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6 h! I: i9 e9 Y4 [0 \
, X$ Q; t9 l# ~) s——/万门大学：人工智能、大数据与复杂系统一月特训班/
! G/ L. }5 Z2 X% |9 [├──01-复杂系统 3 c* q0 q& v1 p' U8 \3 [) a. r' k
| ├──1.1物理预测的胜利与失效_ev.mp4 51.88M
- B$ ^* w# i/ K! H| ├──1.2预测失效原因_ev.mp4 17.77M
# p2 M) {5 F$ Q| ├──1.3复杂系统引论_ev.mp4 37.27M
0 b! D, k* o! S3 a| └──1.4生活实例与本章答疑_ev.mp4 32.40M
3 H l" Q8 E) @6 o! G├──02-大数据与机器学习 " ^2 C9 R0 _3 u4 E3 f. ^/ y
| ├──2.1大数据预测因为_ev.mp4 33.53M
( w" m! x# y5 o: r/ _, Q+ S| └──2.2大数据与机器学习_ev.mp4 10.43M
- f' n2 p* B, e6 F3 x├──03-人工智能的三个阶段 0 e% h. f, C/ Q9 A \1 e
| ├──3.10课程大纲（二）_ev.mp4 29.09M) }8 B9 m( h @! }4 V
| ├──3.1规则阶段_ev.mp4 93.55M
0 B7 `" d2 O. u. A1 Y3 M| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段_ev.mp4 16.44M
4 j6 p8 h! ~; w# k% C# y% V| ├──3.3课间答疑_ev.mp4 178.16M
6 x; Z/ r6 G8 r| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段_ev.mp4 43.15M
$ P4 {. f3 a/ ?" y2 e. I- X| ├──3.5三个阶段总结分析_ev.mp4 20.15M/ `% n& o; b& k- l1 C' k5 z2 O
| ├──3.6人工智能的应用（一）_ev.mp4 38.89M+ k% M& ^% Y* m7 l1 a
| ├──3.7人工智能的应用（二）_ev.mp4 22.36M) J$ f9 U. B" e: f9 Q
| ├──3.8课间答疑_ev.mp4 171.58M U0 W2 d' Z7 f8 s! H
| └──3.9课程大纲（一）_ev.mp4 35.73M6 K' X. Y4 u) o6 Y% A `
├──04-高等数学—元素和极限 # T* K+ v1 S+ P) \& d
| ├──4.10级数的收敛_ev.mp4 42.67M( ]/ F8 r) X1 |9 K/ n, I$ O; o
| ├──4.11极限的定义_ev.mp4 34.83M% Y h; _3 z$ l! }% ^! h* D
| ├──4.12极限的四则运算_ev.mp4 29.87M/ ^9 A' n( X5 F) K1 Z% Z$ T
| ├──4.13极限的复合_ev.mp4 22.31M
: q. H1 x# z+ c; n& B' D7 Z| ├──4.14连续性_ev.mp4 36.26M
6 L% P+ i+ R+ y- t| ├──4.1实数的定义（一）_ev.mp4 30.06M
/ _; E9 x. ~! N* o5 m3 y$ x. l0 y, o| ├──4.2实数的定义（二）_ev.mp4 37.47M2 @$ S: d: }% }# _( W$ t; [$ F) \
| ├──4.3实数的定义（三）_ev.mp4 32.26M
$ ^ `* `( d8 T| ├──4.4实数的元素个数（一）_ev.mp4 20.77M
4 ^3 R+ }0 C: i( H9 ?) w [| ├──4.5实数的元素个数（二）_ev.mp4 33.50M' y4 W" O$ L8 n0 J& V/ A) V, Y
| ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）_ev.mp4 35.24M
. b; v3 `: J/ V# F: x0 F. e| ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）_ev.mp4 39.07M
8 K1 ?' y+ E1 j; v ^0 Z# _* J| ├──4.8无穷大之比较（一）_ev.mp4 42.90M- C* T1 o$ w: }( Y
| └──4.9无穷大之比较（二）_ev.mp4 22.84M( p( h/ D9 G1 t' I/ X
├──05-复杂网络经济学应用
2 t0 g) h2 f. n& z| ├──5.1用网络的思维看经济结构_ev.mp4 41.42M
$ m' ~' }; B" u# Z/ x* m8 r| ├──5.2复杂网络认识前后_ev.mp4 50.29M; f {% @1 N4 [
| ├──5.3从网络结构看不同地区（一）_ev.mp4 63.96M
