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万门大学人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

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发表于 2022-7-1 03:42:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
034201q08021mmqzox800m.png 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
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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! `
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|   ├──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
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! 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 ?
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|   ├──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
|   └──54.9Spark巩固(四)_ev.mp4  46.71M
, 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
1 H1 p2 ^8 d, n% H1 ^1 p6 Z|   ├──55.3人的智能(一)_ev.mp4  16.12M# i; C* b3 M" a" g4 I
|   ├──55.4人的智能(二)_ev.mp4  26.87M2 W* i6 n- s/ f0 h# c5 m
|   ├──55.5人的智能的特点(一)_ev.mp4  28.03M: B8 b' W2 M7 J- `
|   ├──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
4 p. ^# h$ j' t; Y* h2 E9 @+ ||   ├──56.2卷积的三大特点_ev.mp4  30.68M
9 e1 j6 d7 g' I, g3 Y# ?|   ├──56.3Pooling_ev.mp4  15.31M2 b9 \5 i) P8 _1 p+ E+ ?; Y
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& }+ ~6 f1 G( b9 i! E! g|   ├──56.5数字识别(二)_ev.mp4  29.09M  ~' }& u5 K! N9 G4 v5 F; g% m
|   ├──56.6感受野_ev.mp4  21.64M
5 C4 {4 \5 [) a+ s$ e& I. x! j|   └──56.7RNN_ev.mp4  21.72M
+ D  [6 y4 C' _2 ^├──57-线动力学  " ^) g, \6 r1 O* }0 F, ~9 S, B
|   ├──57.1非线动力学_ev.mp4  21.38M
* y: c  l" B: y1 H|   ├──57.2线动力系统_ev.mp4  36.03M6 v' n+ |! h( b7 z! @* B
|   ├──57.3线动力学与非线动力学系统(一)_ev.mp4  36.38M
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  
2 ?& C/ E8 I) N2 a# N  [" c# C|   ├──58.1交易_ev.mp4  19.87M
8 e* h; T4 t6 u& r7 p" l& @|   ├──58.2点过程基础(一)_ev.mp4  13.19M
) 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
7 i$ g* R6 o1 F* j/ e|   ├──58.5订单流数据分析(一)_ev.mp4  20.62M( ?" S; t/ C7 D, y3 B9 E5 J* u% O
|   ├──58.6订单流数据分析(二)_ev.mp4  19.62M. B/ a. O7 R. s; P
|   ├──58.7订单流数据分析(三)_ev.mp4  16.47M4 q4 O  Z) v: s0 E
|   ├──58.8订单流数据分析(四)_ev.mp4  19.76M7 Z# ?" V5 N1 i: T
|   └──58.9订单流数据分析(五)_ev.mp4  24.29M) ?" z5 ~; T7 \
├──59-区块链一场革命  
' H5 ?7 B; M3 K* u9 q|   ├──59.1比特币(一)_ev.mp4  22.08M
