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6 r4 A+ h7 Z9 V! Z" D: x
. f% f# R8 ^! Z$ s0 ~
——/万门大学：人工智能、大数据与复杂系统一月特训班/, \, {1 {. t8 {8 L, t: _0 I9 K
├──01-复杂系统
% E& l' }* q/ `% y t5 }. N| ├──1.1物理预测的胜利与失效_ev.mp4 51.88M
" s" `! w. x4 d| ├──1.2预测失效原因_ev.mp4 17.77M5 n2 z1 o( e& U2 F* a. q5 B& h
| ├──1.3复杂系统引论_ev.mp4 37.27M
" e; ^/ j& k! _+ Q' z. @$ y/ h! _4 f| └──1.4生活实例与本章答疑_ev.mp4 32.40M
/ y6 ~0 p2 a- b7 [& w6 _9 `7 t├──02-大数据与机器学习 9 t8 W$ `9 z8 t
| ├──2.1大数据预测因为_ev.mp4 33.53M# X$ j% S/ X. R3 u a$ D8 Y
| └──2.2大数据与机器学习_ev.mp4 10.43M
1 |( J4 V' @8 V├──03-人工智能的三个阶段 + Z/ h! P8 U5 X2 z4 v5 [" w5 R( A
| ├──3.10课程大纲（二）_ev.mp4 29.09M( {- U U& q. u
| ├──3.1规则阶段_ev.mp4 93.55M
z3 n, d( `* E+ T4 X) T, `+ P2 _| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段_ev.mp4 16.44M4 Q: p$ a- r6 d' J
| ├──3.3课间答疑_ev.mp4 178.16M' P% g/ c' O W, Q
| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段_ev.mp4 43.15M. C2 X* X! ]# Q
| ├──3.5三个阶段总结分析_ev.mp4 20.15M3 a9 F, s8 a$ _ N6 q6 l
| ├──3.6人工智能的应用（一）_ev.mp4 38.89M
. T0 j2 Q" t- u: V: j0 m| ├──3.7人工智能的应用（二）_ev.mp4 22.36M
( a2 S8 m( b$ B; R. \| ├──3.8课间答疑_ev.mp4 171.58M& K3 O: }4 I1 S1 [
| └──3.9课程大纲（一）_ev.mp4 35.73M
& r2 c* t8 l( {, V1 S├──04-高等数学—元素和极限
9 s0 e7 H- o; O5 s; q| ├──4.10级数的收敛_ev.mp4 42.67M
1 l/ G+ S+ s; `! I# u/ r| ├──4.11极限的定义_ev.mp4 34.83M
% X' a( y2 G2 r( J# X/ _| ├──4.12极限的四则运算_ev.mp4 29.87M
/ I F/ F7 ]6 S* d# k* B7 j| ├──4.13极限的复合_ev.mp4 22.31M/ e' N- j* C# \ n
| ├──4.14连续性_ev.mp4 36.26M% y |3 P S$ y9 J# A1 M" ?
| ├──4.1实数的定义（一）_ev.mp4 30.06M
! d) Z# i0 Y! q; l1 ^! \: n! w| ├──4.2实数的定义（二）_ev.mp4 37.47M
9 S' z2 o/ ?( t m3 T1 s| ├──4.3实数的定义（三）_ev.mp4 32.26M. D) l: \. |: _3 d! z g( x9 ~
| ├──4.4实数的元素个数（一）_ev.mp4 20.77M
" U8 b( n- U6 h, T3 i$ ]| ├──4.5实数的元素个数（二）_ev.mp4 33.50M( H2 s( ~* \) F8 Z* k5 z
| ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）_ev.mp4 35.24M* a2 L8 U. N: \+ y
| ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）_ev.mp4 39.07M
/ G3 w' g& g' ^; U& \ m2 K" _| ├──4.8无穷大之比较（一）_ev.mp4 42.90M# q* t+ E6 j9 I7 C; [2 ]! ^! E
| └──4.9无穷大之比较（二）_ev.mp4 22.84M
2 X i: f2 u( Z+ j8 b├──05-复杂网络经济学应用 + _! g; \% P, ^* r0 B) d' F
| ├──5.1用网络的思维看经济结构_ev.mp4 41.42M* W! n+ [5 p6 F% ?- [7 c" K, w
| ├──5.2复杂网络认识前后_ev.mp4 50.29M
1 J% R* Z# t5 |: d( F5 A$ a" b5 n| ├──5.3从网络结构看不同地区（一）_ev.mp4 63.96M6 L8 i( j3 S2 ~2 s' Q9 ^* v; x
| └──5.4从网络结构看不同地区（二）_ev.mp4 35.92M7 V) l7 Z7 e0 _3 M
├──06-机器学习与监督算法 & p |* P7 j4 M
| ├──6.1什么是机器学习_ev.mp4 22.82M6 I$ M' m4 I0 r
| ├──6.2机器学习的类型_ev.mp4 38.71M" n1 Z/ l3 t( W Q8 ~1 u
| ├──6.3简单回归实例（一）_ev.mp4 39.09M
/ i: Z% j! e$ d' }| ├──6.4简单回归实例（二）_ev.mp4 31.11M
, ] q, M4 {2 u2 O9 n" r; K8 C- o" s" D| └──6.5简单回归实例（三）_ev.mp4 175.29M
. r6 b9 ]/ V' g' p3 h+ R; u1 X/ o├──07-阿尔法狗与强化学习算法 ; n1 z1 W# h4 f& D2 f
| ├──7.1人工智能的发展_ev.mp4 37.92M
% ?8 q- v% z* Z! K2 s! B| ├──7.2强化学习算法（一）_ev.mp4 28.98M; B. J2 X: W! [6 Y
| ├──7.3强化学习算法（二）_ev.mp4 45.27M
. N6 }; p4 g( g7 c3 q; `| ├──7.4强化学习算法（三）_ev.mp4 30.09M
. j( G+ v' s1 {7 g' l7 \| ├──7.5Alphago给我们的启示_ev.mp4 19.63M9 t$ S7 b- y3 Q# c# I$ t2 B. G
| └──7.6无监督学习_ev.mp4 22.70M
Z9 {, t) Z$ b; z! F' B( G9 G7 x( }, l├──08-高等数学—两个重要的极限定理
" \0 h, z1 U a2 ?1 l# V# ?| ├──8.1元素与极限的知识点回顾_ev.mp4 36.65M. D& M; j, h2 D& G
| ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）_ev.mp4 33.85M
0 X2 R( h: {" Z| ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）_ev.mp4 23.36M- C) `; V! F" ]$ U
| ├──8.4夹逼定理_ev.mp4 22.40M
; `! E$ M* U p' G8 n# L| └──8.5第二个重要极限定理的证明_ev.mp4 24.66M2 S7 G& ]$ ^, x9 H# ~7 }+ y) Q
├──09-高等数学—导数
6 G- B8 _& C4 o9 Y( y| ├──9.10泰勒展开的证明_ev.mp4 32.83M- n }, }0 U/ ^9 ?3 Y% P# ^
| ├──9.1导数的定义_ev.mp4 33.83M o; H! n# q; G! y
| ├──9.2初等函数的导数_ev.mp4 40.48M) s: I3 z1 X$ @1 q' N8 ^
| ├──9.3反函数的导数（一）_ev.mp4 19.05M1 ~. \# ^, b K2 D9 G0 J
| ├──9.4反函数的导数（二）_ev.mp4 24.05M' R' p/ y) j9 e# T9 J
| ├──9.5复合函数的导数_ev.mp4 25.47M
' x9 G ?0 s7 K7 E/ |! l$ c| ├──9.6泰勒展开_ev.mp4 15.28M6 v$ _9 k, P9 w9 @% m6 @& O
| ├──9.7罗尔定理_ev.mp4 22.64M
. _) ]! x* L0 T- x y* p `| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理_ev.mp4 45.57M
( E/ g4 v' R) i| └──9.9洛比塔法则_ev.mp4 40.31M* [1 y: d" \) G& Q) n+ c' _
├──10-贝叶斯理论 % _ R( E+ C+ a$ z# X) i
| ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）_ev.mp4 42.34M
) w# ?9 E) n' L% b* F# L6 J| ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）_ev.mp4 18.31M6 F, Z% ~+ j" c
| ├──10.12贝叶斯决策（一）_ev.mp4 31.45M
5 a$ ] O5 w R| ├──10.13贝叶斯决策（二）_ev.mp4 40.67M! T8 C6 l) `1 ?9 a- j% I
| ├──10.14贝叶斯决策（三）_ev.mp4 57.84M, z( B3 f; R- W3 r' {
| ├──10.1梯度优化（一）_ev.mp4 55.16M' H6 l2 b6 y' G/ Y: Q" A
| ├──10.2梯度优化（二）_ev.mp4 61.01M
% P) R) m" ?; r| ├──10.3概率基础_ev.mp4 32.75M8 |% p) v. \5 l/ E& p: W; y# f" B4 q
| ├──10.4概率与事件_ev.mp4 33.68M
