
. x4 a) p4 w) }├──09-高等数学—导数
: _ u3 O. `! b/ q+ l0 A0 D$ X U| ├──9.10泰勒展开的证明_ev.mp4 32.83M( E) i, u! J: Z- s* p" D
| ├──9.1导数的定义_ev.mp4 33.83M
" `0 z5 u4 B* {9 z( N| ├──9.2初等函数的导数_ev.mp4 40.48M
$ A0 Y% j7 Z% I# |$ N- w| ├──9.3反函数的导数(一)_ev.mp4 19.05M9 O; A" D, y& I' y9 r% v; P6 @
| ├──9.4反函数的导数(二)_ev.mp4 24.05M. E, ?- [1 E A
| ├──9.5复合函数的导数_ev.mp4 25.47M
# R. P" m: t) }" C# E| ├──9.6泰勒展开_ev.mp4 15.28M& W* L- U6 n( A+ X
| ├──9.7罗尔定理_ev.mp4 22.64M& i0 z. @, D7 h' z
| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理_ev.mp4 45.57M2 ?6 c8 f7 l9 e# C
| └──9.9洛比塔法则_ev.mp4 40.31M* {5 j8 W: T t- h: w" |
├──10-贝叶斯理论
. S& _" K. v: B8 |4 ]- Y| ├──10.10贝叶斯于机器学习(一)_ev.mp4 42.34M
) K3 H" T, o& s# _ V| ├──10.11贝叶斯于机器学习(二)_ev.mp4 18.31M
5 r* Y+ ~5 y6 ^4 ~0 E1 q| ├──10.12贝叶斯决策(一)_ev.mp4 31.45M+ G f. R6 M3 {" n3 n! M
| ├──10.13贝叶斯决策(二)_ev.mp4 40.67M
2 W/ K3 r: m& O. l1 |. O& @, D| ├──10.14贝叶斯决策(三)_ev.mp4 57.84M
8 L4 G. j# C0 R2 G! W% a0 W2 F| ├──10.1梯度优化(一)_ev.mp4 55.16M# b% j) r8 J8 [/ R& f+ f/ d
| ├──10.2梯度优化(二)_ev.mp4 61.01M; _9 T4 Q; c3 H2 r7 b; S5 E" s
| ├──10.3概率基础_ev.mp4 32.75M
w$ e0 y% o6 A/ b| ├──10.4概率与事件_ev.mp4 33.68M
4 o4 P5 g& M! s" V$ T$ G| ├──10.5贝叶斯推理(一)_ev.mp4 32.50M
+ ]2 R$ t; |" j* ]5 P8 F: m$ b| ├──10.6贝叶斯推理(二)_ev.mp4 33.61M
& }5 R' W! p9 M| ├──10.7贝叶斯推理(三)_ev.mp4 27.97M2 W4 a% j4 v' ]7 P" F9 V
| ├──10.8辛普森案件_ev.mp4 46.69M
* s; Q5 y. ~6 f* o8 L| └──10.9贝叶斯推理深入_ev.mp4 38.72M
: W5 j* x' T7 q/ \* e3 g' j! K├──11-高等数学—泰勒展开
( N' P- _7 I* M# A1 \| ├──11.1泰勒展开_ev.mp4 36.80M
; k- r; @6 ?3 q: J# h& p% J) A6 ?| ├──11.2展开半径_ev.mp4 24.66M
: D+ d9 j7 S# |8 c# ?4 C1 e6 w: l| ├──11.3欧拉公式_ev.mp4 43.18M* N) m0 y' }% [( q3 L" g
| ├──11.4泰勒展开求极限(一)_ev.mp4 24.30M9 H/ r% K4 K* Y
| └──11.5泰勒展开求极限(二)_ev.mp4 49.89M" |) U! W9 l& G6 ?* S
├──12-高等数学—偏导数
+ l# F* \% T$ ]/ l9 Q| ├──12.1偏导数的对称性_ev.mp4 30.84M1 m' \ Y( S4 d2 n& m7 h- Q
| ├──12.2链式法则_ev.mp4 30.43M4 B+ j& K; I5 M) O1 W/ @( _& n
| └──12.3梯度算符、拉氏算符_ev.mp4 59.00M' |7 H) v+ s- S3 d7 ?4 q
├──13-高等数学—积分
3 F! D/ O- v# L8 W| ├──13.1黎曼积_ev.mp4 19.98M9 |+ n. J; {5 W2 z
| ├──13.2微积分基本定理_ev.mp4 47.92M
! w/ N" }4 w% {+ t| ├──13.3分部积分(一)_ev.mp4 41.55M5 n3 q* H$ g5 h& h& L
| └──13.4分部积分(二)_ev.mp4 35.50M
% r: e# C9 O0 @& K6 J3 \3 E├──14-高等数学—正态分布
, Q6 b! a. H9 B| ├──14.1标准正态分布_ev.mp4 44.52M
- K9 B7 o% E* c9 J+ ?3 A6 X8 B9 N| ├──14.2中心极限定理_ev.mp4 30.54M
& u7 E$ \" r4 R: @3 m# B6 g| ├──14.3误差函数_ev.mp4 25.90M
# {3 n5 l9 h1 ]# A, i% D$ ^| ├──14.4二维正态分布_ev.mp4 39.25M
5 f# G# B0 \) W) ]! m- C* Z# `( \| └──14.5多维正态分布_ev.mp4 29.15M
+ l' y) q, \) B, ?. a├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
; h* ]# b. @3 U3 S| ├──15.10朴素贝叶斯(三)_ev.mp4 57.08M
: u; Z+ z. V: N2 O* Z- Q/ f| ├──15.11最大似然估计(一)_ev.mp4 22.49M2 ]' J7 x% C3 X3 Y4 N! Q
| ├──15.12最大似然估计(二)_ev.mp4 47.16M
1 k e' l& ^% L| ├──15.1蒙特卡洛分析(一)_ev.mp4 45.19M# J s+ s; d! ]% R) Z
| ├──15.2蒙特卡洛分析(二)_ev.mp4 31.51M+ `+ G2 Q9 O4 t5 ^2 H6 g4 E
| ├──15.3贝叶斯先验_ev.mp4 42.46M* Z7 e" W; h. W/ ?. s y; n U
| ├──15.4先验到后验的过程_ev.mp4 19.68M' O/ I; {3 Z. c2 F
| ├──15.5朴素贝叶斯(一)_ev.mp4 31.15M1 ]5 O* N; g- e
| ├──15.6朴素贝叶斯(二)_ev.mp4 36.83M
0 F* b5 Q+ t2 U0 A' T| ├──15.7算法设计_ev.mp4 20.31M
0 K* J1 x. z$ _% V- N- V q$ ?| ├──15.8TF-IDF(一)_ev.mp4 43.11M& h) ]: b b$ s, b/ I$ h( Q! p
| └──15.9TF-IDF(二)_ev.mp4 36.36M) v6 e; a& u# B5 e1 q6 o, V* [+ w! C
├──16-线 / {( ] o; B" V2 @) q0 I* r2 J7 o
| ├──16.10常规线空间_ev.mp4 46.76M4 d2 w4 y$ ?: ?: n9 O0 W- c- W: M
| ├──16.11线关_ev.mp4 32.55M5 o9 s; u% ^4 C( {2 M
| ├──16.12秩_ev.mp4 48.48M
* [: X4 k H/ [0 v( a% ~$ H4 K/ n& i, _| ├──16.1线代数概述_ev.mp4 33.06M
: ?' K h1 q. c. f7 k9 a| ├──16.2线代数应用方法论_ev.mp4 15.71M
& e2 n2 E. r& I| ├──16.3线律_ev.mp4 39.97M
8 k3 J1 r( j/ a8 \| ├──16.4线空间_ev.mp4 15.40M: Z! Z; Q3 x; ~, Q- X! X0 i
| ├──16.5线空间八条法则(一)_ev.mp4 45.42M5 Z1 w& Z `& s p" {
| ├──16.6线空间八条法则(二)_ev.mp4 41.80M
n7 ~+ O0 L& c5 |4 g| ├──16.7线空间八条法则(三)_ev.mp4 28.44M
& L0 L! s9 y3 F9 o/ \! _; U t" L/ Z# Z| ├──16.8连续傅_ev.mp4 24.39M$ w! U: ?! N" x: L# ~ w5 K
| └──16.9傅立_ev.mp4 36.36M
" `9 g$ C( E) G( E$ v3 {├──17-数据科学和统计学(上)
, n* t" ?1 r* \1 M| ├──17.10随机变量(二)_ev.mp4 14.72M
* Q# j* T" o5 i8 S| ├──17.11换门的概率模拟计算(一)_ev.mp4 55.80M, `5 g) Y) b7 b* s/ m# Z
| ├──17.12换门的概率模拟计算(二)_ev.mp4 34.43M0 Y. ]7 W, S* g( e
| ├──17.13换门的概率模拟计算(三)_ev.mp4 47.87M
7 X/ G" Q; _% Z7 x& F, n| ├──17.1课程Overview_ev.mp4 34.78M
: o0 G7 a4 G/ k' w/ `8 u| ├──17.2回顾统计学(一)_ev.mp4 60.73M* z; N$ V* l; I- d* x
| ├──17.3回顾统计学(二)_ev.mp4 50.90M
# h; Y7 P* r9 N( d" W7 y/ c2 @| ├──17.4回顾统计学(三)_ev.mp4 27.05M' Z4 w, V4 u+ t8 ^9 w7 j5 L L' y( A- l
| ├──17.5回顾数据科学(一)_ev.mp4 33.12M0 I* _% u: H( Z- a