/ v7 F) g+ \6 g; [) P|   ├──59.2比特币(二)_ev.mp4  15.03M5 A7 I8 x* S8 N# }; p6 v6 S
|   ├──59.3比特币(三)_ev.mp4  30.59M
/ u6 T' t/ Z! a. r. c|   └──59.4以太坊简介及ICO_ev.mp4  15.14M
+ o# [. n. {2 e9 q$ X% R├──60-统计物理专题(一)  * X5 q3 ]( A( ~
|   ├──60.10证明理想气体方程_ev.mp4  20.84M5 n4 D% ?% M9 T$ R
|   ├──60.11化学势_ev.mp4  37.37M/ N; z# ~" I6 A9 F
|   ├──60.12四大热力学势(一)_ev.mp4  26.52M
, A1 P& D; w2 @% @) |0 f5 f|   ├──60.13 四大热力学势(二)_ev.mp4  33.74M
4 @9 b& M; k! O. n( b$ B! }|   ├──60.1统计物理的开端(一)_ev.mp4  30.06M" f$ c  s% `. @9 E
|   ├──60.2统计物理的开端(二)_ev.mp4  21.15M* I2 N2 g4 _+ s0 |8 V0 A( B
|   ├──60.3抛硬币抛出正态分布(一)_ev.mp4  17.89M
2 z8 ~3 w8 j. r. \' i( A0 C6 _+ z|   ├──60.4抛硬币抛出正态分布(二)_ev.mp4  32.33M
* P% P# O% U  J0 ^5 l5 a7 i1 R|   ├──60.5再造整个世界(一)_ev.mp4  27.50M& u% i% M# Y& g& i9 ~
|   ├──60.6再造整个世界(二)_ev.mp4  31.17M( h$ z! v7 m2 c- H" n2 r
|   ├──60.7温度的本质(一)_ev.mp4  36.61M! T" \& p9 p0 w7 |) L) E& Z
|   ├──60.8温度的本质(二)_ev.mp4  24.75M  S" B# k4 E- Z3 b/ S
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- \- h9 r4 \1 C1 `. @. d├──61-统计物理专题(二)  
8 \- n1 \* K6 V, l* c: |- C2 b|   ├──61.1神奇公式.mp4_ev.mp4  31.21M3 d; x9 |: v. F7 N5 C( ]( X
|   ├──61.2信息熵(一)_ev.mp4  16.52M: b% b' F3 I0 O" g( N+ K/ f) d6 N7 h
|   ├──61.3信息熵(二)_ev.mp4  24.66M
6 g$ k' P" f9 U% Q! l' }( x|   ├──61.4Boltzmann分布_ev.mp4  27.06M
; g) X; ]. ?2 n; y8 Q|   └──61.5配分函数Z_ev.mp4  34.45M
4 U9 ]' }9 ]( A1 k├──62-复杂网络简介  
/ \2 M8 g- E8 h: k( s% d|   ├──62.1Networks in real worlds_ev.mp4  13.10M
: O7 W$ ^1 e, M|   ├──62.2BasicConcepts(一)_ev.mp4  19.69M# U; O% b3 W0 R' G
|   ├──62.3BasicConcepts(二)_ev.mp4  13.23M
& M& N' r) u6 Y$ {|   ├──62.4Models(一)_ev.mp4  11.89M$ ?, v) C; j& h3 U
|   ├──62.5Models(二)_ev.mp4  13.89M7 u) Z$ e% K5 d& G7 X7 K4 x* o
|   ├──62.6Algorithms(一)_ev.mp4  24.00M
" W) H' N: g; m1 C|   └──62.7Algorithms(二)_ev.mp4  31.17M5 K2 T2 a& J' R4 O, i+ F0 V5 b
├──63-ABM简介及金融市场建模  7 U' M# W) j# w" E+ h
|   ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统(一)_ev.mp4  23.42M
" 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
% B! l- H5 p/ q6 t# R1 s|   ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二)_ev.mp4  22.23M6 a9 Y% L/ }) b9 l
|   ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型_ev.mp4  28.28M
0 n* S  N) t8 V4 U# [& d6 Y|   ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为_ev.mp4  28.49M