' L7 p$ k/ v4 l| └──5.4从网络结构看不同地区（二）_ev.mp4 35.92M" G% S2 ]; n) N( v( w- A
├──06-机器学习与监督算法
& G+ J9 K. z* U3 v! {| ├──6.1什么是机器学习_ev.mp4 22.82M
9 a& s8 [. |& h& W" c| ├──6.2机器学习的类型_ev.mp4 38.71M! O1 r9 P0 b& z$ r2 M. G
| ├──6.3简单回归实例（一）_ev.mp4 39.09M
8 t3 @/ Z8 Y. h8 x) i1 ^| ├──6.4简单回归实例（二）_ev.mp4 31.11M
6 L2 e& N+ ^ h5 w0 |' f- w5 L| └──6.5简单回归实例（三）_ev.mp4 175.29M# \* |" i2 F' ^6 K, P
├──07-阿尔法狗与强化学习算法 - f# z! O4 v' N' q' R5 q4 k0 g
| ├──7.1人工智能的发展_ev.mp4 37.92M5 B) b: n- l, j! B3 B
| ├──7.2强化学习算法（一）_ev.mp4 28.98M; b& m% W7 l+ Z8 B; _; v
| ├──7.3强化学习算法（二）_ev.mp4 45.27M
6 X' ]0 K1 x4 y( }7 z| ├──7.4强化学习算法（三）_ev.mp4 30.09M
" p/ v5 ]- w8 E8 R" R( d| ├──7.5Alphago给我们的启示_ev.mp4 19.63M
% ^2 G7 \ z7 G4 z/ ^8 T1 y: j| └──7.6无监督学习_ev.mp4 22.70M0 b0 k4 I+ m. X8 m7 L1 W# n
├──08-高等数学—两个重要的极限定理
$ ^& n1 \3 C0 {5 i. _8 Q| ├──8.1元素与极限的知识点回顾_ev.mp4 36.65M
1 W8 S8 V9 F, x4 T/ c- P| ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）_ev.mp4 33.85M
5 c0 J7 t- O+ `| ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）_ev.mp4 23.36M
* \; b5 d$ T6 F N, R$ R| ├──8.4夹逼定理_ev.mp4 22.40M
7 J1 Y; l2 }" J; h| └──8.5第二个重要极限定理的证明_ev.mp4 24.66M
8 f2 } m; p+ }: ~├──09-高等数学—导数
6 t0 |) u4 ?! J* @1 y9 v; T| ├──9.10泰勒展开的证明_ev.mp4 32.83M
5 m: ~) d8 `3 v) ~| ├──9.1导数的定义_ev.mp4 33.83M8 }1 K2 |3 Q% W X, v7 Z5 O
| ├──9.2初等函数的导数_ev.mp4 40.48M
2 i b& W# f3 _3 x| ├──9.3反函数的导数（一）_ev.mp4 19.05M
0 w4 G" R# V1 A5 C9 Y$ L- K. k| ├──9.4反函数的导数（二）_ev.mp4 24.05M
" N y0 p2 H& L( }- l| ├──9.5复合函数的导数_ev.mp4 25.47M
: Q% H5 j! \7 Z5 j| ├──9.6泰勒展开_ev.mp4 15.28M
1 T$ b' L4 B' p/ j6 |+ T. H| ├──9.7罗尔定理_ev.mp4 22.64M0 B! E7 b7 [( `% i3 s# a$ p
| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理_ev.mp4 45.57M2 |7 `8 p0 c3 W$ l0 T- W0 |( u
| └──9.9洛比塔法则_ev.mp4 40.31M) D, z4 E9 ^ d" ?
├──10-贝叶斯理论
: s0 Q. _, ]) j| ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）_ev.mp4 42.34M& n4 I5 |: t( o% H$ ^" I$ A
| ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）_ev.mp4 18.31M
. t& I- R) c- D8 J" Y1 q; s5 a| ├──10.12贝叶斯决策（一）_ev.mp4 31.45M
m. l" b( s; F3 I" i/ k e/ @: h| ├──10.13贝叶斯决策（二）_ev.mp4 40.67M
0 ~- f' r; \8 U" O" X! v| ├──10.14贝叶斯决策（三）_ev.mp4 57.84M0 n, E4 ?; g9 g; U
| ├──10.1梯度优化（一）_ev.mp4 55.16M' W3 ~" f! m2 l" y1 |0 g
| ├──10.2梯度优化（二）_ev.mp4 61.01M2 S* ^2 F. e9 k: G& ?