! m1 f" ?+ b. \( \( f+ C+ ^' h| ├──10.5贝叶斯推理（一）_ev.mp4 32.50M
4 d& C: z5 A# Q, n; m; {| ├──10.6贝叶斯推理（二）_ev.mp4 33.61M
b i& x5 ^! O9 a" T% C| ├──10.7贝叶斯推理（三）_ev.mp4 27.97M
" `8 }$ i% f0 N. j| ├──10.8辛普森案件_ev.mp4 46.69M
. t0 k7 h9 y1 G$ W. d6 w| └──10.9贝叶斯推理深入_ev.mp4 38.72M
. P/ l! p4 G. x) s% e3 O9 E* P' w├──11-高等数学—泰勒展开
3 I0 V, E! M9 F5 f7 c9 @( N2 g| ├──11.1泰勒展开_ev.mp4 36.80M
! o4 ^* [6 D3 H9 k6 X( }| ├──11.2展开半径_ev.mp4 24.66M
& G& K! t% n# F9 U| ├──11.3欧拉公式_ev.mp4 43.18M
9 p- r9 O* G6 s& p; b2 _: w" Q6 q: a| ├──11.4泰勒展开求极限（一）_ev.mp4 24.30M, ]% ^' `2 ]9 @. Q. t, p1 \ t
| └──11.5泰勒展开求极限（二）_ev.mp4 49.89M
! C- n7 p( H I8 c├──12-高等数学—偏导数
' l' e: ` d9 A| ├──12.1偏导数的对称性_ev.mp4 30.84M1 @3 S6 z+ K- e9 P6 j. _
| ├──12.2链式法则_ev.mp4 30.43M7 F0 ^* F! G0 N3 l8 [- c
| └──12.3梯度算符、拉氏算符_ev.mp4 59.00M
% B1 u5 f3 A, p├──13-高等数学—积分
( C3 l8 H ~0 @3 k, {' N% w| ├──13.1黎曼积_ev.mp4 19.98M- Y* L. {" O, }$ a
| ├──13.2微积分基本定理_ev.mp4 47.92M
T h+ _8 c6 v, u* O2 Z& I4 v| ├──13.3分部积分（一）_ev.mp4 41.55M0 [- J' D* Z- S( J: f7 V! L4 B- p
| └──13.4分部积分（二）_ev.mp4 35.50M
( T- c4 E; k2 ~' _& a* W├──14-高等数学—正态分布 1 i- \) Y/ D; t0 v5 W& U2 N6 E
| ├──14.1标准正态分布_ev.mp4 44.52M
9 X& B& [3 W. l| ├──14.2中心极限定理_ev.mp4 30.54M
+ O, F; ] o% R| ├──14.3误差函数_ev.mp4 25.90M# d4 i2 l m5 t( [$ Q, x
| ├──14.4二维正态分布_ev.mp4 39.25M& D% e# B/ @" y" i# l. _9 M
| └──14.5多维正态分布_ev.mp4 29.15M( G' x# `. l0 j7 U; k! W
├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计 7 M: S* r& h# I/ P6 T/ @' W# Y s
| ├──15.10朴素贝叶斯（三）_ev.mp4 57.08M
1 S/ y ]4 }3 I! H8 C8 u| ├──15.11最大似然估计（一）_ev.mp4 22.49M
4 r4 \5 K; k, d2 n4 h- p N& z| ├──15.12最大似然估计（二）_ev.mp4 47.16M
, B# ^. ?) y! q# P8 M| ├──15.1蒙特卡洛分析（一）_ev.mp4 45.19M: a$ [8 l3 F( m: P2 r
| ├──15.2蒙特卡洛分析（二）_ev.mp4 31.51M
- _7 [4 n# g0 V3 q, v. u| ├──15.3贝叶斯先验_ev.mp4 42.46M' X* |6 a5 ~6 _ }- D
| ├──15.4先验到后验的过程_ev.mp4 19.68M/ c. S: f" w# L* t. q
| ├──15.5朴素贝叶斯（一）_ev.mp4 31.15M
5 \5 [- M1 {& Z3 H3 k| ├──15.6朴素贝叶斯（二）_ev.mp4 36.83M# \# H, ]$ r3 ]4 D, s# ~) p
| ├──15.7算法设计_ev.mp4 20.31M! v7 o; t8 O- z. M5 W
| ├──15.8TF-IDF（一）_ev.mp4 43.11M
, S- T) }* |% T/ q+ r) l9 m| └──15.9TF-IDF（二）_ev.mp4 36.36M# E2 L3 M! V- G2 B7 V; R
├──16-线
. f* _: ], N/ G| ├──16.10常规线空间_ev.mp4 46.76M6 r6 E7 h( \0 a
| ├──16.11线关_ev.mp4 32.55M: _. o3 X2 \7 M# {4 H# B& X
| ├──16.12秩_ev.mp4 48.48M
" ^# C3 h8 s9 s: l& ]8 e| ├──16.1线代数概述_ev.mp4 33.06M2 Z8 L) Q: I" o' K# q
| ├──16.2线代数应用方法论_ev.mp4 15.71M
: R6 P$ ?) B, `$ _ m4 {( v| ├──16.3线律_ev.mp4 39.97M7 j3 x& @+ [6 a9 N9 s
| ├──16.4线空间_ev.mp4 15.40M
3 L4 ?' H' ^; Q$ {| ├──16.5线空间八条法则（一）_ev.mp4 45.42M/ i, x' y( I1 B( \5 }+ E% n1 j* [
| ├──16.6线空间八条法则（二）_ev.mp4 41.80M& U/ \( D7 ^& x0 R8 j3 c
| ├──16.7线空间八条法则（三）_ev.mp4 28.44M
# [7 f) ]) E" _4 R$ q: v; n+ f| ├──16.8连续傅_ev.mp4 24.39M
: }5 F6 ]/ ^$ f4 X8 `( s| └──16.9傅立_ev.mp4 36.36M5 [9 J* {, s: X
├──17-数据科学和统计学（上）
. L8 O) q$ G# H4 v8 [6 ]$ M| ├──17.10随机变量（二）_ev.mp4 14.72M
7 H+ q6 ^$ G; K, h/ \4 g# X| ├──17.11换门的概率模拟计算（一）_ev.mp4 55.80M
6 |# U8 X8 c1 K# F% X$ m| ├──17.12换门的概率模拟计算（二）_ev.mp4 34.43M( Q; ?1 M: D' l8 b
| ├──17.13换门的概率模拟计算（三）_ev.mp4 47.87M
" E7 I5 K2 w+ W6 B: o# _6 L| ├──17.1课程Overview_ev.mp4 34.78M
5 x* P3 g% s5 l( Q- i| ├──17.2回顾统计学（一）_ev.mp4 60.73M
% |5 V8 [$ f% e" K| ├──17.3回顾统计学（二）_ev.mp4 50.90M
: q% A0 x% l1 v3 y( s% n| ├──17.4回顾统计学（三）_ev.mp4 27.05M: _3 f$ c/ G6 L( H" t" k
| ├──17.5回顾数据科学（一）_ev.mp4 33.12M4 o" K% L* h( Z3 c& L% ^4 o; q
| ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍_ev.mp4 55.57M+ @: `2 C( S" i3 g4 ^
| ├──17.7R和RStudio等介绍（一）_ev.mp4 23.00M
2 T! P- g$ X! @3 N1 H| ├──17.8R和RStudio等介绍（二）_ev.mp4 28.16M
9 w ]* ~$ k, j2 [; g% R; K| ├──17.9随机变量（一）(1)_ev.mp4 20.81M
; ?/ J9 ~; Z! w. }( _- r" f% x| └──17.9随机变量（一）_ev.mp4 20.81M! D- z( j& F8 ^) W) q: ^
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式
$ M; K4 i' d. U| ├──18.10等价类_ev.mp4 50.25M+ P, W: W$ g& F
| ├──18.11行列式（一）_ev.mp4 25.39M
/ U3 r6 q2 j4 v1 m% T3 [| ├──18.12行列式（二）_ev.mp4 33.75M. F: \8 Z& t. @6 b! Q5 C; u
| ├──18.13行列式（三）_ev.mp4 46.27M
% ]& {8 T2 j' ^ b" I- V$ A0 t0 y| ├──18.1线代数知识点回顾_ev.mp4 28.86M& J8 h4 y+ V4 X; v% q, I
| ├──18.2矩阵表示线变化_ev.mp4 27.65M% n0 _9 `& D; `# c
| ├──18.3可矩阵表示坐标变化_ev.mp4 56.85M
$ N( U, U& m) [3 s* R| ├──18.4相似矩阵_ev.mp4 59.53M
' u! w$ I6 a ^: I1 @1 @| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化_ev.mp4 20.31M, X; Y* o( ] y1 l9 h2 `
| ├──18.6线代数解微分方程_ev.mp4 59.24M
; E- M- Z# P$ `2 {3 _| ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）_ev.mp4 37.39M' G1 M+ \& R* @* d& x
| ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）_ev.mp4 31.29M
8 O7 j/ R' h: v| └──18.9等价关系_ev.mp4 27.29M8 b2 Y& L1 {1 }8 p7 }
├──19-Python基础课程（上）
) V9 r. D+ z3 I* v Z| ├──19.10变量类型—字符串类型（三）_ev.mp4 39.38M3 K( `" d! z& F- ?7 K9 F5 A: y6 G" S" ?