8 G! d- [3 O8 z. K+ Z|   ├──63.16学习模型_ev.mp4  31.32M
* I" h! Z8 j- y+ X# w|   ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制_ev.mp4  14.21M
' r% J2 U# l5 a( a) ~|   ├──63.18ABM的特点_ev.mp4  26.18M
- v0 A3 [" I2 m, f; i|   ├──63.1课程介绍_ev.mp4  24.25M
; o- t+ |* v7 E; n$ M" k5 r|   ├──63.2系统与系统建模_ev.mp4  34.69M
( q. h0 L+ y1 n/ p1 p6 N% l( x|   ├──63.3ABM与复杂系统建模(一)_ev.mp4  31.75M
9 n* O: A3 X& {( S  S|   ├──63.4ABM与复杂系统建模(二)_ev.mp4  38.50M8 q7 a* J& I5 R  }. K
|   ├──63.5ABM与复杂系统建模(三)_ev.mp4  32.45M
- 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
( H" q3 ~- \# ?. J4 ~|   ├──64.12集体运动Vicsek模型_ev.mp4  32.74M9 H7 i2 q) e( I, r  t
|   ├──64.13自旋玻璃_ev.mp4  15.90M
+ m: s% I6 T6 ?# _& W/ ]5 N! k|   ├──64.14Hopfield神经网络_ev.mp4  19.79M4 _# h& Z0 D) L+ U
|   ├──64.15限制Boltzmann机_ev.mp4  26.94M
, ?- H& f+ S0 Q- A( L$ r$ j! [3 t|   ├──64.16深度学习与重正化群(一)_ev.mp4  32.47M
" f! R3 ]/ G$ A: g; i& v|   ├──64.17深度学习与重正化群(二)_ev.mp4  20.74M& p: z; ?. x. S: D5 a
|   ├──64.18总结_ev.mp4  28.96M* d: c. B7 T2 P$ `: z+ `$ m2 Y
|   ├──64.19答疑_ev.mp4  16.10M
/ |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% ~
|   ├──64.5Ising Model(2D)_ev.mp4  23.87M* z( q6 \, v. l0 ^! F" |
|   ├──64.6相变和临界现象_ev.mp4  37.25M
- x9 m1 k+ S& l7 z9 F|   ├──64.7Critical Exponents_ev.mp4  24.35M1 p" I9 C: p3 ^7 s# u$ {% W8 E
|   ├──64.8正问题和反问题_ev.mp4  25.36M/ n$ t) F. M. Y7 g& q3 Y2 j
|   └──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# ?
|   ├──65.10Classical Benchmarks(五)_ev.mp4  27.05M( y) f1 H& g: R  b6 T
|   ├──65.11Endogenous Risk(一)_ev.mp4  38.14M
8 y0 o; q( v* Y- e1 H2 `|   ├──65.12Endogenous Risk(二)_ev.mp4  33.31M
3 C+ D+ y# f4 q|   ├──65.13Endogenous Risk(三)_ev.mp4  36.90M
0 h+ \. `! L5 m4 r# j|   ├──65.14Endogenous Risk(四)_ev.mp4  16.74M
% Y! [* v8 C7 P( o|   ├──65.15Endogenous Risk(五)_ev.mp4  31.86M+ e' T, z8 M0 [) G
|   ├──65.16Endogenous Risk(六)_ev.mp4  33.94M
; H* r! J% Q& Y1 h4 ?$ Q|   ├──65.17Heterogeneous Beliefs(一)_ev.mp4  39.23M& F& }5 c! v2 [* `1 G3 x
|   ├──65.18Heterogeneous Beliefs(二)_ev.mp4  41.14M
8 h+ P8 B5 A' p0 w0 P0 A/ t) [|   ├──65.19总结_ev.mp4  19.32M9 w% T/ `1 H& `$ i& e. V8 f5 h& t; w
|   ├──65.1导论(一)_ev.mp4  35.84M
4 e5 h% k8 g* o, C/ _|   ├──65.2导论(二)_ev.mp4  35.98M; A1 _" z' N! k* ?. \4 @6 X
|   ├──65.3导论(三)_ev.mp4  19.40M* E# j/ c7 T% Q% @3 x2 E9 ?