| ├──10.3概率基础_ev.mp4 32.75M: m' E8 N0 v7 B9 K3 i* h4 [( B1 q
| ├──10.4概率与事件_ev.mp4 33.68M
" k9 J3 o9 s8 f( P3 Y| ├──10.5贝叶斯推理（一）_ev.mp4 32.50M
p3 o; e% ^, p- Y# n| ├──10.6贝叶斯推理（二）_ev.mp4 33.61M( @, y7 B# r6 Y$ n- P
| ├──10.7贝叶斯推理（三）_ev.mp4 27.97M
! w) b' }, u; l9 z& ~0 E| ├──10.8辛普森案件_ev.mp4 46.69M
" G4 [; {+ B; Y| └──10.9贝叶斯推理深入_ev.mp4 38.72M/ {5 ]' e5 ]- B! x4 T
├──11-高等数学—泰勒展开
& U* b! i A# ^: @9 s4 s( g| ├──11.1泰勒展开_ev.mp4 36.80M
) ?7 L9 X& h2 g! F6 _% @( V* z* T| ├──11.2展开半径_ev.mp4 24.66M
! J1 h0 j5 F0 t0 g) X! F| ├──11.3欧拉公式_ev.mp4 43.18M. K. T" b0 ?1 h: w% y
| ├──11.4泰勒展开求极限（一）_ev.mp4 24.30M
) `/ l! {/ q/ s" {5 p7 M| └──11.5泰勒展开求极限（二）_ev.mp4 49.89M
* @! h# r6 v9 N4 Q$ m├──12-高等数学—偏导数
8 p, r2 {- b6 f% t; K0 f7 z| ├──12.1偏导数的对称性_ev.mp4 30.84M
6 L) R% e5 ~ `& x- |5 Y0 E. I| ├──12.2链式法则_ev.mp4 30.43M
- @5 n& t4 q# ~5 z, T# A| └──12.3梯度算符、拉氏算符_ev.mp4 59.00M4 z, t$ g. M$ m5 \- `' o6 F, [0 {* i
├──13-高等数学—积分 : t* V& ^: m! W0 W
| ├──13.1黎曼积_ev.mp4 19.98M {3 F" F! v8 U" S7 l
| ├──13.2微积分基本定理_ev.mp4 47.92M8 X$ x2 ?- }7 k, }1 X' V5 j
| ├──13.3分部积分（一）_ev.mp4 41.55M
( }& n8 g9 S3 x| └──13.4分部积分（二）_ev.mp4 35.50M
7 f2 U4 }" [( q K├──14-高等数学—正态分布 . L* T! k3 B* s+ Y* @# W# |
| ├──14.1标准正态分布_ev.mp4 44.52M3 S* P- U+ h ^6 E% C
| ├──14.2中心极限定理_ev.mp4 30.54M
' x i. [: @, Q& f. C: I| ├──14.3误差函数_ev.mp4 25.90M8 i* \+ | R- O, a3 c( _% H
| ├──14.4二维正态分布_ev.mp4 39.25M r9 D3 i* l" Q
| └──14.5多维正态分布_ev.mp4 29.15M+ A+ d: @- Y8 [( K- \, l: y( D- G$ x
├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
# m5 R; s# d/ Q& g7 `' B: s% R" x| ├──15.10朴素贝叶斯（三）_ev.mp4 57.08M
8 D7 }4 A4 t2 Q. C4 j& P$ q( P| ├──15.11最大似然估计（一）_ev.mp4 22.49M, `- D" d) \, _ O' d- `3 h4 u
| ├──15.12最大似然估计（二）_ev.mp4 47.16M
: w3 T1 I, ~0 Y; p4 l6 q| ├──15.1蒙特卡洛分析（一）_ev.mp4 45.19M
, W& Y. P3 i2 ?1 U D" _( C/ s| ├──15.2蒙特卡洛分析（二）_ev.mp4 31.51M
0 g! w) l& v2 n' K| ├──15.3贝叶斯先验_ev.mp4 42.46M7 Q0 O W6 ?4 I: [; u: e
| ├──15.4先验到后验的过程_ev.mp4 19.68M
* I1 K1 _/ T3 i( T9 U1 \: O| ├──15.5朴素贝叶斯（一）_ev.mp4 31.15M3 j7 o1 a8 N- Q9 `
| ├──15.6朴素贝叶斯（二）_ev.mp4 36.83M
1 y0 n( \9 r2 C ~' _1 C| ├──15.7算法设计_ev.mp4 20.31M: U) \' R: [ ~, H s2 C5 \
| ├──15.8TF-IDF（一）_ev.mp4 43.11M
+ h% f' K' w9 [| └──15.9TF-IDF（二）_ev.mp4 36.36M1 f# u, g9 y) |8 R. l
├──16-线 . ]! O# X6 D9 n6 G2 r
| ├──16.10常规线空间_ev.mp4 46.76M! ~8 b) T; q7 j5 R: M
| ├──16.11线关_ev.mp4 32.55M/ U8 x, \8 z0 E N* t Y' H
| ├──16.12秩_ev.mp4 48.48M8 w# M, V! j0 l6 E, K$ A$ }( Z
| ├──16.1线代数概述_ev.mp4 33.06M7 ]3 X6 ^& M$ |- l. r7 R4 U
| ├──16.2线代数应用方法论_ev.mp4 15.71M