| ├──19.11变量类型—列表类型（一）_ev.mp4 23.55M/ J- t+ Y( Y* ^/ u& k9 d1 f1 {& Q/ u
| ├──19.12变量类型—列表类型（二）_ev.mp4 37.07M& R) u- X# R& U9 @) V/ m
| ├──19.13变量类型—列表类型（三）_ev.mp4 19.98M6 Z& Y* h) m9 R) r5 d
| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）_ev.mp4 27.60M
- x$ {; D! `% ?' q+ {- l| ├──19.15变量类型—字典类型（二）_ev.mp4 29.62M
( i& H' k" @ f- C- ^| ├──19.1Python介绍（一）_ev.mp4 29.08M
& Z, }1 A4 h1 O- N4 G. O4 V3 c! S P| ├──19.2Python介绍（二）_ev.mp4 36.70M
; W1 b0 k2 z3 K! x) v: e3 e| ├──19.3变量—命名规范_ev.mp4 28.31M
; s7 t" T n* E% H4 F4 A$ N| ├──19.4变量—代码规范_ev.mp4 20.08M4 g# y S: V' {7 i: a- n% f
| ├──19.5变量类型—数值类型_ev.mp4 21.93M
, r- H7 i. q% ]4 q| ├──19.6变量类型—bool类型_ev.mp4 19.92M
& y7 J) q5 ?1 c| ├──19.7变量类型—字符串类型（一）_ev.mp4 25.65M: z$ ]( Y; H$ H
| ├──19.8课间答疑_ev.mp4 19.74M
: n. K9 A" Q5 j0 U2 \' ]4 W| └──19.9变量类型—字符串类型（二）_ev.mp4 31.50M
" d0 ?8 L5 L- D$ U├──20-线代数—特征值与特征向量
; K L) n* c* [5 P2 T6 o: J6 _; M| ├──20.10线代数核心定理_ev.mp4 25.10M# X) {9 V9 b3 s' @
| ├──20.11对偶空间（一）_ev.mp4 25.34M7 N8 Q0 n/ M. t$ D" Q) n* U
| ├──20.12对偶空间（二）_ev.mp4 40.99M
3 R) R: N. n8 y1 n/ b4 H| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间_ev.mp4 20.48M0 q7 @/ m/ X7 p) _
| ├──20.14厄米矩阵_ev.mp4 10.23M
# r. }/ i$ h& V$ i. b+ h5 K| ├──20.1线代数知识点回顾_ev.mp4 25.64M* Z( @% i) X5 F) i. K9 W3 d/ {
| ├──20.2例题讲解（一）_ev.mp4 30.68M
7 M, } \: b* L| ├──20.3例题讲解（二）_ev.mp4 30.13M
6 y% X& b+ A4 |1 r| ├──20.4例题讲解（三）_ev.mp4 35.54M
^! ?* G' D0 W: q| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义_ev.mp4 59.50M
p8 ]" }- }- x9 |% v& l |: Q9 l4 F| ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）_ev.mp4 15.02M
( y; N7 v& m" V| ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）_ev.mp4 41.65M
' \- i8 Z2 x+ W6 s+ M9 m| ├──20.8本征值的计算（一）_ev.mp4 27.63M
2 s( S1 |$ E* D a# x5 K| └──20.9本征值的计算（二）_ev.mp4 28.06M
( g$ x1 ?( y, y) I; J8 W├──21-监督学习框架 " U" E2 E z g, p3 k; e. e9 U. L+ [
| ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）_ev.mp4 36.07M
y7 w3 k. K& f: M! b5 @3 d| ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）_ev.mp4 18.48M* [5 N( ?% ~' ]' p/ D
| ├──21.12线性分类器_ev.mp4 26.24M( w# Y U0 e# a+ U+ k
| ├──21.13高斯判别模型（一）_ev.mp4 21.79M2 A0 X1 P' o& P+ P
| ├──21.14高斯判别模型（二）_ev.mp4 31.06M
' v3 e* X+ J6 N& S# i# [! g# X| ├──21.1经验误差和泛化误差_ev.mp4 39.17M1 o! A3 B, t) f" T( ~* X
| ├──21.2最大后验估计_ev.mp4 38.50M* A) q, F0 X9 g& W( I
| ├──21.3正则化_ev.mp4 16.72M
/ E$ E$ C. O( h0 u: g# u| ├──21.4lasso回归_ev.mp4 41.22M) G/ H2 C/ f% P, t8 B4 @9 d
| ├──21.5超参数（一）_ev.mp4 31.27M
6 f" a" I% O2 O0 s| ├──21.6超参数（二）_ev.mp4 24.31M
/ P$ {, b* [; B) N5 p/ Q1 O| ├──21.7监督学习框架（一）_ev.mp4 29.26M2 M8 _1 K s! m- {# B
| ├──21.8监督学习框架（二）_ev.mp4 38.67M" ?& z9 }. |8 }2 g) a7 ?9 ~
| └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）_ev.mp4 32.40M
. c: ~3 M: P6 I- D3 O6 B├──22-Python基础课程（下）
4 g( }$ C9 ~ O$ D7 o! L| ├──22.10函数（三）_ev.mp4 26.77M
& _3 z2 n/ Y: M+ b4 g8 \- i/ D| ├──22.11函数（四）_ev.mp4 32.08M
5 V* p0 z' i3 @) W* {1 m1 U: Q| ├──22.12类（一）_ev.mp4 27.28M9 }& Q7 y4 _7 E2 c( e
| ├──22.13类（二）_ev.mp4 24.95M# C7 |8 l" }# q* Q5 U" ~3 y
| ├──22.14类（三）_ev.mp4 22.66M
- l. T- O* d" y" H% F! G| ├──22.1条件判断（一）_ev.mp4 33.72M
8 G7 x1 X) W; d. D7 L# Y| ├──22.2条件判断（二）_ev.mp4 30.73M
- c/ {2 ]- v7 i& S7 B' P9 _| ├──22.3循环（一）_ev.mp4 15.56M, Z. Y/ l& z' d) O9 v' a" P5 i
| ├──22.4循环（二）_ev.mp4 23.97M
3 k" P9 j j+ u9 T+ \1 X| ├──22.5课间答疑_ev.mp4 23.87M
0 _* R+ K; c8 g1 }+ w| ├──22.6循环（三）_ev.mp4 23.19M7 Y+ [9 j, r; H
| ├──22.7循环（四）_ev.mp4 28.32M. L* L- o1 [1 a5 r Y: o3 Q/ Y/ _
| ├──22.8函数（一）_ev.mp4 17.39M
, J: m: W8 _% r! H| └──22.9函数（二）_ev.mp4 22.84M3 c4 ~6 ]5 g# P$ ?7 @$ c8 K
├──23-PCA、降维方法引入
& K' I; [* J# R6 P6 ~7 p/ _| ├──23.1无监督学习框架_ev.mp4 23.66M4 Z, Z; r9 I/ e8 @9 c
| ├──23.2降维存在的原因_ev.mp4 19.56M
- I4 E* ?4 W/ w( A1 A) C/ ]! C| ├──23.3PCA数学分析方法（一）_ev.mp4 28.48M! Y0 {1 n$ Q$ [. }; {% K
| ├──23.4PCA数学分析方法（二）_ev.mp4 37.85M5 E1 c; q5 n& k9 P
| ├──23.5PCA数学分析方法（三）_ev.mp4 26.03M$ O3 W5 C7 l' B- a% m1 l
| ├──23.6PCA数学分析方法（四）_ev.mp4 31.45M$ H/ o6 s7 k1 Z& K! ~8 d9 L
| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA_ev.mp4 14.94M
q* g' z0 Y8 P& g2 r| ├──23.8PCA背后的假设（一）_ev.mp4 38.24M1 p7 s4 I0 k: l) T5 S
| └──23.9PCA背后的假设（二）_ev.mp4 45.25M
* r7 A* F/ N* _├──24-数据科学和统计学（下）
- H# i' e" G. ]# t3 w# t| ├──24.10参数估计（一）_ev.mp4 25.06M" }- \9 o$ M. _0 n
| ├──24.11参数估计（二）_ev.mp4 19.91M. _0 N/ @ B3 |$ s1 Q9 a- L
| ├──24.12假设检验（一）_ev.mp4 15.66M1 Y4 {! V, e, [0 b% H! L1 Y$ s" I
| ├──24.13假设检验（二）_ev.mp4 21.82M2 D8 x7 c2 j8 g; ~7 b
| ├──24.1课程Overview_ev.mp4 19.99M
; t( k a2 X. ?' e& ^2 }1 a% A| ├──24.2理解统计思想（一）_ev.mp4 20.20M
( V Q h5 ^3 {3 H! D| ├──24.3理解统计思想（二）_ev.mp4 49.02M
% w1 g8 A: v6 p| ├──24.4理解统计思想（三）_ev.mp4 20.49M
* B! P q g( @4 {| ├──24.5概率空间_ev.mp4 14.19M+ A& H2 ]5 r4 h: E$ q
| ├──24.6随机变量（一）_ev.mp4 29.38M
8 m H6 M0 j* Y: L/ B) G7 || ├──24.7随机变量（二）_ev.mp4 15.47M
0 V, ~/ L5 e3 o- b3 a9 {/ B: N; R" s| ├──24.8随机变量（三）_ev.mp4 41.14M
5 D1 k3 g+ S; y0 C1 m| └──24.9随机变量（四）_ev.mp4 11.77M
, e2 X# U# U. s' |$ ]0 C├──25-Python操作数据库、 Python爬虫 - A8 g) s$ p, v5 u1 M+ F. R
| ├──25.10Python操作数据库（二）_ev.mp4 36.09M
5 Z8 l) Z: I! s" `# T* || ├──25.11Python操作数据库（三）_ev.mp4 21.40M
! ~9 @2 y: K- b" A) V( Y# r0 p| ├──25.12Python操作数据库（四）_ev.mp4 43.49M! K* W& _' t5 {
| ├──25.13Python爬虫（一）_ev.mp4 61.14M6 E$ I: J# b9 B4 ]) X( s; B
| ├──25.14Python爬虫（二）_ev.mp4 76.75M
( J) O5 \% v0 J" L0 m| ├──25.15Python爬虫（三）_ev.mp4 51.97M. ^; h1 @/ p! [0 g
| ├──25.16Python爬虫（四）_ev.mp4 50.35M
$ M# X6 R" O/ X7 F9 a& T, v8 r| ├──25.17Python爬虫（五）_ev.mp4 59.24M0 Q J6 g. N( o0 f
| ├──25.1课程介绍_ev.mp4 21.31M
6 k2 u% q4 Z3 L* `* k| ├──25.2认识关系型数据库（一）_ev.mp4 41.88M. C$ r" ?- T4 }+ N l& p0 z
| ├──25.3认识关系型数据库（二）_ev.mp4 41.97M
6 M" H5 n8 @4 _ V6 c| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同_ev.mp4 24.01M
/ H9 C# x w- n: l9 x| ├──25.5命令行操作数据库（一）_ev.mp4 40.26M& i0 I4 c/ j8 Z0 r
| ├──25.6命令行操作数据库（二）_ev.mp4 37.52M; _; t0 g4 v* r# }& z9 g! O" S
| ├──25.7命令行操作数据库（三）_ev.mp4 18.52M& P# x8 ]1 T# ]9 ]; X3 h. l0 i
| ├──25.8命令行操作数据库（四）_ev.mp4 36.39M
9 Y9 `( T# a M6 \0 F0 {| └──25.9Python操作数据库（一）_ev.mp4 29.61M8 Q8 V# F8 o7 G! ?* w
├──26-线分类器
# x& L% O, S8 V- E5 v+ _ W, w| ├──26.10Perceptron（三）_ev.mp4 29.14M' b& i$ e% K7 q- J& U- m1 X
| ├──26.11Perceptron（四）_ev.mp4 28.39M
9 D" e9 s/ x- |3 k2 I5 g% u| ├──26.12熵与信息（一）_ev.mp4 21.43M
! I$ L" D. F* k- h+ c' r| ├──26.13熵与信息（二）_ev.mp4 23.73M
5 D0 p( H/ E$ z# G+ i| ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）_ev.mp4 23.03M