| ├──17.6回顾数据科学(二)和教材介绍_ev.mp4 55.57M/ W% |2 M3 G( M' u) G: Z1 C* q% k
| ├──17.7R和RStudio等介绍(一)_ev.mp4 23.00M
) T: E/ t' R/ a. |( z' @| ├──17.8R和RStudio等介绍(二)_ev.mp4 28.16M$ }+ R! [ h3 x$ l! ^
| ├──17.9随机变量(一)(1)_ev.mp4 20.81M# G4 z+ H. P! F6 \
| └──17.9随机变量(一)_ev.mp4 20.81M+ h3 g3 w- m4 C
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式
5 P! y2 Q9 n) p- J| ├──18.10等价类_ev.mp4 50.25M: t& ]+ L) N: D/ T
| ├──18.11行列式(一)_ev.mp4 25.39M, k" `. \8 f; p1 ^/ T
| ├──18.12行列式(二)_ev.mp4 33.75M
' O. d- k/ v- z7 G+ ^- m, A$ `| ├──18.13行列式(三)_ev.mp4 46.27M
2 w, t6 M4 _# `$ T" T# Z# d| ├──18.1线代数知识点回顾_ev.mp4 28.86M
, r* ~: c! i8 ?: C {" q| ├──18.2矩阵表示线变化_ev.mp4 27.65M- f6 O: f7 \4 r7 ]
| ├──18.3可矩阵表示坐标变化_ev.mp4 56.85M
3 b3 o) [+ D8 r; b Q| ├──18.4相似矩阵_ev.mp4 59.53M
+ Z% e. V+ o! i/ q3 D| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化_ev.mp4 20.31M
+ E' B; {- n$ m" r| ├──18.6线代数解微分方程_ev.mp4 59.24M6 W4 ?+ l. f/ N# y! r
| ├──18.7矩阵的运算—转秩(一)_ev.mp4 37.39M
- y# A; e% u9 n9 N/ l9 D| ├──18.8矩阵的运算—转秩(二)_ev.mp4 31.29M8 b$ q0 ?4 i9 z3 p) B5 Z
| └──18.9等价关系_ev.mp4 27.29M$ ^! H+ ^3 [7 B, G
├──19-Python基础课程(上) 9 ^" W1 H4 k+ ~ }
| ├──19.10变量类型—字符串类型(三)_ev.mp4 39.38M- f3 ^% v% Q/ s; b
| ├──19.11变量类型—列表类型(一)_ev.mp4 23.55M: z! p+ ]! h& P) {' U6 R
| ├──19.12变量类型—列表类型(二)_ev.mp4 37.07M
* D: d! q6 s3 X( M2 E" W( ~| ├──19.13变量类型—列表类型(三)_ev.mp4 19.98M
) i5 [4 o# m: t k1 \4 M| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型(一)_ev.mp4 27.60M- L, w- @) }& p$ O$ p+ _
| ├──19.15变量类型—字典类型(二)_ev.mp4 29.62M) ?/ k5 l) y/ f$ l* Q) X
| ├──19.1Python介绍(一)_ev.mp4 29.08M1 h' x1 y3 O, {- ?3 @2 [; g7 c
| ├──19.2Python介绍(二)_ev.mp4 36.70M1 O9 p1 f- r3 e$ l4 u# n
| ├──19.3变量—命名规范_ev.mp4 28.31M! b, p0 Y7 H. q* ?
| ├──19.4变量—代码规范_ev.mp4 20.08M
( [& H' C) E% g l5 I| ├──19.5变量类型—数值类型_ev.mp4 21.93M
8 H/ e- Q4 h X3 U5 S/ \| ├──19.6变量类型—bool类型_ev.mp4 19.92M
+ i/ H- T j' @6 ?| ├──19.7变量类型—字符串类型(一)_ev.mp4 25.65M
& o2 y' R1 ?, v3 z( @1 V| ├──19.8课间答疑_ev.mp4 19.74M
* l& s, k5 \0 F! K( I: K| └──19.9变量类型—字符串类型(二)_ev.mp4 31.50M- o$ A- A& t2 G
├──20-线代数—特征值与特征向量 ' S; v0 J( Z9 p5 w- R, n
| ├──20.10线代数核心定理_ev.mp4 25.10M) O3 ?& T5 L0 N0 N4 b" b8 P8 y
| ├──20.11对偶空间(一)_ev.mp4 25.34M
* y G: M! G3 D) U9 L| ├──20.12对偶空间(二)_ev.mp4 40.99M
& K& I9 a0 r! ^! H+ D5 J. t| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间_ev.mp4 20.48M
- j% ^. ]2 \' _2 E| ├──20.14厄米矩阵_ev.mp4 10.23M
# ~2 b* y! A+ q' X| ├──20.1线代数知识点回顾_ev.mp4 25.64M
/ X- Z. O1 j2 p, ~| ├──20.2例题讲解(一)_ev.mp4 30.68M6 O x& H$ [! U8 P; ?3 K: u) ]
| ├──20.3例题讲解(二)_ev.mp4 30.13M
, E3 F3 N u" {( U| ├──20.4例题讲解(三)_ev.mp4 35.54M
- d7 P X! l& V| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义_ev.mp4 59.50M
4 d9 i/ h* }1 x5 T2 E# C# a| ├──20.6特征值与特征向量的性质(一)_ev.mp4 15.02M
2 L8 j( H8 G9 ~0 k! G+ }| ├──20.7特征值与特征向量的性质(二)_ev.mp4 41.65M$ v0 D1 N8 r F: i9 F: N/ K
| ├──20.8本征值的计算(一)_ev.mp4 27.63M
. q& W" D0 x! H1 b6 A| └──20.9本征值的计算(二)_ev.mp4 28.06M2 `6 c- W9 @, Z; q
├──21-监督学习框架
3 \, W9 F, ]5 b; ?9 u$ d| ├──21.10KNN(K最近邻)算法(二)_ev.mp4 36.07M
, g" ~5 r$ E" n1 r* s o9 }9 v| ├──21.11KNN(K最近邻)算法(三)_ev.mp4 18.48M
: q4 x" K' s, c5 q4 B| ├──21.12线性分类器_ev.mp4 26.24M; ]% F9 i5 d; H, `6 ]) Z& w" D# @
| ├──21.13高斯判别模型(一)_ev.mp4 21.79M
, \5 E' L, }; J3 p| ├──21.14高斯判别模型(二)_ev.mp4 31.06M
( t# `! o& W9 f, f- A, ^| ├──21.1经验误差和泛化误差_ev.mp4 39.17M
+ ]1 X- t" X) ]3 D8 b- T3 u, j| ├──21.2最大后验估计_ev.mp4 38.50M, b* c* I: K3 E6 z p
| ├──21.3正则化_ev.mp4 16.72M
4 m" G1 R, [/ l8 ^0 F$ s6 E. b| ├──21.4lasso回归_ev.mp4 41.22M
0 y4 A/ \: y) U D) F7 ]$ }| ├──21.5超参数(一)_ev.mp4 31.27M
9 I1 i+ w2 g$ S) |7 k" e| ├──21.6超参数(二)_ev.mp4 24.31M
- W! h+ j: Y. \0 C' J- a| ├──21.7监督学习框架(一)_ev.mp4 29.26M
1 b$ y8 z* T) P& I| ├──21.8监督学习框架(二)_ev.mp4 38.67M
7 Z5 n3 Q4 K: G2 z: o2 Z: {% z( I| └──21.9KNN(K最近邻)算法(一)_ev.mp4 32.40M
# G: L5 K; X; N* q- A: S├──22-Python基础课程(下)
( c6 ^, _- e) T5 d; @| ├──22.10函数(三)_ev.mp4 26.77M1 j8 I; z0 H; V& _/ W' j2 [' i, o
| ├──22.11函数(四)_ev.mp4 32.08M
9 M* p& x; M3 a( A+ h4 J| ├──22.12类(一)_ev.mp4 27.28M
0 ]) [" J( c, f* j3 Y| ├──22.13类(二)_ev.mp4 24.95M+ j0 y: P3 ^3 |) K) z2 d% l, T% X
| ├──22.14类(三)_ev.mp4 22.66M/ v+ j7 J; ^4 X& ?6 p! Z) Z3 N7 P
| ├──22.1条件判断(一)_ev.mp4 33.72M
9 L* X& h9 B# t, R| ├──22.2条件判断(二)_ev.mp4 30.73M
: Q! L& N( Y; f8 m| ├──22.3循环(一)_ev.mp4 15.56M6 J& h0 ^ m0 _9 @, T
| ├──22.4循环(二)_ev.mp4 23.97M, J7 b; D7 d) o7 P: Q0 b
| ├──22.5课间答疑_ev.mp4 23.87M
5 T6 l% `$ `4 }6 a* P, s| ├──22.6循环(三)_ev.mp4 23.19M6 P/ c, @6 U0 ]8 S0 B$ [% Q2 F