: I" N( i" u( ~8 o+ f; \| ├──16.3线律_ev.mp4 39.97M
1 |, |: X! W! D% M! J| ├──16.4线空间_ev.mp4 15.40M# M) c; O4 f4 N) ^2 c# X
| ├──16.5线空间八条法则（一）_ev.mp4 45.42M
8 p3 P# _- a) T9 o| ├──16.6线空间八条法则（二）_ev.mp4 41.80M: t- H! P; b: L: `
| ├──16.7线空间八条法则（三）_ev.mp4 28.44M
5 O9 S! R+ h) H7 W# `| ├──16.8连续傅_ev.mp4 24.39M
. X! a6 L# W4 ]: U- p4 y1 r| └──16.9傅立_ev.mp4 36.36M
3 H- o3 {3 U( B# Y4 j├──17-数据科学和统计学（上） " C2 U' a: c! ~
| ├──17.10随机变量（二）_ev.mp4 14.72M
8 n. a& X5 m4 Z Q| ├──17.11换门的概率模拟计算（一）_ev.mp4 55.80M
8 D$ s) Z, x7 M! n; d* Y. U| ├──17.12换门的概率模拟计算（二）_ev.mp4 34.43M
6 E' e4 q8 r. R; D& Z1 X& h* L( T# a| ├──17.13换门的概率模拟计算（三）_ev.mp4 47.87M
$ k7 Q; V5 W1 P8 `6 X8 B, m: H# S/ l| ├──17.1课程Overview_ev.mp4 34.78M L& K+ z6 `9 h# g) w- L1 {
| ├──17.2回顾统计学（一）_ev.mp4 60.73M! \! _5 N+ Q7 U7 O/ T0 Z. n
| ├──17.3回顾统计学（二）_ev.mp4 50.90M! A2 Q( C! k+ A" h' ]
| ├──17.4回顾统计学（三）_ev.mp4 27.05M0 u( N) d9 e) E- h
| ├──17.5回顾数据科学（一）_ev.mp4 33.12M/ e1 o3 C) z& W9 @
| ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍_ev.mp4 55.57M
( Q; q' I8 j& S9 Q| ├──17.7R和RStudio等介绍（一）_ev.mp4 23.00M
: t/ R3 }- w# m% x" Q9 }" T| ├──17.8R和RStudio等介绍（二）_ev.mp4 28.16M
3 g) B5 U) \4 Y* G' e| ├──17.9随机变量（一）(1)_ev.mp4 20.81M
1 }# l. o$ |' m* |" V| └──17.9随机变量（一）_ev.mp4 20.81M
* ^+ {- B$ O3 `. p7 Y├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式
4 K8 k/ L; x4 I+ j: e| ├──18.10等价类_ev.mp4 50.25M/ d% R! q7 Q( w9 M! {
| ├──18.11行列式（一）_ev.mp4 25.39M a2 _$ D8 T7 c* j+ x# M
| ├──18.12行列式（二）_ev.mp4 33.75M6 B& V W6 r E* ^5 a8 {
| ├──18.13行列式（三）_ev.mp4 46.27M' v; E3 n8 t2 o: I0 \+ D% ~
| ├──18.1线代数知识点回顾_ev.mp4 28.86M
* Y+ g* ~, W, L/ `" ?3 ~( S! Y& v' V| ├──18.2矩阵表示线变化_ev.mp4 27.65M
' p- \8 ^# y8 g2 |/ R" ^| ├──18.3可矩阵表示坐标变化_ev.mp4 56.85M. i! o+ L- ?$ o5 I" i8 ]& H
| ├──18.4相似矩阵_ev.mp4 59.53M
1 C+ j1 W: K8 @2 B| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化_ev.mp4 20.31M
- `, m" ]6 @: O+ L% ^7 N| ├──18.6线代数解微分方程_ev.mp4 59.24M' z# S x* T. C i
| ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）_ev.mp4 37.39M
1 ?& U# A+ ]$ g) f* [| ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）_ev.mp4 31.29M# Q: H* S2 l0 v2 a
| └──18.9等价关系_ev.mp4 27.29M- K/ M) |. ^: C0 ~
├──19-Python基础课程（上） 5 p! @* H& @. {5 D) }
| ├──19.10变量类型—字符串类型（三）_ev.mp4 39.38M
' m# W4 B' N. T' k2 n5 T| ├──19.11变量类型—列表类型（一）_ev.mp4 23.55M. `4 A. f z- H3 c4 _
| ├──19.12变量类型—列表类型（二）_ev.mp4 37.07M8 H" u9 k9 S, v* c4 ], J
| ├──19.13变量类型—列表类型（三）_ev.mp4 19.98M6 Q& t$ [6 h# o9 S
| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）_ev.mp4 27.60M8 f& \2 _4 ^1 H: |: U2 x
| ├──19.15变量类型—字典类型（二）_ev.mp4 29.62M
) O7 l( @! j; I v| ├──19.1Python介绍（一）_ev.mp4 29.08M
2 _$ } u+ o& L) x| ├──19.2Python介绍（二）_ev.mp4 36.70M
9 D0 ~0 T7 X# P- Q+ s| ├──19.3变量—命名规范_ev.mp4 28.31M
# F: \. V& I! W# L; F| ├──19.4变量—代码规范_ev.mp4 20.08M
D$ m0 o5 {! f% R3 b4 f. O| ├──19.5变量类型—数值类型_ev.mp4 21.93M. j: p6 f5 l& M5 @" K
| ├──19.6变量类型—bool类型_ev.mp4 19.92M
) w% P. m& M* g. H- s/ y& a4 s| ├──19.7变量类型—字符串类型（一）_ev.mp4 25.65M% E0 `/ x( R" t; ~! A$ [
| ├──19.8课间答疑_ev.mp4 19.74M
6 Q$ [$ c- X) }' l4 g: D0 j| └──19.9变量类型—字符串类型（二）_ev.mp4 31.50M* D: M: R9 e4 V+ o+ t1 p, e
├──20-线代数—特征值与特征向量 8 Q- k5 L3 X. j r
| ├──20.10线代数核心定理_ev.mp4 25.10M
+ p ]+ J2 m! e$ i6 n| ├──20.11对偶空间（一）_ev.mp4 25.34M( h$ J$ p3 H" J
| ├──20.12对偶空间（二）_ev.mp4 40.99M
7 \+ e* ~0 S7 A7 L| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间_ev.mp4 20.48M( H, @1 c8 E) H3 O4 c. g
| ├──20.14厄米矩阵_ev.mp4 10.23M
/ F4 z$ o0 |8 J% L# ^$ C0 c2 z1 u| ├──20.1线代数知识点回顾_ev.mp4 25.64M
/ K* x; v1 d, r3 S) Q+ C ^( @| ├──20.2例题讲解（一）_ev.mp4 30.68M
3 \1 K. ?% f2 N) K| ├──20.3例题讲解（二）_ev.mp4 30.13M
$ L9 W, c. ?* ^6 F0 {| ├──20.4例题讲解（三）_ev.mp4 35.54M
4 E8 X5 Z1 ?. m& o( X+ a5 `| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义_ev.mp4 59.50M/ P6 j, M4 I: }
| ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）_ev.mp4 15.02M6 v/ f; h& x# a& |! k
| ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）_ev.mp4 41.65M
, Y# j+ P) K+ ^2 V7 |9 z| ├──20.8本征值的计算（一）_ev.mp4 27.63M9 q' K1 n7 V# h/ {- q9 c) {8 s, r
| └──20.9本征值的计算（二）_ev.mp4 28.06M
4 p# B0 y5 E* H! D8 n- Z: D% F/ B: N├──21-监督学习框架
* s8 Y/ |3 l, k* g6 p| ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）_ev.mp4 36.07M
" r- y1 J6 t2 C9 c# z* ?: e& H& f| ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）_ev.mp4 18.48M, h7 i& M9 l0 O. X+ w
| ├──21.12线性分类器_ev.mp4 26.24M9 a6 y: q! M" Z0 L
| ├──21.13高斯判别模型（一）_ev.mp4 21.79M
% [2 G; x( n+ `/ B7 V7 j! }) ~| ├──21.14高斯判别模型（二）_ev.mp4 31.06M' e% z) L4 }5 [2 ~+ U
| ├──21.1经验误差和泛化误差_ev.mp4 39.17M
8 G$ k$ F$ Y, J" ~9 I7 i| ├──21.2最大后验估计_ev.mp4 38.50M& K6 |5 ]# J( \3 m: I' L
| ├──21.3正则化_ev.mp4 16.72M- }0 K! e( a& b' p/ y
| ├──21.4lasso回归_ev.mp4 41.22M) X# @& q: @ L7 \
| ├──21.5超参数（一）_ev.mp4 31.27M8 ~9 j+ P1 j7 p! x' P
| ├──21.6超参数（二）_ev.mp4 24.31M
. H9 |2 Q0 v5 ^* u& x& [| ├──21.7监督学习框架（一）_ev.mp4 29.26M$ O; f% y# D* b0 E8 s- f$ t
| ├──21.8监督学习框架（二）_ev.mp4 38.67M+ m9 J! v+ ^: F! P/ y7 n8 J
| └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）_ev.mp4 32.40M; Q% ]0 Z, R) H