$ O( N6 I! t& B r& u, R| ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）_ev.mp4 14.16M: P# E% ~* d1 Q [
| ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）_ev.mp4 56.45M& X. O7 p- \# K8 L% G0 W2 P
| ├──26.4线分类器_ev.mp4 22.32M! ^; k! k0 O& A: i/ C0 ~% I
| ├──26.5LDA（一）_ev.mp4 23.00M) T, v! G( h6 h0 n( Q# n9 p( ~
| ├──26.6LDA（二）_ev.mp4 25.22M
" Q4 c+ f/ @" g/ E( S| ├──26.7LDA（三）_ev.mp4 29.82M5 H& ?) e% G: i/ g6 e" h
| ├──26.8Perceptron（一）_ev.mp4 41.46M- p$ n* q1 R/ ~
| └──26.9Perceptron（二）_ev.mp4 26.69M
* p G g( [2 r0 E# Y├──27-Python进阶（上） + F Q! a* ^( t, J) f; x
| ├──27.10Pandas基本操作（四）_ev.mp4 23.60M9 Y% l+ N) V! O- u! |
| ├──27.11Pandas绘图（一）_ev.mp4 30.95M1 k% m) J, }8 q% B1 W' U3 f8 ^- t- J
| ├──27.12Pandas绘图（二）_ev.mp4 33.84M
K1 i! ^+ o/ O| ├──27.13Pandas绘图（三）_ev.mp4 21.16M
( M/ ]( v$ K: f| ├──27.14Pandas绘图（四）_ev.mp4 41.69M
9 t1 r4 B: c. c| ├──27.1NumPy基本操作（一）_ev.mp4 28.59M
" [. A1 W* B% |* \) q! _- ~| ├──27.2NumPy基本操作（二）_ev.mp4 22.06M+ `& K/ \) n) r: o
| ├──27.3NumPy基本操作（三）_ev.mp4 24.79M
+ u- X1 w: c0 x. U M% M' K% v! ~| ├──27.4NumPy基本操作（四）_ev.mp4 16.63M5 b9 P# l. j& {) n2 l% B, z& q
| ├──27.5NumPy基本操作（五）_ev.mp4 26.34M
# }. Y) s4 ^4 T0 e [| ├──27.6NumPy基本操作（六）_ev.mp4 23.49M/ X* r3 y' @6 B6 t, L* j
| ├──27.7Pandas基本操作（一）_ev.mp4 38.21M' K2 Q* f0 g! [# T* a) r7 @
| ├──27.8Pandas基本操作（二）_ev.mp4 30.76M
1 w- ^9 y: m9 y; r* ]* h' @| └──27.9Pandas基本操作（三）_ev.mp4 34.31M) |* _, ]+ n# `! @7 b
├──28-Scikit-Learn
$ i# M* k- e7 x| ├──28.1课程介绍_ev.mp4 26.32M
' r* B% h% `( W0 K8 m; h! p7 D/ O| ├──28.2Scikit-Learn介绍_ev.mp4 11.65M
6 X$ u! L2 V4 I2 r' c| ├──28.3数据处理（一）_ev.mp4 35.30M( T7 ^* R3 n) e$ H. F9 O8 `
| ├──28.4数据处理（二）_ev.mp4 47.54M/ N d0 l3 W# a3 L- S
| ├──28.5模型实例、模型选择（一）_ev.mp4 34.96M" h1 ^8 G$ S+ r. p6 `* N1 m2 z. n
| ├──28.6模型实例、模型选择（二）_ev.mp4 22.29M/ {9 O0 Y8 a6 t( F6 C s
| ├──28.7模型实例、模型选择（三）_ev.mp4 20.33M5 h* z' x* H+ |* |9 b8 F! q
| ├──28.8模型实例、模型选择（四）_ev.mp4 40.75M& O* n7 l3 S0 x
| └──28.9模型实例、模型选择（五）_ev.mp4 28.52M
+ |/ ~" r6 y4 e, V7 S& G! @├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
" e q+ d, B5 [" i% b( Y| ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）_ev.mp4 37.62M
4 S+ }7 F8 k2 d" R0 j| ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）_ev.mp4 37.16M+ w/ M4 }0 j/ n7 x) H
| ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）_ev.mp4 22.46M: S6 ~7 M* @7 k1 c
| ├──29.13SVM引入_ev.mp4 14.51M4 S% j& \/ J P7 p8 L8 H8 ?6 O
| ├──29.1熵（一）_ev.mp4 34.65M
; W3 \# ~. J. C" h- p, J- Q| ├──29.2熵（二）_ev.mp4 35.99M% P; Y1 E3 d1 f
| ├──29.3熵（三）_ev.mp4 28.01M
: c7 R6 h% {( n$ ~- H. Q4 X5 d| ├──29.4熵（四）_ev.mp4 30.18M; R+ N9 h$ O E3 c1 Q$ D& _
| ├──29.5熵（五）_ev.mp4 18.66M- D I2 A4 r- H. J7 B
| ├──29.6熵（六）_ev.mp4 29.31M/ H# m, b9 R: H
| ├──29.7熵（七）_ev.mp4 10.18M
+ I0 a: z- E6 z* _9 I| ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）_ev.mp4 35.90M
$ h$ y( S. D$ u7 G; i| └──29.9逻辑斯蒂回归（二）_ev.mp4 34.87M# e$ ?* G- k0 R4 u/ [4 ?! O
├──30-Python进阶（下）
. h" f3 v0 p. M: ?| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）_ev.mp4 26.66M; z. f5 B8 W8 M7 f1 g0 w
| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）_ev.mp4 20.76M
0 _6 y( L4 G }0 c6 a8 Y0 |7 m| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）_ev.mp4 21.09M
. K% `4 ]; E ?' A8 ]3 a" v2 H( G3 e| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）_ev.mp4 26.55M8 q$ J7 O, c. K% _# [
| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）_ev.mp4 25.75M2 I9 |0 u: f4 d* a" S" j4 i
| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）_ev.mp4 19.54M8 W# g7 T6 L* p+ m5 A7 z' ?
| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）_ev.mp4 35.90M
- f3 i% H9 z/ q; c" q| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）_ev.mp4 36.64M& o$ `3 \! v2 j4 l
| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）_ev.mp4 38.56M# }/ E% D7 q) M& [
├──31-决策树 & {+ A' b9 Z7 Z0 W/ I
| ├──31.1决策树（一）_ev.mp4 19.26M
# B) R5 `+ V& R: U, r| ├──31.2决策树（二）_ev.mp4 29.47M) M7 e2 [) s& f% o" e
| ├──31.3决策树（三）_ev.mp4 34.22M
) w t4 Q }* [5 W: R) z) f. T| └──31.4决策树（四）_ev.mp4 25.25M
* e0 U8 [ ]& b2 w├──32-数据呈现基础
* R( [; d- |/ b% y: m5 ^& y( _| ├──32.1课程安排_ev.mp4 43.16M
9 i' R: m8 `0 W1 N| ├──32.2什么是数据可视化_ev.mp4 14.97M Y' ~6 D- g7 J6 x; D N
| ├──32.3设计原则_ev.mp4 22.13M1 a. Q0 q: Q% z, L/ T' t( P
| ├──32.4数据可视化流程_ev.mp4 22.92M( @: P7 j, a& a* a8 I* z
| ├──32.5视觉编码_ev.mp4 31.51M
; y! n/ N$ d7 T3 b" i| ├──32.6图形选择（一）_ev.mp4 24.18M% h! t0 ?, b- X
| ├──32.7图形选择（二）_ev.mp4 18.54M
" T2 F: n, t# T% Q0 A8 s5 \4 f* r9 S| └──32.8图形选择（三）_ev.mp4 20.82M1 R4 c7 u# x3 [6 ~# s
├──33-云计算初步
2 C/ A5 Y' u! {| ├──33.1Hadoop介绍_ev.mp4 27.72M
& {0 o6 \( B( S; `2 v| ├──33.2Hdfs应用（一）_ev.mp4 60.13M
4 p& o' ^' }- J| ├──33.3Hdfs应用（二）_ev.mp4 50.32M0 x) [) H5 e2 a: E7 @
| ├──33.4MapReduce（一）_ev.mp4 35.03M3 `( G9 B# D7 X
| ├──33.5MapReduce（二）_ev.mp4 25.40M
" g0 ]7 X: a* q+ B. ~| ├──33.6Hive应用（一）_ev.mp4 56.92M/ f5 |* L( R$ ]; ~: N
| ├──33.7Hive应用（二）_ev.mp4 71.43M/ }6 a9 j9 L& x8 H) p, |6 K
| ├──33.8Hive应用（三）_ev.mp4 87.91M
7 t( `. g6 U- w( J D| └──33.9Hive应用（四）_ev.mp4 72.69M
7 ?! x& h) c6 K├──34-D-Park实战
- a9 @+ M/ X; D| ├──34.10Spark应用（四）_ev.mp4 68.02M. P# o! L5 t& k" X
| ├──34.11Spark应用（五）_ev.mp4 81.86M
$ ]$ E- \+ L5 t| ├──34.12Spark应用（六）_ev.mp4 101.48M" a* `" b% ~# M7 v/ Y/ g
| ├──34.13Spark应用（七）_ev.mp4 89.18M
7 ^7 \( y7 l; m* Y D| ├──34.1Pig应用（一）_ev.mp4 51.77M) ]$ @ r& ? Q: v' N
| ├──34.2Pig应用（二）_ev.mp4 49.45M
- Z5 q( q1 E! e$ E& {7 {9 \| ├──34.3Pig应用（三）_ev.mp4 53.64M% x l# L7 x0 K+ y
| ├──34.4Pig应用（四）_ev.mp4 49.29M' p0 P) F! h% V& b
| ├──34.5Pig应用（五）_ev.mp4 45.49M0 ?) z" |* f* \4 U0 x
| ├──34.6Pig应用（六）_ev.mp4 22.82M6 w5 ] ?& T# S
| ├──34.7Spark应用（一）_ev.mp4 55.20M& K# p, ~8 i3 p" h
| ├──34.8Spark应用（二）_ev.mp4 31.96M8 |% h% c" m* A$ @, |$ l
| └──34.9Spark应用（三）_ev.mp4 88.33M
4 z4 f8 R6 S$ P3 x6 _* w3 q( Z├──35-第四范式分享 6 l3 F: D+ I6 f8 Y0 N, H |
| ├──35.1推荐技术的介绍_ev.mp4 23.37M
6 N2 l! T( F/ S }" f| ├──35.2人是如何推荐商品的_ev.mp4 23.53M$ v% S# m0 ^7 G' c5 l' H f
| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果_ev.mp4 16.21M
& v- i5 s! i1 s/ n$ l0 Q0 w0 p| ├──35.4求解—从数据到模型_ev.mp4 22.77M$ W3 E3 m0 s* S! x% ] T+ T& I# _
| ├──35.5数据拆分与特征工程_ev.mp4 24.89M
0 O* q, d% d" i+ P| ├──35.6推荐系统机器学习模型_ev.mp4 32.60M
5 ~, {- g: u% V* \, U| ├──35.7评估模型_ev.mp4 23.28M
' E& x; b) Y- E: t4 ]| └──35.8建模过程的演示与课间答疑_ev.mp4 27.17M
& m) v) l( o! o( n├──36-决策树到随机森林