| ├──22.7循环(四)_ev.mp4 28.32M
: [+ J; _- ~* k: f7 W1 N| ├──22.8函数(一)_ev.mp4 17.39M
4 P$ h/ _% W( I$ S| └──22.9函数(二)_ev.mp4 22.84M
: U# Q7 \/ O6 J4 m2 D" b8 B$ X" x7 n* \& y├──23-PCA、降维方法引入 0 Q- `) D. B, V3 O9 d# _
| ├──23.1无监督学习框架_ev.mp4 23.66M# B1 u! G/ A; g
| ├──23.2降维存在的原因_ev.mp4 19.56M% X9 x# Z' z% R8 S- ~
| ├──23.3PCA数学分析方法(一)_ev.mp4 28.48M
' d8 ~& G( Y# j. }| ├──23.4PCA数学分析方法(二)_ev.mp4 37.85M9 H0 r( Z/ ?/ Z# K/ F8 Q
| ├──23.5PCA数学分析方法(三)_ev.mp4 26.03M
* t) }' _* W& X7 g' L" @0 _% E| ├──23.6PCA数学分析方法(四)_ev.mp4 31.45M
/ N" T5 \6 M6 s$ |* j| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA_ev.mp4 14.94M
5 [- F- A3 D3 n1 @1 ~| ├──23.8PCA背后的假设(一)_ev.mp4 38.24M% @; c% E# V9 x, C7 V$ ~
| └──23.9PCA背后的假设(二)_ev.mp4 45.25M8 i, Q" l' H# ]" S4 O0 R8 F
├──24-数据科学和统计学(下)
6 W8 X& K/ r# _& a5 h| ├──24.10参数估计(一)_ev.mp4 25.06M% g: q3 y& C+ E: N+ I( L9 r
| ├──24.11参数估计(二)_ev.mp4 19.91M- Y+ U; d$ W7 C3 D
| ├──24.12假设检验(一)_ev.mp4 15.66M! w: N# y+ L+ w6 {: `" R5 m
| ├──24.13假设检验(二)_ev.mp4 21.82M! s' w( c* i1 H' p
| ├──24.1课程Overview_ev.mp4 19.99M
6 C; ^% E1 X. F, T+ \! W| ├──24.2理解统计思想(一)_ev.mp4 20.20M" `5 H% |5 w9 P1 j
| ├──24.3理解统计思想(二)_ev.mp4 49.02M, c5 }; W8 X, {8 s% V. X
| ├──24.4理解统计思想(三)_ev.mp4 20.49M
2 b$ f$ b c7 v: b, I| ├──24.5概率空间_ev.mp4 14.19M8 b, w8 Q) G0 u+ r+ z5 o
| ├──24.6随机变量(一)_ev.mp4 29.38M
: c% c2 u: W4 s9 J* X" i| ├──24.7随机变量(二)_ev.mp4 15.47M
5 W/ k0 m# q* ]) W+ c| ├──24.8随机变量(三)_ev.mp4 41.14M- z! R& u6 o5 d+ g5 B- C2 K' E
| └──24.9随机变量(四)_ev.mp4 11.77M: F; U+ d" ~' H: V" c7 r4 n" \$ i
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫
( @/ ^* {9 U9 A" K- K3 ~| ├──25.10Python操作数据库(二)_ev.mp4 36.09M
+ g. @/ k: B" u- Z g* U| ├──25.11Python操作数据库(三)_ev.mp4 21.40M1 _1 f2 |# e: g- H5 Q6 f
| ├──25.12Python操作数据库(四)_ev.mp4 43.49M3 X. j4 T# z t% ~$ [
| ├──25.13Python爬虫(一)_ev.mp4 61.14M9 U- u; ^9 D! _9 D& b
| ├──25.14Python爬虫(二)_ev.mp4 76.75M
0 ^0 i+ c. f7 h4 t6 V6 N% C6 e! h8 C| ├──25.15Python爬虫(三)_ev.mp4 51.97M% F/ x h. B8 `, f2 C
| ├──25.16Python爬虫(四)_ev.mp4 50.35M
/ \" k# C$ c$ t/ S& U| ├──25.17Python爬虫(五)_ev.mp4 59.24M/ p+ x. a M* m
| ├──25.1课程介绍_ev.mp4 21.31M5 B6 n' v2 Q7 t. k
| ├──25.2认识关系型数据库(一)_ev.mp4 41.88M
) ?( j0 l, O" }* r. ?( c0 h| ├──25.3认识关系型数据库(二)_ev.mp4 41.97M
$ V* b3 a7 ?! S| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同_ev.mp4 24.01M5 Q, W7 @& {1 [. P% x7 Y8 {
| ├──25.5命令行操作数据库(一)_ev.mp4 40.26M9 b- z& W# Q# @# i' v! B6 B# Y
| ├──25.6命令行操作数据库(二)_ev.mp4 37.52M
- M5 f% I0 c4 {) s7 Z9 K7 y1 I| ├──25.7命令行操作数据库(三)_ev.mp4 18.52M- X# {/ K+ j7 U- }8 K9 p2 N
| ├──25.8命令行操作数据库(四)_ev.mp4 36.39M, g0 b! A! H, R! |1 [/ `
| └──25.9Python操作数据库(一)_ev.mp4 29.61M
0 L0 F% g' t9 k! b├──26-线分类器
7 V! v. M% \. \| ├──26.10Perceptron(三)_ev.mp4 29.14M
+ Y! | b! ?3 M7 [3 m7 `$ M| ├──26.11Perceptron(四)_ev.mp4 28.39M
2 U5 l4 ]; L- [8 m: ^/ p| ├──26.12熵与信息(一)_ev.mp4 21.43M! s5 `+ D2 d& \
| ├──26.13熵与信息(二)_ev.mp4 23.73M- }9 o. @/ |3 j% ]: W
| ├──26.1Lasso:alpha参数与准确率(一)_ev.mp4 23.03M
7 t) B4 c; Q) }: C$ G# s| ├──26.2Lasso:alpha参数与准确率(二)_ev.mp4 14.16M
# p* ?1 J" a+ H. J4 j| ├──26.3Lasso:alpha参数与准确率(三)_ev.mp4 56.45M$ f; _5 D, [, U+ k/ h
| ├──26.4线分类器_ev.mp4 22.32M, d7 p9 J9 _7 ?, }/ X M. N
| ├──26.5LDA(一)_ev.mp4 23.00M0 \$ o$ O2 d& f
| ├──26.6LDA(二)_ev.mp4 25.22M
7 K6 t% f3 R7 a| ├──26.7LDA(三)_ev.mp4 29.82M
. j! m+ F5 r- A" f) T8 l( J6 w| ├──26.8Perceptron(一)_ev.mp4 41.46M+ P2 ?% U, M6 E2 H
| └──26.9Perceptron(二)_ev.mp4 26.69M
P7 \! K0 ^) i├──27-Python进阶(上) 7 G' P8 E2 s! Q9 w
| ├──27.10Pandas基本操作(四)_ev.mp4 23.60M: d3 X+ u1 e( x& Z/ U
| ├──27.11Pandas绘图(一)_ev.mp4 30.95M" Z }* S5 C) ]# j* s
| ├──27.12Pandas绘图(二)_ev.mp4 33.84M) z! A7 H" d# u* ]7 U% w
| ├──27.13Pandas绘图(三)_ev.mp4 21.16M: J2 W9 \0 a5 _. F, y
| ├──27.14Pandas绘图(四)_ev.mp4 41.69M
& d; }7 C1 U) b! I* W| ├──27.1NumPy基本操作(一)_ev.mp4 28.59M
2 Z4 z* I8 L1 Q5 \2 D% e9 {| ├──27.2NumPy基本操作(二)_ev.mp4 22.06M' ]9 \2 {5 R0 ]
| ├──27.3NumPy基本操作(三)_ev.mp4 24.79M
6 \ n" d4 @$ f3 J* L| ├──27.4NumPy基本操作(四)_ev.mp4 16.63M
: b3 U; U0 ?2 w5 ^6 C$ l| ├──27.5NumPy基本操作(五)_ev.mp4 26.34M& }! T0 Y) U: ~2 g
| ├──27.6NumPy基本操作(六)_ev.mp4 23.49M" z$ }& F+ U4 o( {% i
| ├──27.7Pandas基本操作(一)_ev.mp4 38.21M2 Z! j$ n9 @6 Y: ~# v8 H
| ├──27.8Pandas基本操作(二)_ev.mp4 30.76M
7 K5 }- f0 a% h8 \3 V, C' x! k| └──27.9Pandas基本操作(三)_ev.mp4 34.31M
" I& q! p; H8 u/ |9 o├──28-Scikit-Learn : E& m' {1 J$ V1 p" ]- m1 C+ p
| ├──28.1课程介绍_ev.mp4 26.32M
( C2 j! x8 d" [| ├──28.2Scikit-Learn介绍_ev.mp4 11.65M) U2 e/ U7 _1 P