├──22-Python基础课程（下）
1 o+ v: N" M; l; F$ I2 M6 w/ X| ├──22.10函数（三）_ev.mp4 26.77M; Z$ _7 B! c+ U4 I6 H K1 g8 Z
| ├──22.11函数（四）_ev.mp4 32.08M0 g9 E$ V4 x' `9 n% [% k$ w- G
| ├──22.12类（一）_ev.mp4 27.28M
. G. y+ `) \4 y/ a: N! ?+ \| ├──22.13类（二）_ev.mp4 24.95M9 n0 ^' L5 d7 @# c; m
| ├──22.14类（三）_ev.mp4 22.66M0 C _; ^2 F5 i: P2 y- p* S
| ├──22.1条件判断（一）_ev.mp4 33.72M
2 t6 N+ p( _' d! T, x# z| ├──22.2条件判断（二）_ev.mp4 30.73M* q0 f- n# d1 Z- e7 T9 s
| ├──22.3循环（一）_ev.mp4 15.56M+ x" Q# H8 T4 c2 x2 w _# p- ~1 |
| ├──22.4循环（二）_ev.mp4 23.97M! I1 e) u. H* K: a
| ├──22.5课间答疑_ev.mp4 23.87M/ X. N* {8 T! [
| ├──22.6循环（三）_ev.mp4 23.19M
0 W- ^9 G5 N. R; ~| ├──22.7循环（四）_ev.mp4 28.32M
' e& U8 b6 [. d+ H| ├──22.8函数（一）_ev.mp4 17.39M
! }; W8 C7 A1 f3 e) f7 D| └──22.9函数（二）_ev.mp4 22.84M
. ~7 O$ t0 b. i- \7 N├──23-PCA、降维方法引入 2 w9 j; X5 K6 D4 |8 G! }
| ├──23.1无监督学习框架_ev.mp4 23.66M$ R5 N$ n( }$ {1 Z( w
| ├──23.2降维存在的原因_ev.mp4 19.56M; W: ?+ ]5 i& ~4 j( E; |8 k& @
| ├──23.3PCA数学分析方法（一）_ev.mp4 28.48M! x% V( i- @6 O5 w# ^
| ├──23.4PCA数学分析方法（二）_ev.mp4 37.85M* o; [% q1 {7 ~$ V- x3 L
| ├──23.5PCA数学分析方法（三）_ev.mp4 26.03M+ ]6 c+ J. m( o) O0 `' f+ `# ^
| ├──23.6PCA数学分析方法（四）_ev.mp4 31.45M
' R; ~3 L, I5 I6 e6 t" c! h| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA_ev.mp4 14.94M! B2 p) v7 d4 F6 f. W
| ├──23.8PCA背后的假设（一）_ev.mp4 38.24M2 ^- h- ~4 t" Y: t- r1 P: V& o- G
| └──23.9PCA背后的假设（二）_ev.mp4 45.25M
: Y8 h4 x7 y- H( B├──24-数据科学和统计学（下）
/ l& v. j$ D1 Q/ F9 t. E' j" e| ├──24.10参数估计（一）_ev.mp4 25.06M) m& C9 U8 b+ d! O
| ├──24.11参数估计（二）_ev.mp4 19.91M
% T/ A3 L+ V0 g" {* G| ├──24.12假设检验（一）_ev.mp4 15.66M
' |/ h- \: Z4 b E2 |1 Z) ~| ├──24.13假设检验（二）_ev.mp4 21.82M
) O: w& L& ^5 E7 R9 a) Z6 w, I| ├──24.1课程Overview_ev.mp4 19.99M
/ p8 J/ N3 Y: l2 d0 H2 C| ├──24.2理解统计思想（一）_ev.mp4 20.20M
6 u: e# H% k" T/ x' `' k# l( W| ├──24.3理解统计思想（二）_ev.mp4 49.02M
# a) C. K8 q) D# c, x& G4 K$ Z1 Q7 F| ├──24.4理解统计思想（三）_ev.mp4 20.49M2 X$ H8 h% ^" ?: Q$ W
| ├──24.5概率空间_ev.mp4 14.19M% p7 ] f1 E! l9 y- `- r, B6 c
| ├──24.6随机变量（一）_ev.mp4 29.38M
2 j1 X5 z4 n Y$ w3 G| ├──24.7随机变量（二）_ev.mp4 15.47M( v) u; }4 O& {" [$ d9 ^
| ├──24.8随机变量（三）_ev.mp4 41.14M
4 w( y, @- F( A& D; _8 O; [/ Q| └──24.9随机变量（四）_ev.mp4 11.77M
- W6 d$ L2 O- R├──25-Python操作数据库、 Python爬虫 . \: f. g4 m9 l( B) y( ~
| ├──25.10Python操作数据库（二）_ev.mp4 36.09M
; B+ H: Y( d1 A| ├──25.11Python操作数据库（三）_ev.mp4 21.40M
/ p: V, w6 z* A, k; E2 h| ├──25.12Python操作数据库（四）_ev.mp4 43.49M) |/ R' b9 t/ m) O( j+ L