$ g) P/ }1 z g/ n/ x| ├──36.10Bagging与决策树（一）_ev.mp4 23.82M7 B; y) g1 F! J; ~6 Y& B! w
| ├──36.11Bagging与决策树（二）_ev.mp4 28.36M! x' I* e8 o3 S# ~
| ├──36.12Boosting方法（一）_ev.mp4 29.35M1 B0 E; p2 J2 W6 L0 R
| ├──36.13Boosting方法（二）_ev.mp4 16.04M
6 D$ n6 g2 g! o* U& E| ├──36.14Boosting方法（三）_ev.mp4 32.72M
4 Z0 F! J8 `, n" p| ├──36.15Boosting方法（四）_ev.mp4 27.83M! m# l& h7 Q0 _# w
| ├──36.1决策树_ev.mp4 15.51M
% Z/ t- v7 v* Q$ v: a| ├──36.2随机森林_ev.mp4 27.26M
0 h: V' M: w$ |% F4 L3 j| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）_ev.mp4 32.22M
( U8 A7 a" W1 I| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）_ev.mp4 32.81M: D. \! x J1 l2 H( p( I4 F x
| ├──36.5模型参数的介绍_ev.mp4 24.87M: S. R/ u w* O7 O) v' b
| ├──36.6集成方法（一）_ev.mp4 25.72M
' v) x0 T' A5 j$ X0 c2 P3 \| ├──36.7集成方法（二）_ev.mp4 23.90M
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9 W/ b/ S. t7 m| └──36.9gt多样化_ev.mp4 16.63M/ D( L8 w3 e) V3 B) ~3 Q
├──37-数据呈现进阶 * i, H# A* A: k: g& \/ K5 c
| ├──37.10D3（三）_ev.mp4 22.05M( | U/ g# `5 G, O% E
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+ Y, Y* Y) K8 \6 S| ├──37.12svg.html_ev.mp4 60.95M
. w9 }! q7 `$ r, x. E& g| ├──37.13D3支持的数据类型_ev.mp4 53.88M
1 G# [5 R" f+ g: W| ├──37.14Make a map（一）_ev.mp4 50.55M; K/ I4 Z5 J; Z3 G: \. w1 f; l- H1 q
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├──38-强化学习（上）
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| ├──39.16RL in alphaGo（四）_ev.mp4 38.71M
, b. N; @0 s- d- E6 B2 q# R6 B+ n| ├──39.1Policy Learning总结_ev.mp4 22.36M
" w; t% a3 `8 M- Y) \6 l| ├──39.2基于模型的RL（一）_ev.mp4 34.13M
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. t- _4 O; y4 D| ├──39.5基于模型的RL（四）_ev.mp4 33.57M
6 W+ Q' A! W4 q+ f. k, ^| ├──39.6基于模型的RL（五）_ev.mp4 18.92M, `6 G' {. R$ c& i2 g" t! }
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- @! Y- D+ e' L0 Z3 c| ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）_ev.mp4 33.31M0 X" ]) F4 Z$ T: R. d$ J9 k! W2 \
| └──39.9大脑中的强化学习算法（二）_ev.mp4 20.05M
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9 ^* A; I! y, C/ _8 V| ├──40.12SVM（十一）_ev.mp4 40.92M
/ D! Q: m4 j; c6 P9 `0 Q _8 A+ U/ ^| ├──40.13SVM（十二）和网络引入_ev.mp4 46.40M
$ C! F1 J0 E+ q: P| ├──40.1VC维_ev.mp4 31.34M' B# F+ f& d5 E7 U; y8 a
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# ?: ^( ~4 b, Q0 p ^3 R1 }| ├──40.4SVM（三）_ev.mp4 25.30M
& k' Z' r& g: ], S% ?+ {" @| ├──40.5SVM（四）_ev.mp4 36.75M
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8 I0 L8 s: t+ {7 V" k- g4 l6 l| ├──40.8SVM（七）_ev.mp4 21.86M
' e! u- \4 V1 ]! A| └──40.9SVM（八）_ev.mp4 48.87M7 t# }) S/ a) s: f* N& V- _
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, s3 P4 l# g! c8 V, }2 w| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）_ev.mp4 26.38M
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$ Y. t1 F( |& |. U, t| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）_ev.mp4 28.87M
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3 R, a: _! Y- h! ?| ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）_ev.mp4 36.65M) p2 Q+ [* P* Q! N
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4 E9 Y9 C8 [# k, }) _% L. z* }| ├──45.1网络（一）_ev.mp4 35.51M4 E3 T6 A; O0 w5 \5 K9 j6 N& ^
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; m4 K$ h1 k5 |& t: b( w| └──45.网络（五）_ev.mp4 89.07M
y/ r/ b I3 T├──46-时间序列预测
7 p0 N" w5 d) O# n* s e7 S| ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析_ev.mp4 39.15M1 Q, u- b/ z) T2 I8 z
| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）_ev.mp4 38.99M- p6 m l W* g: l
| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）_ev.mp4 44.14M
7 Z& O. ?6 y/ Z& j| ├──46.13课程答疑_ev.mp4 39.25M
# S8 q9 p# I& c6 l| ├──46.1时间序列预测概述（一）_ev.mp4 18.92M
# T' U1 r' A3 Y: O& F| ├──46.2时间序列预测概述（二）_ev.mp4 22.00M
- a/ K7 P- v7 p( S| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA)_ev.mp4 28.35M
8 a# y# `1 A- V- L| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）_ev.mp4 41.19M% c8 v$ _ t$ D( g! u( S; i2 T
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）_ev.mp4 44.57M
* a3 c! b% s+ O+ n e| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）_ev.mp4 23.10M
9 G! m6 d8 J3 f" \7 b| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）_ev.mp4 38.01M
4 B7 W5 j8 N/ Y3 f3 g| ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）_ev.mp4 19.25M
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├──47-人工智能金融应用
1 G2 h2 j5 j) |+ }8 ^| ├──47.1人工智能金融应用（一）_ev.mp4 26.46M1 Z* g- {! V O4 A5 j2 S- E- G
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3 D* Y: Q; K2 n) j2 J$ l! x0 L: f! V| ├──47.5机器学习方法（一）_ev.mp4 31.20M
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: T6 I% G$ p0 A' D1 Q* M( K├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇
1 l+ E/ b* B9 _ P| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述_ev.mp4 81.07M, n/ g& i Q+ _) l
| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）_ev.mp4 95.11M6 N I/ v5 N+ C2 Y
| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）_ev.mp4 51.92M
8 I+ k' @7 o, Q5 w) H| ├──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
- c* Z6 i! \3 y- G; m" T' O| ├──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% H: [7 [. F5 G; @6 z8 t. V
| ├──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) X7 \; v# C' D+ U6 u
| └──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, g) f6 @& D D3 N' M- w
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
+ |4 u" |* }5 w; W% R| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）_ev.mp4 69.17M w1 O. t; |' Y* ?
| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）_ev.mp4 56.31M
' p2 _- D- ?) u, j7 D6 {* l. L| ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）_ev.mp4 75.02M
3 W, v9 U% Q7 _* a* y" z; L| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）_ev.mp4 87.26M) D$ V9 P6 F: W7 T# z3 y+ |& y
| ├──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 99.80M9 d. u7 I) Z; f3 Y& Q& u
| ├──49.2特征如何组织（一）_ev.mp4 89.58M
3 |' c# A9 B, E$ {- M- || ├──49.3特征如何组织（二）_ev.mp4 61.78M
% D5 U! Y1 }! u. T| ├──49.4特征如何组织（三）_ev.mp4 65.32M. m* `: z; ]2 I& z6 C
| ├──49.5特征如何组织（四）_ev.mp4 90.07M
! i$ A5 E% `7 g3 O* N) V8 X| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）_ev.mp4 87.66M8 K7 w2 e+ E4 k
| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）_ev.mp4 66.49M2 n- m) L2 H p, U. s0 R i- e
| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）_ev.mp4 109.39M2 O2 D& E, Q/ O6 q' ?
| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）_ev.mp4 65.24M
6 }: t+ V6 s( }8 D# F├──50-计算机视觉学习入门优化篇 4 ]! c% P$ r7 Q& E. K( F, \4 Y) p
| ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述_ev.mp4 56.40M
) P: w' l; Q6 p1 X| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑_ev.mp4 110.88M$ y! G% O. f8 X, V
| ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum_ev.mp4 47.50M6 ~. T: B9 ~$ E& r B# I
| ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay_ev.mp4 92.55M
* h1 E+ ^- }4 g" _5 q" ~5 n) i| ├──50.5优化器和多机并行_ev.mp4 104.50M" s, H/ ~; U( h, [
| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去_ev.mp4 95.08M
- S; o5 J% s" |2 ?" Q├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
% S3 i7 F' c l, o( M; {| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集_ev.mp4 81.38M
/ p* ^" @. U8 X| ├──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
% r; e2 n! L1 D6 j k5 G: F0 K2 T* ]) U+ s| ├──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
1 O0 t( Z7 X5 n/ A9 _, c0 ~| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法_ev.mp4 108.18M
& h( m9 B' N. ^1 A% n! E├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇 : X. L% w4 `2 F6 i X) v0 G
| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）_ev.mp4 68.00M4 P5 _7 i9 x8 P5 n4 `& P
| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）_ev.mp4 84.11M
2 Z5 I2 H0 _2 S* Z| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）_ev.mp4 41.96M
5 R/ u6 ^1 N+ K9 ]- [├──53-个化推荐算法 7 ~1 o. I% }( U8 P6 I) B O
| ├──53.10工程望_ev.mp4 30.81M
; _8 J, z: p9 A5 L* H/ }' B| ├──53.1个化推荐的发展_ev.mp4 23.07M
9 z# y: @1 n. c* C9 f4 h2 [| ├──53.2推荐算法的演进（一）_ev.mp4 23.20M$ R* I- B# Z7 {6 O, E
| ├──53.3推荐算法的演进（二）_ev.mp4 31.81M
/ o+ G" L8 T: e7 |3 \, G| ├──53.4推荐算法的演进（三）_ev.mp4 24.96M
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+ L2 Q% q. y' e; p! V4 i1 |8 [1 l| ├──53.6建模step by step（一）_ev.mp4 30.95M" C" a! g1 a- ], Q% L) `: v
| ├──53.7建模step by step（二）_ev.mp4 35.22M: P @" J4 e) H: m1 q
| ├──53.8建模step by step（三）_ev.mp4 28.99M
- K1 I1 K( H2 h4 C| └──53.9算法评估和迭代_ev.mp4 17.33M6 H8 J) t; `% A$ m+ c5 b2 t
├──54-Pig和Spark巩固
0 v3 J h: a# ]1 h! n3 M| ├──54.10Spark巩固（五）_ev.mp4 88.05M/ M& J7 w. e O9 g: Y2 R) I+ q
| ├──54.1Pig巩固（一）_ev.mp4 38.89M1 t! X7 o, v7 E& c) R1 Z
| ├──54.2Pig巩固（二）_ev.mp4 97.92M- G( M9 }5 q1 X& H! g7 O
| ├──54.3Pig巩固（三）_ev.mp4 76.82M9 l, ]7 X' E( V0 V/ O
| ├──54.4Pig巩固（四）_ev.mp4 68.43M$ F- G% j# `) y4 {' s m/ W
| ├──54.5Pig巩固（五）_ev.mp4 59.60M
, C1 |1 l- L$ J2 r3 c| ├──54.6Spark巩固（一）_ev.mp4 52.27M) U5 ?, t% V( U; Z
| ├──54.7Spark巩固（二）_ev.mp4 88.17M
7 h% T$ i0 `; x! j; ]| ├──54.8Spark巩固（三）_ev.mp4 55.28M6 x9 W" {2 b9 O# } w
| └──54.9Spark巩固（四）_ev.mp4 46.71M+ y$ D% T: q w7 |. A, Y3 {. j t+ }
├──55-人工智能与设计
! t( j& E6 ^+ I; H% b| ├──55.10使用人工智能的方式_ev.mp4 23.97M
, z4 |3 B: B. P+ `| ├──55.1智能存在的意义是什么_ev.mp4 17.93M2 E7 u; R& p3 o8 R& k9 z
| ├──55.2已有人工智的设计应用_ev.mp4 17.36M; j) g- g; j4 m# c; i5 b: P
| ├──55.3人的智能（一）_ev.mp4 16.12M1 W/ r& O4 z. B" P" }: n
| ├──55.4人的智能（二）_ev.mp4 26.87M
4 n3 m7 K- V0 B6 p. B| ├──55.5人的智能的特点（一）_ev.mp4 28.03M0 R. X/ o& @; X% W# L% t
| ├──55.6人的智能的特点（二）_ev.mp4 25.98M. C1 u y9 g7 ]
| ├──55.7人的智能的特点（三）_ev.mp4 38.05M+ I+ w$ ]0 [0 q) m
| ├──55.8人工智能（一）_ev.mp4 24.86M/ ]* k8 `4 B/ i; V) r
| └──55.9人工智能（二）_ev.mp4 22.11M
, ~3 a1 L" `& v+ E├──56-网络 5 F- w! Z5 [* g, Z
| ├──56.1卷积的本质_ev.mp4 25.20M# T* s$ x" J' c% {
| ├──56.2卷积的三大特点_ev.mp4 30.68M
" j# G m9 V* G; |2 a| ├──56.3Pooling_ev.mp4 15.31M' b5 p( S1 k6 k6 e# e8 ` a( J* U8 W
| ├──56.4数字识别（一）_ev.mp4 29.82M$ l% t2 r& h" y% |
| ├──56.5数字识别（二）_ev.mp4 29.09M- u$ }" s1 {+ ^/ F" y
| ├──56.6感受野_ev.mp4 21.64M
9 h ^' @$ ~7 N! t* Y| └──56.7RNN_ev.mp4 21.72M6 ~; g1 C. W% x9 _- X; e
├──57-线动力学 * O0 L$ ~% U- V5 c( ~; A' Z" l
| ├──57.1非线动力学_ev.mp4 21.38M
# `( O' g5 y9 a+ X1 u| ├──57.2线动力系统_ev.mp4 36.03M
0 q* g4 ]. [- n6 a, P| ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）_ev.mp4 36.38M
6 _, R" p* M1 `4 |! U| ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）_ev.mp4 34.71M7 z# w9 {% J; R3 e) `1 k+ k
| └──57.6Poincare引理_ev.mp4 33.25M6 N# r+ Z7 q3 @# q
├──58-订单流模型
( V |/ A. p3 B9 D: t| ├──58.1交易_ev.mp4 19.87M+ N' `& O ^/ [4 a+ N' m9 j S# o3 H
| ├──58.2点过程基础（一）_ev.mp4 13.19M
/ ^2 ^/ R# y, Z+ H% }7 i3 p% x| ├──58.3点过程基础（二）_ev.mp4 23.25M; q8 n. e" s1 [
| ├──58.4点过程基础（三）_ev.mp4 17.23M' W6 r: \1 g3 i
| ├──58.5订单流数据分析（一）_ev.mp4 20.62M1 ] l, i; u! s' Z* h8 W' m
| ├──58.6订单流数据分析（二）_ev.mp4 19.62M1 M2 f+ s% [' r6 ?2 y- k5 L l
| ├──58.7订单流数据分析（三）_ev.mp4 16.47M
9 r' u3 G& s* o& e* `| ├──58.8订单流数据分析（四）_ev.mp4 19.76M
& U+ ?( v t/ a8 g1 Y2 G| └──58.9订单流数据分析（五）_ev.mp4 24.29M
% K6 P/ Y6 a+ g- _' y├──59-区块链一场革命 6 u5 ~4 o# ]: n, A0 }0 t; ]& }" m
| ├──59.1比特币（一）_ev.mp4 22.08M
% y; u, Y2 v" l5 r4 g| ├──59.2比特币（二）_ev.mp4 15.03M+ T! n& _# @& H! [8 q
| ├──59.3比特币（三）_ev.mp4 30.59M* ]: ]1 @9 |8 e( D' y
| └──59.4以太坊简介及ICO_ev.mp4 15.14M
( n. Y3 N+ E* @1 K2 _6 Y+ t├──60-统计物理专题（一） - j- G% l. d$ V( z
| ├──60.10证明理想气体方程_ev.mp4 20.84M+ k* i* C. T) @. v) F) S
| ├──60.11化学势_ev.mp4 37.37M6 @7 b' o9 ]& _
| ├──60.12四大热力学势（一）_ev.mp4 26.52M
/ I! ? d! V* O2 X| ├──60.13 四大热力学势（二）_ev.mp4 33.74M
x5 a, a/ A' e- i( \9 [7 \. @% ^| ├──60.1统计物理的开端(一)_ev.mp4 30.06M
; k. j0 ?- \& e+ r+ e0 o| ├──60.2统计物理的开端（二）_ev.mp4 21.15M
6 {) Z( l( v3 m/ V( H L| ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）_ev.mp4 17.89M
, U; T1 ^' {! W" H| ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）_ev.mp4 32.33M( G1 O4 c9 Z9 @# [7 w8 y' t% s
| ├──60.5再造整个世界（一）_ev.mp4 27.50M
; j; J' z" D- _5 ~: j0 I% S| ├──60.6再造整个世界（二）_ev.mp4 31.17M3 E8 l# S. U( i
| ├──60.7温度的本质（一）_ev.mp4 36.61M
, x- N' [ Y% t4 }$ h( s2 Q| ├──60.8温度的本质（二）_ev.mp4 24.75M
* a0 @9 u2 ~" F2 i7 C/ c| └──60.9_ev.mp4 30.28M6 ?1 i' S+ o* L
├──61-统计物理专题（二）
) N( a* j1 e6 K+ k# A% G3 I% @7 O8 c| ├──61.1神奇公式.mp4_ev.mp4 31.21M
: N' U+ m2 a. [, R: P| ├──61.2信息熵（一）_ev.mp4 16.52M: t& N) C6 O4 l7 X9 w+ a& C
| ├──61.3信息熵（二）_ev.mp4 24.66M
& Y) E7 l+ |. u/ `* i9 N8 K/ X' {% V| ├──61.4Boltzmann分布_ev.mp4 27.06M