| ├──28.3数据处理(一)_ev.mp4 35.30M
# a$ m7 K0 u% |# N& m| ├──28.4数据处理(二)_ev.mp4 47.54M
& U4 W3 H6 r; q; Z7 n| ├──28.5模型实例、模型选择(一)_ev.mp4 34.96M
5 J0 N0 i' r2 m8 ?| ├──28.6模型实例、模型选择(二)_ev.mp4 22.29M) k7 b8 H v. R" [: q
| ├──28.7模型实例、模型选择(三)_ev.mp4 20.33M
8 n5 K# o# o3 t/ l- [( m| ├──28.8模型实例、模型选择(四)_ev.mp4 40.75M- J3 Q Q( V; S/ F
| └──28.9模型实例、模型选择(五)_ev.mp4 28.52M
: c7 j& \" R" y/ L├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 & z4 f* Q0 k' P9 o4 r G
| ├──29.10逻辑斯蒂回归(三)_ev.mp4 37.62M
1 F9 q/ x6 l' G+ K* f| ├──29.11逻辑斯蒂回归(四)_ev.mp4 37.16M
6 r1 [6 U$ c2 I! H$ A| ├──29.12逻辑斯蒂回归(五)_ev.mp4 22.46M7 ?4 Z8 S; s2 ]" k( B
| ├──29.13SVM引入_ev.mp4 14.51M
2 p- C/ p6 c5 y) p& u' || ├──29.1熵(一)_ev.mp4 34.65M
5 A* _4 L% w4 h| ├──29.2熵(二)_ev.mp4 35.99M
; ?1 _8 T7 D; c: x: n# @" c| ├──29.3熵(三)_ev.mp4 28.01M. C, B) U5 b7 {4 O3 ~2 s. c
| ├──29.4熵(四)_ev.mp4 30.18M
: z9 i. A* E: Q; O. U Z| ├──29.5熵(五)_ev.mp4 18.66M
$ b F& N* R- s1 Y7 U$ }" N| ├──29.6熵(六)_ev.mp4 29.31M6 @: K; V( ]& v
| ├──29.7熵(七)_ev.mp4 10.18M
' M3 Z" X7 }$ q/ Y0 V4 x2 k# @# y| ├──29.8逻辑斯蒂回归(一)_ev.mp4 35.90M
8 N0 o6 m4 q. ^" e+ H, y| └──29.9逻辑斯蒂回归(二)_ev.mp4 34.87M
% @: H$ z$ r7 {# ?├──30-Python进阶(下) + ^' p) O3 @! S, |. U0 k
| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析(一)_ev.mp4 26.66M* T) O) X, k% e$ K: Q
| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析(二)_ev.mp4 20.76M9 T) y2 l) K* |1 V/ J
| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析(三)_ev.mp4 21.09M
: D. Y7 o+ t( R& g| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析(四)_ev.mp4 26.55M
1 N; ]; F \8 ^, d2 i% @" D& z| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析(五)_ev.mp4 25.75M
+ c$ g# a8 y# d }$ j4 P| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析(六)_ev.mp4 19.54M
3 _) j# G. A" ^3 T3 M* I| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析(七)_ev.mp4 35.90M& H8 V ~$ T& c8 f1 n" m
| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析(八)_ev.mp4 36.64M, y5 H, |6 y6 \( n
| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析(九)_ev.mp4 38.56M0 b* E8 n% @% d9 W4 p( d! O2 g
├──31-决策树 / ]/ P7 i) J& \; ^
| ├──31.1决策树(一)_ev.mp4 19.26M# v- N5 u$ g1 Y$ I- X: Z8 s+ n
| ├──31.2决策树(二)_ev.mp4 29.47M
2 ^" ]2 P# ~* Y5 P2 x u3 N| ├──31.3决策树(三)_ev.mp4 34.22M. B2 s" y6 `9 L
| └──31.4决策树(四)_ev.mp4 25.25M: A' }8 r" K$ W0 ^
├──32-数据呈现基础
o4 M. Z# J5 J6 e! S| ├──32.1课程安排_ev.mp4 43.16M
, s: N6 U# ]# e% n| ├──32.2什么是数据可视化_ev.mp4 14.97M5 q2 Z6 s j0 L* c; T
| ├──32.3设计原则_ev.mp4 22.13M, b7 Y8 c2 V2 C* z
| ├──32.4数据可视化流程_ev.mp4 22.92M
5 l* T+ O& d4 `$ {+ r" t/ X| ├──32.5视觉编码_ev.mp4 31.51M
4 @! {. O# |/ |& u O| ├──32.6图形选择(一)_ev.mp4 24.18M
: X0 B, E1 x r% M| ├──32.7图形选择(二)_ev.mp4 18.54M
1 P. z5 ~% m. I! n0 ]; \| └──32.8图形选择(三)_ev.mp4 20.82M5 W* Z9 |2 K0 g
├──33-云计算初步
5 r) }( Q$ h+ \ ^+ U| ├──33.1Hadoop介绍_ev.mp4 27.72M- o8 f( o# V( C; z
| ├──33.2Hdfs应用(一)_ev.mp4 60.13M' w& l+ ]( J' m4 P
| ├──33.3Hdfs应用(二)_ev.mp4 50.32M1 |8 }6 m$ l9 r( v( J. f# Q
| ├──33.4MapReduce(一)_ev.mp4 35.03M& i. O! v6 x2 `0 ^
| ├──33.5MapReduce(二)_ev.mp4 25.40M/ v; T- N. f- D, G" Y1 V! v$ c
| ├──33.6Hive应用(一)_ev.mp4 56.92M
' x _+ |- ~4 R& e+ d1 c| ├──33.7Hive应用(二)_ev.mp4 71.43M d( W! f+ W( v, L
| ├──33.8Hive应用(三)_ev.mp4 87.91M, r D; Y/ T l- x1 N3 x3 \) r+ A
| └──33.9Hive应用(四)_ev.mp4 72.69M( g/ r6 K: h. ^# F5 h5 l
├──34-D-Park实战
- O- j$ G" H- d8 D' |! O| ├──34.10Spark应用(四)_ev.mp4 68.02M
' F1 Q; X. d% R/ g! z# p8 u| ├──34.11Spark应用(五)_ev.mp4 81.86M
' @; A: f2 B3 Q2 \: O# r' ~+ i' ?| ├──34.12Spark应用(六)_ev.mp4 101.48M
9 ^& D# q, i& U% }| ├──34.13Spark应用(七)_ev.mp4 89.18M
\) b( R2 C: h, M| ├──34.1Pig应用(一)_ev.mp4 51.77M( `( q& @1 q0 _ X) I2 c
| ├──34.2Pig应用(二)_ev.mp4 49.45M" P0 k; ~6 [1 h: W4 i8 r" B
| ├──34.3Pig应用(三)_ev.mp4 53.64M
, j* z* _ g# I6 y) @* |% y. i| ├──34.4Pig应用(四)_ev.mp4 49.29M0 p6 F6 d/ _- T0 T* x% Q; I
| ├──34.5Pig应用(五)_ev.mp4 45.49M
) A- g- m* a, K% U1 F2 K; l0 t" w' I| ├──34.6Pig应用(六)_ev.mp4 22.82M
( H0 {7 n/ d5 D. S, X6 D| ├──34.7Spark应用(一)_ev.mp4 55.20M
$ ], D7 E% d; c8 c2 S0 X/ {& M; @| ├──34.8Spark应用(二)_ev.mp4 31.96M
! B. K$ b$ @* y( g4 H' @0 `7 a| └──34.9Spark应用(三)_ev.mp4 88.33M# s$ Z$ m) Z, w) G& x
├──35-第四范式分享
2 a8 K+ A7 s: c. L6 V| ├──35.1推荐技术的介绍_ev.mp4 23.37M5 I, b' _ x4 K5 d$ p2 }
| ├──35.2人是如何推荐商品的_ev.mp4 23.53M
+ H4 N B, G, [. {& u5 E1 c| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果_ev.mp4 16.21M
) t# L5 [$ G; _& \; ?2 P| ├──35.4求解—从数据到模型_ev.mp4 22.77M: P8 P* y; `" v% Q
| ├──35.5数据拆分与特征工程_ev.mp4 24.89M8 q C5 O1 m/ I! M" w