| ├──25.13Python爬虫（一）_ev.mp4 61.14M. C& o0 b, [7 I" A2 }/ o
| ├──25.14Python爬虫（二）_ev.mp4 76.75M& R) w$ v" W& s& y: q1 b0 M
| ├──25.15Python爬虫（三）_ev.mp4 51.97M
, u8 R8 C+ S0 P( x; r! ^ B| ├──25.16Python爬虫（四）_ev.mp4 50.35M2 Y, b# o1 r* w0 ]
| ├──25.17Python爬虫（五）_ev.mp4 59.24M2 q' Z E2 J; z" p7 Q( h' G
| ├──25.1课程介绍_ev.mp4 21.31M/ w+ \% ? i; \ i; h
| ├──25.2认识关系型数据库（一）_ev.mp4 41.88M
# W n" I w$ L1 C| ├──25.3认识关系型数据库（二）_ev.mp4 41.97M$ h8 v2 j2 D3 V
| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同_ev.mp4 24.01M |$ L$ s6 T7 i. g7 J/ V# U
| ├──25.5命令行操作数据库（一）_ev.mp4 40.26M8 b; u7 r# @* K" h' `7 }
| ├──25.6命令行操作数据库（二）_ev.mp4 37.52M% {7 C& {2 }' ^/ S
| ├──25.7命令行操作数据库（三）_ev.mp4 18.52M
# A; L' ~7 |. ^| ├──25.8命令行操作数据库（四）_ev.mp4 36.39M
7 G5 A7 v! W4 a& @| └──25.9Python操作数据库（一）_ev.mp4 29.61M8 x$ m! n9 ]0 _1 j6 R8 B
├──26-线分类器 % w! Z) m8 N$ b+ a: a7 g2 a* V" l
| ├──26.10Perceptron（三）_ev.mp4 29.14M
, Q" w" T7 C% w0 p) a| ├──26.11Perceptron（四）_ev.mp4 28.39M
" H$ u$ u( |$ R/ T3 F4 T6 ^0 U| ├──26.12熵与信息（一）_ev.mp4 21.43M- ~( x7 e1 p N) R7 J- q
| ├──26.13熵与信息（二）_ev.mp4 23.73M
, ?0 |3 d! m- S" I4 W| ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）_ev.mp4 23.03M+ q& a1 M2 h! `% N! s! y8 C
| ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）_ev.mp4 14.16M
: [8 |5 |7 T4 t) k9 c0 V| ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）_ev.mp4 56.45M
( ^& [* U$ n( J+ q8 J* l| ├──26.4线分类器_ev.mp4 22.32M9 T; ~& d5 Y1 _9 N* l% z1 t
| ├──26.5LDA（一）_ev.mp4 23.00M
# M& V2 p$ d: n' m! F# P( B| ├──26.6LDA（二）_ev.mp4 25.22M
* W2 |3 p5 U) [| ├──26.7LDA（三）_ev.mp4 29.82M
- l' V. P, W& C5 q0 U. V2 X: z| ├──26.8Perceptron（一）_ev.mp4 41.46M
' m( z7 f7 c" }! u5 l8 f, B| └──26.9Perceptron（二）_ev.mp4 26.69M2 r) D! I/ }1 T6 T7 y/ A+ a
├──27-Python进阶（上） # z$ Q$ N( k4 a5 t; B+ n
| ├──27.10Pandas基本操作（四）_ev.mp4 23.60M
9 d3 G- T3 }' V) D7 Q| ├──27.11Pandas绘图（一）_ev.mp4 30.95M: X$ P$ z7 k- Y
| ├──27.12Pandas绘图（二）_ev.mp4 33.84M" j4 w8 S! Q% p0 `' k& N. M+ q- v
| ├──27.13Pandas绘图（三）_ev.mp4 21.16M
1 R3 r5 S% @, J5 g5 p4 v1 n| ├──27.14Pandas绘图（四）_ev.mp4 41.69M
5 `; o" j4 S) S' T% ~| ├──27.1NumPy基本操作（一）_ev.mp4 28.59M/ C) F3 }6 c; {7 ]) u
| ├──27.2NumPy基本操作（二）_ev.mp4 22.06M
) z9 B( r8 ^4 q# B| ├──27.3NumPy基本操作（三）_ev.mp4 24.79M
" H) A- T1 Q* T- ]) O5 F' O+ A* y% r| ├──27.4NumPy基本操作（四）_ev.mp4 16.63M
' T2 ~! c Y& \. V| ├──27.5NumPy基本操作（五）_ev.mp4 26.34M
- M1 v f, r. h3 ?7 ~| ├──27.6NumPy基本操作（六）_ev.mp4 23.49M& W" w. C Y, X7 Y
| ├──27.7Pandas基本操作（一）_ev.mp4 38.21M