|   ├──65.4导论(四)_ev.mp4  27.17M" l# j7 m6 \1 t7 p5 `3 l& z
|   ├──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
|   ├──65.8Classical Benchmarks(三)_ev.mp4  36.93M) ?- R" T$ Z" r# A- T! Z
|   └──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
|   ├──66.2界(二)_ev.mp4  23.01M
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' |
|   ├──67.11粒子群算法(二)_ev.mp4  34.27M6 b" u4 q% D9 X6 s# I) @" a
|   ├──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
0 Y: f2 \) G6 y; O! A|   ├──67.15更多的类似的算法(二)_ev.mp4  24.01M: t2 H+ S" c5 X
|   ├──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
+ h: y+ u7 M  K0 G0 v2 ~! n4 M: v|   ├──67.2概括(一)_ev.mp4  27.31M2 X2 A( e0 u! G4 q2 M5 |7 ~  @7 \) q
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|   ├──67.5模拟退火算法(二)_ev.mp4  30.02M
7 R" v' M8 |$ I) l$ X8 S8 r9 M|   ├──67.6进化相关的算法(一)_ev.mp4  24.63M
0 b0 @- I! O8 X6 \' s9 Z2 L+ c' u|   ├──67.7进化相关的算法(二)_ev.mp4  27.55M, f' K( ^% Z5 V) h1 W
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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
  `6 M! g" H7 ^3 w+ s|   ├──68.3综述式文章举例(一)_ev.mp4  79.55M
; w# w$ A5 Z8 \( @|   ├──68.4综述式文章举例(二)_ev.mp4  144.72M( r6 U2 l( ?0 H! a9 U5 l
|   ├──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
|   ├──68.8铁哥答疑(二)_ev.mp4  18.13M* N3 V2 C! M4 ^) q* E4 n2 I
|   └──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
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( `3 M/ |  G7 Y) i, n$ f|   ├──69.13日志管理系统—ELK_ev.mp4  42.96M
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; ?5 ~' T3 X" m6 _, x4 o|   ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五)_ev.mp4  45.19M
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|   ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七)_ev.mp4  47.04M
" q; _7 w- n6 [, ?+ `|   └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八)_ev.mp4  29.67M
7 t/ S' i- z" _$ o  J& ]) ^├──70-Value Iteration Networks  2 j; Z  D7 R9 P) }4 J
|   ├──70.1Background&Motivation_ev.mp4  22.65M) y' T1 M$ N2 R
|   ├──70.2Value Iteration_ev.mp4  19.63M2 l8 x) O" X, Y1 J0 B  E& s
|   ├──70.3Grid—world Domain_ev.mp4  23.08M
  Q# Z) y+ K' s% @0 T* q|   └──70.4总结及答疑_ev.mp4  25.47M
. h# [2 x5 }  z/ u6 j# J├──70-最新回放  7 \$ c; o- p/ K: F  R7 a8 W5 X0 L
|   ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入_ev.mp4  453.89M  m; z. X' v2 K. w  H
|   └──0822 高频订单流模型、区块链介绍_ev.mp4  369.32M
# g! n# \+ I3 U. o1 C/ Z├──71-线动力学系统(上)  $ B( c- }1 Z' c9 j6 d
|   ├──71.10混沌(一)_ev.mp4  26.29M  p3 |( |% l6 c& N0 {