| ├──35.6推荐系统机器学习模型_ev.mp4 32.60M* e5 b+ h$ M+ U5 L, G
| ├──35.7评估模型_ev.mp4 23.28M
& V8 g3 Y: {; z1 \ Y7 k) {| └──35.8建模过程的演示与课间答疑_ev.mp4 27.17M' n9 r7 ]" [: Q! C4 _
├──36-决策树到随机森林 3 s/ ]" S- w$ [- ^
| ├──36.10Bagging与决策树(一)_ev.mp4 23.82M
; P6 |5 i3 T7 b| ├──36.11Bagging与决策树(二)_ev.mp4 28.36M
* G+ S2 C( [( P- l/ X3 Z| ├──36.12Boosting方法(一)_ev.mp4 29.35M4 ~# u; j8 U2 G. U" K
| ├──36.13Boosting方法(二)_ev.mp4 16.04M# H+ Z; M) V0 C- t2 h% N
| ├──36.14Boosting方法(三)_ev.mp4 32.72M3 w% W9 Z( m3 v& ~" p% `
| ├──36.15Boosting方法(四)_ev.mp4 27.83M8 o$ V, k v0 T" b! k
| ├──36.1决策树_ev.mp4 15.51M
+ I( Y6 g& K) E/ e H- S+ c9 ^ k| ├──36.2随机森林_ev.mp4 27.26M/ y% r3 V; K$ M; m
| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(一)_ev.mp4 32.22M
' U; g0 E) J) @( q9 z' G6 @) W| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(二)_ev.mp4 32.81M! n$ k: u) D" U. C
| ├──36.5模型参数的介绍_ev.mp4 24.87M
3 k; ?0 i1 r0 t9 ]) L$ C7 t| ├──36.6集成方法(一)_ev.mp4 25.72M" @. a% }7 K5 M
| ├──36.7集成方法(二)_ev.mp4 23.90M8 t& g4 _8 @; ]
| ├──36.8Blending_ev.mp4 16.19M
) N3 L8 U+ W8 || └──36.9gt多样化_ev.mp4 16.63M
8 B* y* q" L: r$ }├──37-数据呈现进阶
2 \ @/ Q( R9 ?+ X$ E| ├──37.10D3(三)_ev.mp4 22.05M3 C' J7 V% P1 p. R* ~ A
| ├──37.11div.html_ev.mp4 18.98M
E% a4 W! Q1 ?) O| ├──37.12svg.html_ev.mp4 60.95M
; w5 V8 s( t0 A' ~1 P| ├──37.13D3支持的数据类型_ev.mp4 53.88M9 l+ u, g- i1 B9 a* M+ b
| ├──37.14Make a map(一)_ev.mp4 50.55M* R) Y% T+ E; r
| ├──37.15Make a map(二)_ev.mp4 16.02M
0 E9 x* z/ E0 S8 I/ q2 L| ├──37.1静态信息图(一)_ev.mp4 22.91M6 k- [$ L2 ^# N$ }& ~. G8 Y: c# h
| ├──37.2静态信息图(二)_ev.mp4 29.38M! a9 z# Q' C3 V3 F3 p. z
| ├──37.3静态信息图(三)_ev.mp4 50.44M: R) k2 Q( G. f
| ├──37.4静态信息图(四)_ev.mp4 33.75M! z# Q7 p5 o1 ~2 b+ N
| ├──37.5静态信息图(五)_ev.mp4 37.80M* v1 g9 y: y3 k1 b: O
| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍_ev.mp4 45.10M
& a5 @" G! i* J8 V& || ├──37.7DOM和开发者工具_ev.mp4 26.13M
( `3 I, d! G0 e% \/ p$ a- ?| ├──37.8D3(一)_ev.mp4 36.65M
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5 `. F& Q* a$ }2 \├──38-强化学习(上)
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| ├──38.11Policy Learning(三)_ev.mp4 30.42M
2 E( h6 |& Y' x| ├──38.12Policy Learning(四)_ev.mp4 25.80M" A- C3 H$ _' c" N8 W
| ├──38.13Policy Learning(五)_ev.mp4 16.38M
! l4 u$ `7 A/ A. P9 S7 X| ├──38.14Policy Learning(六)_ev.mp4 33.83M
: g1 y( u$ W' _ ?; a| ├──38.1你所了解的强化学习是什么_ev.mp4 26.05M
; k; R- \" @" ~1 C' {3 I% L| ├──38.2经典条件反射(一)_ev.mp4 16.43M
7 m' w$ z. b# E5 Z% X. s| ├──38.3经典条件反射(二)_ev.mp4 27.32M/ V# G" R0 }) }& ^: d
| ├──38.4操作性条件反射_ev.mp4 26.14M
( F8 C7 x* K: V/ r- k| ├──38.5Evaluation Problem(一)_ev.mp4 25.02M
# P2 \* z2 }% v| ├──38.6Evaluation Problem(二)_ev.mp4 13.83M
$ Y; K) O6 O s2 D2 g) M: U# h| ├──38.7Evaluation Problem(三)_ev.mp4 18.91M9 k; V, U- \& p* h
| ├──38.8Evaluation Problem(四)_ev.mp4 29.11M
* G. c. ]: z1 @' || └──38.9Policy Learning(一)_ev.mp4 22.10M/ T% y% |+ ^4 s
├──39-强化学习(下) " F# N- p' N9 z6 F$ E/ U/ U. J7 x
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| ├──39.11大脑中的强化学习算法(四)_ev.mp4 22.34M, H; F7 z6 x' y. w* p
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/ Y* z; N7 `& Y5 @7 m7 \! D, W| ├──39.14RL in alphaGo(二)_ev.mp4 26.54M
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8 Z) V. }9 y9 h/ V2 h| ├──39.2基于模型的RL(一)_ev.mp4 34.13M4 Q& Y3 Q/ i+ m/ T. e
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5 E+ {# T$ X, k| ├──39.4基于模型的RL(三)_ev.mp4 33.00M
% x5 [. o" N3 z! [| ├──39.5基于模型的RL(四)_ev.mp4 33.57M( v. M) O! S* l" P
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| ├──39.8大脑中的强化学习算法(一)_ev.mp4 33.31M
2 s: a3 |3 c5 B; P; n, x' K| └──39.9大脑中的强化学习算法(二)_ev.mp4 20.05M6 [; a/ o% h( ^8 }/ d5 y
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+ I3 E) Q' n1 O% G5 x| ├──40.13SVM(十二)和网络引入_ev.mp4 46.40M: N- Z+ h4 [" t1 }
| ├──40.1VC维_ev.mp4 31.34M
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3 l3 y% z: Q! B! w1 Z( `| └──40.9SVM(八)_ev.mp4 48.87M( \4 |- ]% O( W0 `
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" a- |) K# P+ C" A. b I- E| ├──41.2集成模型总结(二)_ev.mp4 37.10M
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| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用(二)_ev.mp4 49.66M
# Z4 _+ h3 \) [, `| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用(三)_ev.mp4 28.87M: X/ U# B8 _5 |) ]- E# O
| └──41.9GDBT理解及其衍生应用(四)_ev.mp4 58.03M
* R9 t' A1 r& w: m$ F0 g├──42-网络 / ?+ g# t' ]1 x7 t6 v0 ^) N
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/ p2 v$ u) o9 }| ├──42.2SVM比较其他分类起代码(二)_ev.mp4 48.44M6 a/ r, y& U& ?