# K- r, j: I) e; w3 `* ]| └──61.5配分函数Z_ev.mp4 34.45M" t# c* U7 \; t0 f' h8 t* l& `
├──62-复杂网络简介
. d; S( `8 _; g/ T; y2 j# X3 F9 Y' N| ├──62.1Networks in real worlds_ev.mp4 13.10M! M5 E, h* E) z4 Q$ }7 r# G
| ├──62.2BasicConcepts（一）_ev.mp4 19.69M
3 _, a" w }- D W. J| ├──62.3BasicConcepts（二）_ev.mp4 13.23M
/ b3 }; E. f* r' ~( S: c| ├──62.4Models（一）_ev.mp4 11.89M
5 Z \1 W+ i. X/ C9 z6 w| ├──62.5Models（二）_ev.mp4 13.89M1 z& A- J0 f) x u" v: V# G
| ├──62.6Algorithms（一）_ev.mp4 24.00M
3 y4 c2 \- V! O1 \| └──62.7Algorithms（二）_ev.mp4 31.17M
* q( S+ `6 O Z9 n% i5 m J5 V├──63-ABM简介及金融市场建模 + i5 j3 b" |' F# T/ ~
| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）_ev.mp4 23.42M
g/ \9 A0 L; P! h| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）_ev.mp4 33.09M/ o6 Q% H/ s9 B- f4 U: C0 \
| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）_ev.mp4 28.34M/ C4 Y3 g# b# s
| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）_ev.mp4 22.23M
( x9 P# o \ [& ?6 H| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型_ev.mp4 28.28M* u+ |7 Z5 u8 Z
| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为_ev.mp4 28.49M* S" S" J* H, `, V( L b+ `+ E
| ├──63.16学习模型_ev.mp4 31.32M
" ^# G. o+ d( Z' s9 U+ a" y2 V8 f| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制_ev.mp4 14.21M3 ]3 w* h0 A' m7 j9 L
| ├──63.18ABM的特点_ev.mp4 26.18M
( p, f8 s1 _4 S' r6 I| ├──63.1课程介绍_ev.mp4 24.25M' j7 r) t% t- I( m: V
| ├──63.2系统与系统建模_ev.mp4 34.69M
, r2 a, K( ~8 W| ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）_ev.mp4 31.75M1 J4 N! t. J3 r* U6 E R
| ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）_ev.mp4 38.50M
" t( ?$ n! D5 q; d6 `% B4 ~| ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）_ev.mp4 32.45M9 v w' m3 N0 J6 u% I
| ├──63.6ABM为经济系统建模_ev.mp4 27.00M
( T9 r, L$ P) b; r| ├──63.7经典经济学如何给市场建模_ev.mp4 31.00M
; A/ r: ?. q: v0 [6 p9 f4 f| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易_ev.mp4 35.26M
: \- b3 t" s* m% n+ L| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散_ev.mp4 22.09M, R$ ?' Y' O9 d( b5 t9 Z
├──64-用伊辛模型理解复杂系统
. `& @/ S& L/ Q$ {4 c$ t% o| ├──64.10（网络中的）投票模型_ev.mp4 22.04M' U# k% T+ l, @1 @0 o2 ?+ m
| ├──64.11观念动力学_ev.mp4 26.78M
5 b: J$ |9 @9 P2 || ├──64.12集体运动Vicsek模型_ev.mp4 32.74M) R! x Z6 V4 |4 i
| ├──64.13自旋玻璃_ev.mp4 15.90M6 O8 ^, R- G# f6 Z' w8 _
| ├──64.14Hopfield神经网络_ev.mp4 19.79M
0 l- ^4 ^5 Q/ `0 O# J2 [| ├──64.15限制Boltzmann机_ev.mp4 26.94M$ l+ |" j; y* S, w, v
| ├──64.16深度学习与重正化群（一）_ev.mp4 32.47M' G) Z3 t* L1 W
| ├──64.17深度学习与重正化群（二）_ev.mp4 20.74M
- V# S( }. V6 J/ o| ├──64.18总结_ev.mp4 28.96M& B( ^2 o6 o2 S4 @
| ├──64.19答疑_ev.mp4 16.10M# h( ~7 }/ e6 w0 K3 C
| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型_ev.mp4 22.04M( G7 l3 ^0 E; T S
| ├──64.2伊辛模型（一）_ev.mp4 17.17M
0 u% U) _% g' s5 _* f: x0 J: v| ├──64.3伊辛模型（二）_ev.mp4 18.58M
% g! t$ \- Z, K; A' Y3 P| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟_ev.mp4 21.75M
0 {* Z( _: j/ X& S; w3 i7 O# {& l| ├──64.5Ising Model(2D)_ev.mp4 23.87M
2 A4 M" N" K3 L' J| ├──64.6相变和临界现象_ev.mp4 37.25M
4 `9 R1 V5 d0 }8 _& e| ├──64.7Critical Exponents_ev.mp4 24.35M! d0 }, t6 f* O6 y7 c7 Q
| ├──64.8正问题和反问题_ev.mp4 25.36M
+ X6 A. u; y7 i$ h+ ~4 \/ g; M. w| └──64.9（空间中的）投票模型_ev.mp4 30.30M
# j% z$ U2 @& L6 c# }$ x8 Q├──65-金融市场的复杂性 : H. D+ [0 z6 o6 d
| ├──65.10Classical Benchmarks（五）_ev.mp4 27.05M
* m8 r9 z0 q2 H* W2 g8 `| ├──65.11Endogenous Risk（一）_ev.mp4 38.14M* a- T, \* {5 |
| ├──65.12Endogenous Risk（二）_ev.mp4 33.31M
7 R# c' Q: `+ z/ z* I5 B| ├──65.13Endogenous Risk（三）_ev.mp4 36.90M
+ }+ J2 \& L7 l" s! ]| ├──65.14Endogenous Risk（四）_ev.mp4 16.74M/ b( G& e+ S& ^) E7 z! |
| ├──65.15Endogenous Risk（五）_ev.mp4 31.86M J4 H6 E1 L4 k+ v) S/ O
| ├──65.16Endogenous Risk（六）_ev.mp4 33.94M
9 a1 W$ q/ I- `% P| ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）_ev.mp4 39.23M
: T1 @3 A( T( \| ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）_ev.mp4 41.14M
9 ~& Q9 ^/ R$ N5 J/ W3 M4 f| ├──65.19总结_ev.mp4 19.32M
6 f# U6 k. S2 o' _$ A. ?| ├──65.1导论（一）_ev.mp4 35.84M& M) X# s& M9 _: B3 G) w: A: A# g
| ├──65.2导论（二）_ev.mp4 35.98M! k2 Q" L$ F# |# \% k" t! t2 B
| ├──65.3导论（三）_ev.mp4 19.40M) ?1 N$ C7 r0 M. f5 V' k
| ├──65.4导论（四）_ev.mp4 27.17M
- ^) i6 G3 m8 {( P% p| ├──65.5导论（五）_ev.mp4 34.45M
. B6 |1 I2 O: K- @+ q( `: U I9 f- R# f| ├──65.6Classical Benchmarks（一）_ev.mp4 28.57M
# `% ?" z6 b" J W! L: K" i| ├──65.7Classical Benchmarks（二）_ev.mp4 26.06M
6 k* Y, B& I4 S+ r| ├──65.8Classical Benchmarks（三）_ev.mp4 36.93M# \+ u; }/ C/ C) s, w# j" M
| └──65.9Classical Benchmarks（四）_ev.mp4 20.35M
) Y7 @' @, K' g├──66-广泛出现的幂律分布 4 ?: ~* C" l$ ~4 {5 G
| ├──66.1界（一）_ev.mp4 27.39M5 J+ k5 f- b: p4 d
| ├──66.2界（二）_ev.mp4 23.01M! P' ?' d B/ j
| ├──66.3界（三）_ev.mp4 21.53M
3 _0 X- [( X5 W2 q9 [. f4 G6 R d| ├──66.4界（四）_ev.mp4 29.07M
4 P/ Z/ C3 q# M| ├──66.5城市、商业（一）_ev.mp4 31.66M6 D4 `6 o8 K* I+ F
| ├──66.6城市、商业（二）_ev.mp4 31.14M* Y% U3 T+ X2 S1 r" O5 w
| ├──66.7启示（一）_ev.mp4 29.01M
; i2 I9 I$ S8 R8 Q; T| ├──66.8启示（二）_ev.mp4 16.49M7 @/ x; Y9 }3 v2 D3 s8 {! O
| └──66.9总结_ev.mp4 16.93M% c M! _/ a n1 s9 A& E$ Y: P
├──67-自然启发算法 7 |' [! `- l& ?; u/ A
| ├──67.10粒子群算法（一）_ev.mp4 33.51M
- T8 j* r# S! ^9 m6 p| ├──67.11粒子群算法（二）_ev.mp4 34.27M
0 s, s& C$ K% }: r3 r2 X7 _7 M| ├──67.12粒子群算法（三）_ev.mp4 30.83M
& Y% K/ u* D: G7 ?- F! c1 \| ├──67.13遗传算法和PSO的比较_ev.mp4 23.24M
) V% D. ]3 {) N6 l( c6 a+ j| ├──67.14更多的类似的算法（一）_ev.mp4 31.37M
/ W( i/ ^3 m s0 y' s| ├──67.15更多的类似的算法（二）_ev.mp4 24.01M" D. r) V/ G# Y% _$ \
| ├──67.16答疑_ev.mp4 31.91M7 p4 y3 L/ c2 [5 h
| ├──67.1课程回顾及答疑_ev.mp4 28.10M
, r S1 m% u; i0 |% L| ├──67.2概括（一）_ev.mp4 27.31M
) p4 ^2 d/ i- a3 W" k| ├──67.3概括（二）_ev.mp4 14.69M; l. j$ M7 o0 [3 H6 m
| ├──67.4模拟退火算法（一）_ev.mp4 36.03M0 p7 Q& o4 p8 f4 p
| ├──67.5模拟退火算法（二）_ev.mp4 30.02M6 c: P8 [) a C
| ├──67.6进化相关的算法（一）_ev.mp4 24.63M
& @! V# m& w. S3 U' c2 w| ├──67.7进化相关的算法（二）_ev.mp4 27.55M$ E ^5 r# x3 K$ ^
| ├──67.8进化相关的算法（三）_ev.mp4 31.82M
) m) T% h9 Q9 |( R x' k5 {| └──67.9进化相关的算法（四）_ev.mp4 25.95M
5 C3 N$ h6 A' G+ R! t├──68-机器学习的方法 - T# n, S+ `; Q2 y5 ~' z
| ├──68.10输出是最好的学习（二）_ev.mp4 15.13M* \1 Y8 y- E; N2 @7 ?