|   ├──71.11混沌(二)_ev.mp4  22.92M/ `& p/ C0 q& Y' w0 a1 F! ^
|   ├──71.12混沌(三)_ev.mp4  19.48M
3 ^+ |6 ]1 d  P5 _1 {1 z- U' r5 O: \|   ├──71.13混沌(四)_ev.mp4  22.06M( Q* y7 e( Z! F2 c& l
|   ├──71.14混沌(五)_ev.mp4  30.06M
1 ~9 p$ Y8 ~& y( v  j5 j! @7 p|   ├──71.15混沌(六)_ev.mp4  74.97M; x: H- _. p5 b& d8 U5 v
|   ├──71.16混沌(七)_ev.mp4  154.78M/ n$ Q; O6 }( `2 e" C( x- |8 f
|   ├──71.17混沌(八)_ev.mp4  29.80M4 z5 Q; d* @+ ]  C$ w  Q/ ]0 F
|   ├──71.18混沌(九)_ev.mp4  29.53M$ d! g# a6 Z% E. a6 x. I. L7 C
|   ├──71.19混沌(十)_ev.mp4  18.50M
8 W, f$ J' Y% Z! c9 m6 u|   ├──71.1线动力学系统(一)_ev.mp4  25.99M
; G# _+ l+ c  h, ~3 @- k|   ├──71.20混沌(十一)_ev.mp4  21.09M( O. y- h) E: D+ ]4 k
|   ├──71.2线动力学系统(二)_ev.mp4  30.90M
0 S: P  v5 l3 E; {- o% T|   ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理_ev.mp4  31.32M" D0 M/ [; P& M# ]6 `" L
|   ├──71.4Bifurcation(一)_ev.mp4  12.63M. F5 v6 G; x0 g. M" q
|   ├──71.5Bifurcation(二)_ev.mp4  30.39M
; g. F; ?# ]1 N9 O# h9 ^0 N|   ├──71.6Bifurcation(三)_ev.mp4  28.40M
  ^4 W0 d; _$ w% E|   ├──71.7Bifurcation(四)_ev.mp4  26.12M
. V% ?+ ^! T5 \% A6 ]$ R' q|   ├──71.8Bifurcation(五)_ev.mp4  33.44M7 F3 @2 F( p0 ~* q7 c& \3 y
|   └──71.9Bifurcation(六)_ev.mp4  57.34M! @6 }) F3 u( M" T' X! h
├──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
( q9 v; a1 y7 \, X9 [|   ├──72.2自然语言处理(二)_ev.mp4  31.79M
( x2 j8 f7 b. G& H9 P& b|   ├──72.3RNN_ev.mp4  31.55M# B! U, l; F2 d: ^) u/ e, `8 M& D
|   └──72.4RNN及_ev.mp4  28.39M
- _" \" 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
|   ├──73.7示范2的豆瓣评论词云(三)_ev.mp4  50.17M
' 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
|   ├──74.11一些传播动力学模型(八)_ev.mp4  21.25M. m: J7 e0 H  M9 S% l
|   ├──74.12仿真模型的建立过程(一)_ev.mp4  39.14M
5 f- f: q' i! B+ J( G|   ├──74.13仿真模型的建立过程(二)_ev.mp4  38.29M
6 ]' Z2 a2 P+ x: W* i|   ├──74.14仿真模型的建立过程(三)_ev.mp4  54.52M
3 C) n8 I  F8 x|   ├──74.15仿真模型的建立过程(四)_ev.mp4  38.90M6 ?/ B5 B  m: n2 u- a
|   ├──74.16Combining complex networks and data mining_ev.mp4  28.94M/ Q6 m  T( R6 z
|   ├──74.1一些基本概念_ev.mp4  17.19M
4 ^, f) f5 U7 \% a# e|   ├──74.2常用的统计描述物理量_ev.mp4  13.42M
' K  P. }% q& {9 t: W) x|   ├──74.3四种网络模型_ev.mp4  27.73M
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
|   ├──74.5一些传播动力学模型(二)_ev.mp4  26.77M
. p% n' O$ c0 w5 z) W, M0 X|   ├──74.6一些传播动力学模型(三)_ev.mp4  26.95M/ S7 k7 K* L, r" I5 v
|   ├──74.7一些传播动力学模型(四)_ev.mp4  28.36M
0 s, y2 x6 s7 t0 @|   ├──74.8一些传播动力学模型(五)_ev.mp4  27.04M