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# v+ V# x* B: d* U1 j% J├──43-监督学习-回归 5 I5 p. E4 i% W$ `4 v7 ~. f/ \
| ├──43.10经验分享(一)_ev.mp4 27.49M6 g# `- }+ S1 x3 M
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9 ?& h Q5 f# i) `9 Q| ├──43.6案例分析(一)_ev.mp4 15.80M8 z. q2 Z( E9 s' u/ d
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1 j: U- M( K4 V. I8 x+ N| └──43.9案例分析(四)_ev.mp4 54.24M) F+ O$ I$ C/ }' l/ j, ~
├──44-监督学习-分类 0 X( ]# v5 q# n; g# {
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" z" L& g2 y6 N3 [8 w1 a| ├──44.11Airbnb数据探索过程(一)_ev.mp4 36.65M- m6 X: [, g$ [1 ?
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: R, E4 \" b# e C' x4 u4 || ├──44.2模型评估标准和案例分析_ev.mp4 25.92M
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3 E9 I) ]; R# I+ I5 w0 O| ├──44.5数据探索(三)_ev.mp4 30.67M8 h6 X$ U- s' ^9 W1 Y* i. }
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2 B* R7 S4 Z- s; u, Q| └──44.9模型训练与选择(一)_ev.mp4 31.30M
- O. D$ C9 o% q├──45-网络基础与卷积网络 2 b* ^* O) ^0 B9 j% m
| ├──45.10网络(十)_ev.mp4 37.73M
+ M' |1 @" g' @: w' L) L| ├──45.11图像处理基础_ev.mp4 26.88M( y6 ~# F2 \! w' A: I2 ]
| ├──45.12卷积(一)_ev.mp4 68.27M
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| ├──45.网络(五)(1)_ev.mp4 89.07M6 Y1 y- R' K3 ]/ |. T6 G( {
| └──45.网络(五)_ev.mp4 89.07M
4 a# A' O# Z8 q; W├──46-时间序列预测 2 D( W+ H4 ^- R' X
| ├──46.10长短期记忆网络(LSTM)案例分析_ev.mp4 39.15M
- E2 u$ a/ M; C) p& E0 s| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet(一)_ev.mp4 38.99M- o! n+ z% l6 \' ~% K) L% m- N
| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet(二)_ev.mp4 44.14M
4 b, k# s; A( y l+ c| ├──46.13课程答疑_ev.mp4 39.25M6 c& I8 N! O X$ a- n
| ├──46.1时间序列预测概述(一)_ev.mp4 18.92M0 s( p* U0 Y$ P \3 Z
| ├──46.2时间序列预测概述(二)_ev.mp4 22.00M J2 s! i, T) a8 m
| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA)_ev.mp4 28.35M
" [- N; K" c1 f" _7 Q. a2 P8 J| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(一)_ev.mp4 41.19M% Z$ i. e" `- g% N8 V- R! `
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(二)_ev.mp4 44.57M* Z- ]3 O7 q* z' U
| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(三)_ev.mp4 23.10M5 q2 l2 h0 @$ g6 h6 E: R. L
| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(四)_ev.mp4 38.01M
! L1 n- ?! A, `8 p' z+ P, B| ├──46.8长短期记忆网络(LSTM)(一)_ev.mp4 19.25M6 j( x" M3 @8 F0 v# n8 l* M3 P
| └──46.9长短期记忆网络(LSTM)(二)_ev.mp4 19.22M
; f W5 ?& J8 n6 q- w( o. J├──47-人工智能金融应用
9 @' v. k7 M2 _2 B" \0 o| ├──47.1人工智能金融应用(一)_ev.mp4 26.46M$ V! K3 Y& [; Q# l, P* ?
| ├──47.2人工智能金融应用(二)_ev.mp4 36.22M: S8 C) s! y' H, s; ?
| ├──47.3人工智能金融应用(三)_ev.mp4 33.46M/ D( U/ l% w7 ?
| ├──47.4人工智能金融应用(四)_ev.mp4 42.57M6 c( |8 b5 W) E- C
| ├──47.5机器学习方法(一)_ev.mp4 31.20M
2 r; t) s5 }6 [" z- b5 z| ├──47.6机器学习方法(二)_ev.mp4 25.38M9 N$ t/ v. _: r a1 ?
| ├──47.7机器学习方法(三)_ev.mp4 27.63M' E" l y6 x5 r* C1 z
| └──47.8机器学习方法(四)_ev.mp4 37.92M7 d5 r# B/ v6 _6 I& R. z
├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇
7 m' [5 j z( M0 Z; C. E| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述_ev.mp4 81.07M
) q. r0 b( B m! U z/ C0 @| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一)_ev.mp4 95.11M% P$ G8 _# K( _, T
| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二)_ev.mp4 51.92M8 d7 F% t: {/ r
| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一)_ev.mp4 92.25M
) x4 R) F' a# O$ t( T1 {5 y/ ~6 X: x2 m| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二)_ev.mp4 110.19M* S2 v s. a7 o7 J7 B: K4 Y
| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三)_ev.mp4 71.86M
$ z3 H( j; V5 D) S* ]# k( `( B| └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四)_ev.mp4 92.12M
. Q% [5 R5 i; m├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇 2 N; r2 b. H; b( f3 z( J- V
| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果(五)_ev.mp4 69.17M8 s! W" i' Q3 A# h3 N
| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六)_ev.mp4 56.31M y; W$ E0 W- i- u0 b8 w0 \
| ├──49.12结构之间的以及实验结果(七)_ev.mp4 75.02M
8 j9 s/ y3 z) p( B& b8 N| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八)_ev.mp4 87.26M
& }$ ~9 X' H: ]7 K$ [8 x7 @| ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN_ev.mp4 99.80M
) y' G6 C, X0 P8 X" a, k A| ├──49.2特征如何组织(一)_ev.mp4 89.58M
9 P( r) R* t' ~. A4 T; _| ├──49.3特征如何组织(二)_ev.mp4 61.78M
7 h# G- C$ O* T$ ~' m p' K| ├──49.4特征如何组织(三)_ev.mp4 65.32M2 u+ _7 G) f% R1 \9 K2 N
| ├──49.5特征如何组织(四)_ev.mp4 90.07M" |, D9 J2 T; e" W- J
| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一)_ev.mp4 87.66M
, p" x4 @/ _2 j! n| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果(二)_ev.mp4 66.49M: W+ X0 h; F& D. a/ S0 J
| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果(三)_ev.mp4 109.39M' x2 e% G) v. |, Q8 \! M
| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果(四)_ev.mp4 65.24M% l* p+ Z& e8 n% {% u
├──50-计算机视觉学习入门优化篇 / I& [- Q0 C" P+ y+ c# i
| ├──50.1计算机视觉学习入门:优化篇概述_ev.mp4 56.40M2 _2 L! b' J' Z- }' I
| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑_ev.mp4 110.88M
9 L1 t; l! K7 ?! W| ├──50.3稳定性:Annealing和Momentum_ev.mp4 47.50M
% O5 w4 L: g8 y" Y1 P) g| ├──50.4拟合:从Dropout到Weight Decay_ev.mp4 92.55M
& X- T4 a$ }7 I4 ?| ├──50.5优化器和多机并行_ev.mp4 104.50M
8 W9 y" X. J% V| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去_ev.mp4 95.08M
; |, }6 x' I/ B, I+ v├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
) M- E, w! ^) ^' o4 p: X| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集_ev.mp4 81.38M
1 {5 f% {" G# [9 c9 T| ├──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)_ev.mp4 77.92M+ ]+ X2 G ^' ^$ u" h
| ├──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)_ev.mp4 56.59M# M# Y" L [3 E3 p
| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法_ev.mp4 108.18M
' X% }9 n. t7 b4 @" Q& x├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
1 a0 l; ^& S9 B| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇(一)_ev.mp4 68.00M. i0 a h, \/ N0 W |9 P0 _" T+ j
| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇(二)_ev.mp4 84.11M n& \& m- L+ j# X. d
| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇(三)_ev.mp4 41.96M
5 u+ x9 v* M1 k2 w0 j3 ?- \├──53-个化推荐算法 ) r( |# u' D4 p% w( J, H8 G+ D
| ├──53.10工程望_ev.mp4 30.81M4 b3 P4 C" ?! e. b$ k3 G6 J
| ├──53.1个化推荐的发展_ev.mp4 23.07M" n( S% d7 l0 ]7 m% z
| ├──53.2推荐算法的演进(一)_ev.mp4 23.20M) o/ R( R% g: W; V! P
| ├──53.3推荐算法的演进(二)_ev.mp4 31.81M
% _$ }+ @4 \6 {| ├──53.4推荐算法的演进(三)_ev.mp4 24.96M
% V7 t1 h8 ?) m* ~% n5 g| ├──53.5推荐算法的演进(四)_ev.mp4 35.87M8 R# I3 u3 a3 f1 Q! ?