| ├──68.11案例（一）_ev.mp4 25.92M
( W1 \: x2 ^' [2 Q| ├──68.12案例（二）_ev.mp4 17.19M
; d- q, H, ?0 f| ├──68.13案例（三）_ev.mp4 19.23M8 t3 C0 R+ }0 L' f7 r* b+ f
| ├──68.14案例（四）_ev.mp4 34.24M5 }4 S6 i: L2 R) E
| ├──68.15案例（五）_ev.mp4 15.26M8 [+ X, C$ R/ p3 j2 {1 C
| ├──68.1为什么要讲学习方法_ev.mp4 23.41M3 y: c0 {) q6 S' Z8 A# J
| ├──68.2阅读论文_ev.mp4 18.84M
& r0 n5 b4 t! ~& |+ u% w3 J1 N# `" m| ├──68.3综述式文章举例（一）_ev.mp4 79.55M
6 O0 W5 \9 S- ^" I3 Z) X( z| ├──68.4综述式文章举例（二）_ev.mp4 144.72M2 o- W& d9 L1 q# {$ s7 d
| ├──68.5碎片化时间学习及书籍_ev.mp4 47.06M! R8 z( c( H: F* v
| ├──68.6视频学习资源及做思维导图_ev.mp4 31.28M
9 k# Y8 f9 j% f6 F" T/ a0 e| ├──68.7铁哥答疑（一）_ev.mp4 27.31M
* ?. ^, Y# a" i* t, g. t: B3 ?! p; E| ├──68.8铁哥答疑（二）_ev.mp4 18.13M
$ z3 v8 g8 z: _2 w. O- K| └──68.9输出是最好的学习（一）_ev.mp4 21.01M. C4 x" V% t# V+ z2 k' l1 \
├──69-模型可视化工程管理 - ^1 A9 F& l) h0 ~) a6 g }
| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）_ev.mp4 27.14M; p: K2 d( c" t) C8 i8 w* C& W) k. R
| ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）_ev.mp4 32.94M8 E- D: q( |& y Y, _# y
| ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts_ev.mp4 62.01M! o3 T+ \) K* k$ D; y, a F" U
| ├──69.13日志管理系统—ELK_ev.mp4 42.96M- S( V; X5 m% G; @
| ├──69.14极速Bi系统—superset_ev.mp4 34.70M
! Q* `/ D$ e# t( Q| ├──69.15Dashboard补充_ev.mp4 47.87M
' c4 f9 e2 H4 _" M$ s: R| ├──69.16ELK补充_ev.mp4 54.03M
* H, w" U4 m/ n4 c| ├──69.17Superset补充_ev.mp4 51.78M
3 Q5 \4 e! p! l1 R& z| ├──69.18Superset补充及总结_ev.mp4 18.45M
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| ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）_ev.mp4 25.26M3 f6 v! _) z9 }) K S
| ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）_ev.mp4 27.54M" y7 N; R F0 y1 a' J, l% x' |
| ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）_ev.mp4 50.26M1 w2 R6 s# E0 g* A" U! {8 F
| ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）_ev.mp4 29.61M6 }9 y& w* b3 A/ [/ @# O
| ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）_ev.mp4 45.19M' d! J' G* h. l8 D9 r" \, Z. _
| ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）_ev.mp4 32.77M
( p- K& I& J x* B| ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）_ev.mp4 47.04M R( ?1 ~# j% t9 r1 y) M) l
| └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）_ev.mp4 29.67M
3 r I" y' ]- x├──70-Value Iteration Networks ; b0 `5 N. m3 J
| ├──70.1Background&Motivation_ev.mp4 22.65M
' k/ c4 s+ _0 u/ `& H6 d| ├──70.2Value Iteration_ev.mp4 19.63M
2 R7 z: d* U+ J6 B3 U/ M| ├──70.3Grid—world Domain_ev.mp4 23.08M6 ]( W, M9 ]5 O! Z
| └──70.4总结及答疑_ev.mp4 25.47M
: o; H0 g# M* i; ^) A0 x ]├──70-最新回放
8 d" J6 k* ^2 l| ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入_ev.mp4 453.89M. W! {- e, G8 h- j' z
| └──0822 高频订单流模型、区块链介绍_ev.mp4 369.32M! o' H. _4 {# {1 @
├──71-线动力学系统（上）
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- {) u, C0 u# \| ├──71.14混沌（五）_ev.mp4 30.06M
9 U" V$ Q0 i0 T. }2 ?| ├──71.15混沌（六）_ev.mp4 74.97M
/ H8 r/ W$ s$ l' S| ├──71.16混沌（七）_ev.mp4 154.78M% b; j& L2 n+ G7 R* t' W; W ?4 U( u
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( z; B: o- A. i' b' \, ~| ├──71.19混沌（十）_ev.mp4 18.50M# j8 N# y; o) s* m/ R! B) }
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| ├──71.2线动力学系统（二）_ev.mp4 30.90M
4 P2 N0 j8 \0 L) ^! B# ~5 `& ?| ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理_ev.mp4 31.32M2 [3 \ L! k/ V0 b& l! a. [
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" B( n7 @' ^/ m7 l) q I% M| ├──71.5Bifurcation（二）_ev.mp4 30.39M
, h' e. x( b1 i- u) v" T| ├──71.6Bifurcation（三）_ev.mp4 28.40M
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F7 ~! f6 g' X| ├──71.8Bifurcation（五）_ev.mp4 33.44M
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├──72-线动力学系统（下） 8 Q8 L: D. ~0 R5 D! p
| ├──72.1自然语言处理（一）_ev.mp4 28.69M. x, t9 _2 \, K3 J& k, H/ D* C1 ^& P
| ├──72.2自然语言处理（二）_ev.mp4 31.79M" T u( N! U4 M4 N! M+ ]: U( y
| ├──72.3RNN_ev.mp4 31.55M/ v5 E- Q# [; V+ H2 C; O
| └──72.4RNN及_ev.mp4 28.39M+ d$ d& E' y4 B/ x
├──73-自然语言处理导入 / j! _7 {! ^9 S4 h% Y* A3 u
| ├──73.1中文分词_ev.mp4 24.91M
2 U' w7 l" ]$ m' c8 w7 \7 Q| ├──73.2中文分词、依存文法分析_ev.mp4 22.11M: A8 R7 o% T8 V% Y
| ├──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' K( ?5 Z# F A j& m| ├──73.4知识库构建、问答系统_ev.mp4 36.10M }/ c; l/ p! e' u8 O# {' X) p
| ├──73.5示范2的豆瓣评论词云（一）_ev.mp4 48.07M! c8 ]1 T/ x; `1 }4 `0 U
| ├──73.6示范2的豆瓣评论词云（二）_ev.mp4 42.91M
4 i6 ~2 q" H5 ^4 U1 j; P| ├──73.7示范2的豆瓣评论词云（三）_ev.mp4 50.17M- X* V+ u+ f. y0 k I
| ├──73.8示范2的豆瓣评论词云（四）_ev.mp4 58.42M3 ]5 W* b" C5 A+ d3 q
| └──73.9示范2的豆瓣评论词云（五）_ev.mp4 51.46M
8 J5 W5 H7 h6 O- l5 O, _7 W├──74-复杂网络上的物理传输过程
4 K) J" h# `: g/ s3 N| ├──74.10一些传播动力学模型（七）_ev.mp4 28.05M
1 g& ~% z8 p' t) t| ├──74.11一些传播动力学模型（八）_ev.mp4 21.25M
6 n) k! \. q; t# f; Q- E/ f9 }! `| ├──74.12仿真模型的建立过程（一）_ev.mp4 39.14M8 o; Y& {1 z: m; d+ m9 t& t
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* ~6 M; x) B+ g5 A& p| ├──74.14仿真模型的建立过程（三）_ev.mp4 54.52M0 q' ?$ ?7 f: i% j+ r. h, g) t7 o5 }
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| ├──74.16Combining complex networks and data mining_ev.mp4 28.94M' X3 j5 D; v$ J4 t
| ├──74.1一些基本概念_ev.mp4 17.19M4 t3 \/ L9 D1 i# e' y- ?
| ├──74.2常用的统计描述物理量_ev.mp4 13.42M
+ j" X( v8 Z8 R' I. p# a% g| ├──74.3四种网络模型_ev.mp4 27.73M5 d) S) u/ X# D+ a" z: s/ H
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2 D- ?7 D V1 z8 L1 J( t| ├──74.6一些传播动力学模型（三）_ev.mp4 26.95M: P. \8 H' M6 Q8 Y1 \) }7 Y' G- U
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& S4 ^+ `+ T: }! }| └──74.9一些传播动力学模型（六）_ev.mp4 25.19M' t: @2 n; [8 {3 t3 j; u+ ^
├──75-RNN及LSTM 9 A: S2 ?# B* B1 t2 h
| ├──75.10梯度消失与梯度爆炸（二）_ev.mp4 21.87M) i1 b2 }8 W2 m& F9 b0 k
| ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法_ev.mp4 18.73M
1 v2 k! N. m( |" P! `% j' h: L+ d0 v| ├──75.12LSTM_ev.mp4 30.34M
$ K1 }) l; `6 R W" ^) m| ├──75.13LSTM、Use Examples_ev.mp4 32.03M* t: P3 w* k( \8 z3 V, k
| ├──75.14词向量、Deep RNN_ev.mp4 19.94M
# r0 R7 J- A9 H/ C8 a$ L| ├──75.15Encoder Decoder Structure_ev.mp4 18.67M7 `6 p7 t: q/ V
| ├──75.16LSTM Text Generation（一）_ev.mp4 39.45M1 A8 k3 k" l% @6 f3 e5 v0 R$ @
| ├──75.17LSTM Text Generation（二）_ev.mp4 47.18M N5 t0 a2 l; w5 G
| ├──75.18LSTM Text Generation（三）_ev.mp4 49.51M
: L# P E+ T8 {, J9 [& }$ |9 e| ├──75.1RNN—序列处理器（一）_ev.mp4 21.71M
7 `4 w5 c" v! Y3 p5 W| ├──75.2RNN—序列处理器（二）_ev.mp4 29.13M
3 m4 H6 m; u( `, H' Z6 y| ├──75.3A simple enough case_ev.mp4 27.06M
! M" B3 u" K* R p6 O| ├──75.4A dance between fix points_ev.mp4 28.11M2 N( a, _8 p5 p- K5 \) g1 s' X
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| ├──75.6RNN作为生成模型（动力系统）_ev.mp4 22.77M
: }- D- P: s) o. ]) M7 d| ├──75.7RNN训练—BPTT（一）_ev.mp4 21.29M
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) ^2 _2 {2 H9 v| └──75.9梯度消失与梯度爆炸（一）_ev.mp4 20.95M
; |5 }; S0 ?$ k7 z6 I) H% `├──76-漫谈人工智能创业 ) l2 q3 h' Q- H9 l6 l
| ├──76.10三个战略管理学商业模型（三）_ev.mp4 35.85M
# U* c. q" t! G# H9 r/ @9 \+ I| ├──76.11三个战略管理学商业模型（四）_ev.mp4 35.31M6 A! m+ N# @: G: z. y& ~: M- W6 v
| ├──76.12三个战略管理学商业模型（五）_ev.mp4 28.81M
. U$ ]) N* b% b W$ j! y& ]8 s6 g! L| ├──76.13三个战略管理学商业模型（六）_ev.mp4 94.06M
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| ├──76.8三个战略管理学商业模型（一）_ev.mp4 18.42M
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├──77-学习其他主题
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# N, y7 a7 m( t4 y5 g7 b| ├──78.10课程总结（二）_ev.mp4 23.22M
8 x2 X5 R7 G2 z/ C1 A4 Z7 P| ├──78.1开场_ev.mp4 20.11M9 J& Z m' V+ m2 S0 i
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$ D! L$ {3 I& n: `) k; @
7 ~' A$ ? d1 h$ i/ H: R6 r( ]8 c5 j; u7 G# }1 h7 z
8 Y4 p* M, U' I4 G3 d4 y6 y
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发表于 2022-7-1 03:42:01