2 r3 Z" q3 N# l1 m|   └──74.9一些传播动力学模型(六)_ev.mp4  25.19M
' 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* \
|   ├──75.12LSTM_ev.mp4  30.34M
8 g# y, Y  \5 @3 F- u5 f- x( J8 c|   ├──75.13LSTM、Use Examples_ev.mp4  32.03M
7 e! j8 l/ ]* l( o( n1 q$ W|   ├──75.14词向量、Deep RNN_ev.mp4  19.94M
/ Z$ V* W5 F( C|   ├──75.15Encoder Decoder Structure_ev.mp4  18.67M
4 q) R, t9 z3 T8 k% ]4 R' V- E|   ├──75.16LSTM Text Generation(一)_ev.mp4  39.45M
* }9 K  H+ I  q5 i) R8 Y|   ├──75.17LSTM Text Generation(二)_ev.mp4  47.18M1 ^# L# b" m: x9 S$ Y5 f) T7 o
|   ├──75.18LSTM Text Generation(三)_ev.mp4  49.51M
0 n" `- j+ j, u: m/ J|   ├──75.1RNN—序列处理器(一)_ev.mp4  21.71M; ^" x5 k$ E! f+ G! {
|   ├──75.2RNN—序列处理器(二)_ev.mp4  29.13M
# [% L4 f9 k/ r5 b2 ^|   ├──75.3A simple enough case_ev.mp4  27.06M# t& f4 g  C( U7 S1 ~
|   ├──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
|   ├──75.8RNN训练—BPTT(二)_ev.mp4  17.23M
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  
3 F. k' z, L7 x0 U|   ├──76.10三个战略管理学商业模型(三)_ev.mp4  35.85M4 A: e# d! P$ K1 _3 X7 j
|   ├──76.11三个战略管理学商业模型(四)_ev.mp4  35.31M
4 X- m' k( F( x. t|   ├──76.12三个战略管理学商业模型(五)_ev.mp4  28.81M" i2 o$ `4 r  c/ v4 b7 G+ t1 {/ I
|   ├──76.13三个战略管理学商业模型(六)_ev.mp4  94.06M7 [' m# I# p4 s& M' e! w/ q
|   ├──76.14三个战略管理学商业模型(七)_ev.mp4  30.55M
% 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
|   ├──76.2人工智能对我们生活的影响(二)_ev.mp4  36.44M* ]9 ^% H9 \0 `8 z: W6 ]
|   ├──76.3人工智能对我们生活的影响(三)_ev.mp4  41.90M2 }0 Y: @  A- o" d( t9 `
|   ├──76.4人工智能对我们生活的影响(四)_ev.mp4  62.05M
& N" g; t$ z3 e+ M8 J5 @|   ├──76.5人工智能对我们生活的影响(五)_ev.mp4  62.73M. P2 g0 K% u9 J7 \* n$ D/ z
|   ├──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
0 @; Z8 k6 I5 f1 P5 _/ P  L|   ├──77.6学习(三)_ev.mp4  23.01M
& O8 z- |) {" C|   ├──77.7学习(四)_ev.mp4  41.62M
, E5 Z+ A1 Z6 F0 [" r|   ├──77.8程序讲解(一)_ev.mp4  39.39M
2 t  \. k5 L- R9 Q1 m, u|   └──77.9程序讲解(二)_ev.mp4  50.66M5 S4 e: V9 F  z% A. s
├──78-课程总结  
5 o9 y" T" ?3 f1 ~|   ├──78.10课程总结(二)_ev.mp4  23.22M
2 T7 h( r* j7 i& [# i|   ├──78.1开场_ev.mp4  20.11M
" w5 m9 D8 N& ~7 K0 v6 ^|   ├──78.2Attention实例—Spatial Transformer_ev.mp4  56.18M$ \" G/ j2 R/ N% |
|   ├──78.3猫狗大战—CNN实战(一)_ev.mp4  38.92M# _" ^; h# @, r4 Q* {
|   ├──78.4猫狗大战—CNN实战(二)_ev.mp4  33.48M7 L0 [$ o* S/ f. d! p' I: s
|   ├──78.5RNN诗人_ev.mp4  27.19M
, x5 J/ }. B. U5 V: @|   ├──78.6课程复习_ev.mp4  30.84M
! P. D* X; J0 N* v5 Y|   ├──78.7课程大纲(一)_ev.mp4  17.56M
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