| ├──53.6建模step by step(一)_ev.mp4 30.95M
& \5 @- F% _# l& }| ├──53.7建模step by step(二)_ev.mp4 35.22M
8 ~9 q/ f! @+ O6 L| ├──53.8建模step by step(三)_ev.mp4 28.99M
X2 A% l! f& D| └──53.9算法评估和迭代_ev.mp4 17.33M. C7 I; C, f7 X1 F. a# s' N! n" o
├──54-Pig和Spark巩固 % k% e b: O. U: q8 t6 T- L: Q$ Z
| ├──54.10Spark巩固(五)_ev.mp4 88.05M
7 o1 J K- u; }| ├──54.1Pig巩固(一)_ev.mp4 38.89M
4 C. @1 i! k+ O. g! O" V# ~| ├──54.2Pig巩固(二)_ev.mp4 97.92M* D" a6 @$ t& K! u6 M' M
| ├──54.3Pig巩固(三)_ev.mp4 76.82M
. |7 p% {3 V+ r, N4 _| ├──54.4Pig巩固(四)_ev.mp4 68.43M) w& p( e' k* {" a- |
| ├──54.5Pig巩固(五)_ev.mp4 59.60M4 G2 p+ ]% s5 ?7 p% R2 G- ?
| ├──54.6Spark巩固(一)_ev.mp4 52.27M' T9 g3 s/ G) x+ Q* }! @
| ├──54.7Spark巩固(二)_ev.mp4 88.17M2 D0 ]( H7 n) ~* F3 |' T
| ├──54.8Spark巩固(三)_ev.mp4 55.28M2 O1 Z# {6 Q) G; g7 d. ~! r
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, r/ R) ^( q2 v* S7 g; L├──55-人工智能与设计 2 D: S( ~1 v" } N z
| ├──55.10使用人工智能的方式_ev.mp4 23.97M2 ]4 ^. n7 `6 K6 h+ z8 N, X/ y8 V
| ├──55.1智能存在的意义是什么_ev.mp4 17.93M
3 ~% z4 z( W+ y! {% F| ├──55.2已有人工智的设计应用_ev.mp4 17.36M
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| ├──55.6人的智能的特点(二)_ev.mp4 25.98M
1 o9 ~1 Q! S, S+ [+ T9 k| ├──55.7人的智能的特点(三)_ev.mp4 38.05M
* d& c. e' u* g% I| ├──55.8人工智能(一)_ev.mp4 24.86M
2 @- Z/ ~4 g6 \( \/ s% ^| └──55.9人工智能(二)_ev.mp4 22.11M6 X; N& h& s9 s2 r( o" A# W
├──56-网络
; v: B" |6 B# Z| ├──56.1卷积的本质_ev.mp4 25.20M
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* y: c l" B: y1 H| ├──57.2线动力系统_ev.mp4 36.03M6 v' n+ |! h( b7 z! @* B
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4 N" x5 C& y( n0 Y, @| ├──57.4线动力学与非线动力学系统(二)_ev.mp4 34.71M
- B1 r) ^6 l( X& P9 b9 y| └──57.6Poincare引理_ev.mp4 33.25M
0 c+ L }4 x% C' r9 V) V+ L+ d├──58-订单流模型
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) U% _- y G* _9 }% \" s| ├──58.3点过程基础(二)_ev.mp4 23.25M: p. k o. Z* x1 b% e
| ├──58.4点过程基础(三)_ev.mp4 17.23M
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├──59-区块链一场革命
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, A1 P& D; w2 @% @) |0 f5 f| ├──60.13 四大热力学势(二)_ev.mp4 33.74M
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" E7 a' z' W1 H X M# z! W3 R| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二)_ev.mp4 33.09M: u. x4 @ n4 }& q
| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一)_ev.mp4 28.34M
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- G$ z9 i' }" O2 W' E9 U& K* E% Y| ├──63.6ABM为经济系统建模_ev.mp4 27.00M$ Z& J R$ l$ F2 J& {5 t2 j. [& X
| ├──63.7经典经济学如何给市场建模_ev.mp4 31.00M
( g; }0 f; h! N9 K0 v+ v% _| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易_ev.mp4 35.26M% [, G/ g6 j* r) b6 H8 ?
| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散_ev.mp4 22.09M% c: r3 y* @ i; Z
├──64-用伊辛模型理解复杂系统 0 K2 h$ x+ |! T8 t8 s
| ├──64.10(网络中的)投票模型_ev.mp4 22.04M
2 j4 [! T, F" t! w5 ]7 I| ├──64.11观念动力学_ev.mp4 26.78M
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/ |8 B: Z# p1 d" ?2 u* O| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型_ev.mp4 22.04M
! B' _! O/ [1 ?; h3 u| ├──64.2伊辛模型(一)_ev.mp4 17.17M
6 a+ P6 C# m& H5 W% @) }* e| ├──64.3伊辛模型(二)_ev.mp4 18.58M
/ M& W# c1 Q$ P p| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟_ev.mp4 21.75M d }" G9 p" i* F. j. W+ A% ~
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- x9 m1 k+ S& l7 z9 F| ├──64.7Critical Exponents_ev.mp4 24.35M1 p" I9 C: p3 ^7 s# u$ {% W8 E
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| └──64.9(空间中的)投票模型_ev.mp4 30.30M
- d1 ?1 J9 T& o3 K├──65-金融市场的复杂性 % N( K2 ?6 B8 v# ?
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; H* r! J% Q& Y1 h4 ?$ Q| ├──65.17Heterogeneous Beliefs(一)_ev.mp4 39.23M& F& }5 c! v2 [* `1 G3 x
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4 e5 h% k8 g* o, C/ _| ├──65.2导论(二)_ev.mp4 35.98M; A1 _" z' N! k* ?. \4 @6 X
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| ├──65.5导论(五)_ev.mp4 34.45M
: p! q/ ~% ~, y1 U$ o6 ~/ m% S| ├──65.6Classical Benchmarks(一)_ev.mp4 28.57M
# V7 [9 z2 e2 e4 q4 N2 n: s| ├──65.7Classical Benchmarks(二)_ev.mp4 26.06M. U2 W/ w* }: V
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| └──65.9Classical Benchmarks(四)_ev.mp4 20.35M, |5 J) N& e, T. Q9 v
├──66-广泛出现的幂律分布 v2 _3 i0 y1 I: \: x S$ o; s$ }
| ├──66.1界(一)_ev.mp4 27.39M) q2 N% k. ^: C! ` k4 q
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2 E' ^% M. U* n5 Y. L| ├──66.3界(三)_ev.mp4 21.53M* ?7 ]& Z* B0 }& q8 D+ @ j6 g
| ├──66.4界(四)_ev.mp4 29.07M! h: E2 f- ^* O1 u) P* h/ f- R
| ├──66.5城市、商业(一)_ev.mp4 31.66M
$ a) o+ P' R# Z- u| ├──66.6城市、商业(二)_ev.mp4 31.14M
C6 g8 o) z) E; ?0 l* ~| ├──66.7启示(一)_ev.mp4 29.01M
; s A+ a$ d; P( \) E3 @) U| ├──66.8启示(二)_ev.mp4 16.49M
# s6 P: f$ \4 o. v* C| └──66.9总结_ev.mp4 16.93M
; b* h4 N- `! _% G5 e├──67-自然启发算法
1 j' g8 h% T$ R U! s6 P| ├──67.10粒子群算法(一)_ev.mp4 33.51M) H3 l8 k( H. Q' |
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| ├──67.12粒子群算法(三)_ev.mp4 30.83M" X3 F8 ^, N" {4 L7 c
| ├──67.13遗传算法和PSO的比较_ev.mp4 23.24M
1 R# y" q7 E7 O: P| ├──67.14更多的类似的算法(一)_ev.mp4 31.37M
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| ├──67.16答疑_ev.mp4 31.91M l7 J7 O2 u1 y# O& s
| ├──67.1课程回顾及答疑_ev.mp4 28.10M
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3 p! i( @4 _2 ]' \' || ├──67.4模拟退火算法(一)_ev.mp4 36.03M) x6 E' F3 Y( o: v) J
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( A- A5 }# y3 @5 x: @├──68-机器学习的方法 v/ {) k( w+ o
| ├──68.10输出是最好的学习(二)_ev.mp4 15.13M' S) A$ p0 c2 ?/ A+ C1 x1 k
| ├──68.11案例(一)_ev.mp4 25.92M
% X/ y$ ~" c( x+ [7 b| ├──68.12案例(二)_ev.mp4 17.19M5 M! X M$ Z7 q: n
| ├──68.13案例(三)_ev.mp4 19.23M
# R: r0 A6 p$ @9 X4 _| ├──68.14案例(四)_ev.mp4 34.24M) ~0 z) b" w& U, A% _* t
| ├──68.15案例(五)_ev.mp4 15.26M
1 l ]) j, D/ |2 {' ]) C- \| ├──68.1为什么要讲学习方法_ev.mp4 23.41M
/ `) {% u8 k- T9 J2 ^| ├──68.2阅读论文_ev.mp4 18.84M
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| ├──68.5碎片化时间学习及书籍_ev.mp4 47.06M
, M' k2 E/ o$ m) ]9 d) ^; A! G| ├──68.6视频学习资源及做思维导图_ev.mp4 31.28M( f( U$ {) j0 P# @9 w( l6 i2 U
| ├──68.7铁哥答疑(一)_ev.mp4 27.31M+ A/ K: s7 V6 Z: i# S8 X
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| └──68.9输出是最好的学习(一)_ev.mp4 21.01M$ s, F" v5 v4 P
├──69-模型可视化工程管理 . F; Q$ j$ k5 u* M7 S. s% Z. Y5 d
| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一)_ev.mp4 27.14M. ^. B$ h! Y& @9 W4 E8 T! M- g
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- F. X% R3 l4 g) y$ T, u| ├──69.15Dashboard补充_ev.mp4 47.87M; q$ E4 V' h: [$ z# D$ R
| ├──69.16ELK补充_ev.mp4 54.03M: X+ y# C+ G* z6 H; q, E3 b
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. h# [2 x5 } z/ u6 j# J├──70-最新回放 7 \$ c; o- p/ K: F R7 a8 W5 X0 L
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# g! n# \+ I3 U. o1 C/ Z├──71-线动力学系统(上) $ B( c- }1 Z' c9 j6 d
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; G# _+ l+ c h, ~3 @- k| ├──71.20混沌(十一)_ev.mp4 21.09M( O. y- h) E: D+ ]4 k
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. V% ?+ ^! T5 \% A6 ]$ R' q| ├──71.8Bifurcation(五)_ev.mp4 33.44M7 F3 @2 F( p0 ~* q7 c& \3 y
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├──72-线动力学系统(下)
) E' R# w1 Z2 E+ u( h8 X4 u! r| ├──72.1自然语言处理(一)_ev.mp4 28.69M
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- _" \" f3 [) j! t6 ~├──73-自然语言处理导入
" a+ I/ A4 P4 v! m; y0 n| ├──73.1中文分词_ev.mp4 24.91M- b, r/ V5 D) U8 c% _
| ├──73.2中文分词、依存文法分析_ev.mp4 22.11M
( p% z3 I2 Q1 u. D! n7 w| ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算_ev.mp4 35.61M
: Q% J/ M3 c* M. d( x6 F! d| ├──73.4知识库构建、问答系统_ev.mp4 36.10M
- w( M+ e- v# h. k| ├──73.5示范2的豆瓣评论词云(一)_ev.mp4 48.07M5 _4 c- P- J" D; s, i9 G
| ├──73.6示范2的豆瓣评论词云(二)_ev.mp4 42.91M2 F$ C0 c0 N' W7 M
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' O& W T; d2 e% B| ├──73.8示范2的豆瓣评论词云(四)_ev.mp4 58.42M
/ a: \: {! }. }- u5 o| └──73.9示范2的豆瓣评论词云(五)_ev.mp4 51.46M
0 Y e7 G! A$ m├──74-复杂网络上的物理传输过程 + s; h0 F: o4 X, b, O
| ├──74.10一些传播动力学模型(七)_ev.mp4 28.05M4 [* ?( `& v8 P9 n8 r
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7 ^) }+ Z# g6 L- B| ├──74.4一些传播动力学模型(一)_ev.mp4 25.94M/ ]7 ^" `' y0 C* C! x# h
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' C1 D" g. R, r├──75-RNN及LSTM 3 N6 @$ D! j. j1 |2 f3 G) J- l
| ├──75.10梯度消失与梯度爆炸(二)_ev.mp4 21.87M
* N+ ^, _5 {' h| ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法_ev.mp4 18.73M$ s$ m( S0 u5 h/ C8 O8 Y* \
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4 q) R, t9 z3 T8 k% ]4 R' V- E| ├──75.16LSTM Text Generation(一)_ev.mp4 39.45M
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| ├──75.4A dance between fix points_ev.mp4 28.11M
6 B/ p) J# e3 F: L; q5 O; K| ├──75.5Fix point、Train Chaos_ev.mp4 24.80M! S" n% V2 n: A4 P! F
| ├──75.6RNN作为生成模型(动力系统)_ev.mp4 22.77M
' T" o3 k2 G$ d| ├──75.7RNN训练—BPTT(一)_ev.mp4 21.29M$ Q% a0 p, n# b, {+ s; k5 R
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2 y# b$ Y. r; u5 M- ]| └──75.9梯度消失与梯度爆炸(一)_ev.mp4 20.95M" F& S( z; `/ r$ s
├──76-漫谈人工智能创业
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% b! B) `/ h3 c- M' Q( Y9 M| ├──76.15三个战略管理学商业模型(八)_ev.mp4 21.20M- \% Y8 S- @' o4 g: I# g% l4 w! ^
| ├──76.16三个战略管理学商业模型(九)_ev.mp4 25.02M
: Q }! I# V8 i9 V8 T| ├──76.17关于Entrepreneurship_ev.mp4 12.34M
. ^* {- h8 @9 F0 a: \ u+ m" N" x| ├──76.1人工智能对我们生活的影响(一)_ev.mp4 44.37M1 L- D7 |( d3 @& v0 `, |: g
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| ├──76.6人工智能对我们生活的影响(六)_ev.mp4 104.79M
, c7 j5 i+ V2 ~| ├──76.7人工智能创业中的商业思维_ev.mp4 26.61M" h) a1 f8 [+ W" m- m; x
| ├──76.8三个战略管理学商业模型(一)_ev.mp4 18.42M/ L# g" R% F0 T3 O8 Z! l
| └──76.9三个战略管理学商业模型(二)_ev.mp4 18.03M$ G3 X+ R' a% n8 T( Z+ g
├──77-学习其他主题 9 Q6 g( b# Z" T% W9 [
| ├──77.10程序讲解(三)_ev.mp4 43.82M
' ?9 l# c0 ?% n4 e7 B+ l| ├──77.1_ev.mp4 26.60M
5 x* W" m& X8 v) {5 @/ f| ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器_ev.mp4 25.89M
1 f8 D- ^* w. U: u2 n% m| ├──77.3玻尔兹曼机_ev.mp4 33.07M, ?7 A- e9 |* D- D# m j& c
| ├──77.4学习(一)_ev.mp4 24.43M! Q. r* D; h. d, E6 @9 @
| ├──77.5学习(二)_ev.mp4 22.73M
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├──78-课程总结
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