! _8 L& z8 V( H| ├──27.8Pandas基本操作（二）_ev.mp4 30.76M% Z. a: I, U4 q7 |+ y
| └──27.9Pandas基本操作（三）_ev.mp4 34.31M
6 p% C8 I: _3 l" c3 E* S' p├──28-Scikit-Learn
% ~! h. o( H2 ?) u6 g5 Z% d| ├──28.1课程介绍_ev.mp4 26.32M3 x7 \# m+ U i
| ├──28.2Scikit-Learn介绍_ev.mp4 11.65M
, \: v0 P: O* l) T2 M7 b| ├──28.3数据处理（一）_ev.mp4 35.30M- i" D7 N( c5 N( ~# t$ e
| ├──28.4数据处理（二）_ev.mp4 47.54M
) a4 @! {4 |7 X5 S+ H| ├──28.5模型实例、模型选择（一）_ev.mp4 34.96M
( @9 H$ y5 E2 c( s5 k| ├──28.6模型实例、模型选择（二）_ev.mp4 22.29M6 m" ~( x$ R# O, [
| ├──28.7模型实例、模型选择（三）_ev.mp4 20.33M
0 u/ W- x& u' u$ `! I| ├──28.8模型实例、模型选择（四）_ev.mp4 40.75M
7 Q8 S4 @+ X% N$ t( W| └──28.9模型实例、模型选择（五）_ev.mp4 28.52M' H1 [: M/ h/ q& P* `
├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
! P0 o/ `6 }5 S| ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）_ev.mp4 37.62M
, g( ]3 z$ }- N" F" l| ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）_ev.mp4 37.16M6 M5 _$ O& l+ h# \& r; h- F
| ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）_ev.mp4 22.46M# A: f- | B& b% p1 m! E( \: {# Z
| ├──29.13SVM引入_ev.mp4 14.51M
) D7 z9 s: x1 K) L5 `| ├──29.1熵（一）_ev.mp4 34.65M: b# f \0 I+ |1 q
| ├──29.2熵（二）_ev.mp4 35.99M8 d" E+ j6 H0 }8 \
| ├──29.3熵（三）_ev.mp4 28.01M* |7 [- Q3 C, c& l7 q" S5 }+ C
| ├──29.4熵（四）_ev.mp4 30.18M
% d9 |7 ]% ^2 H0 y2 _# `3 l| ├──29.5熵（五）_ev.mp4 18.66M0 j% C/ J ?! V# B5 L
| ├──29.6熵（六）_ev.mp4 29.31M( W1 G/ i- F9 H9 o g: S( f o7 n
| ├──29.7熵（七）_ev.mp4 10.18M3 C& @% P& P3 l; H0 x+ \, T
| ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）_ev.mp4 35.90M/ Q( U( ~( U: Q1 t6 {% B$ M) l
| └──29.9逻辑斯蒂回归（二）_ev.mp4 34.87M
7 v! k) Q& o- k7 r2 y├──30-Python进阶（下） 9 `% d) [( E2 f& B! t$ t6 b2 W( v @. M
| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）_ev.mp4 26.66M
* v/ o6 ^& B7 v; ]8 p1 p# U| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）_ev.mp4 20.76M
: t7 w, o n' w3 T| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）_ev.mp4 21.09M" J n* `: |6 X5 M. `5 ~) i# P6 |
| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）_ev.mp4 26.55M
2 r7 s6 y6 f- N| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）_ev.mp4 25.75M
- R1 F" i" h' T+ P, y! P0 n| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）_ev.mp4 19.54M$ T- B6 _3 H$ D* n
| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）_ev.mp4 35.90M) {' I' L6 F0 l
| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）_ev.mp4 36.64M
8 u! m2 @ d( l- d6 s| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）_ev.mp4 38.56M: n$ Q% w, `) p7 g
├──31-决策树 4 T. L! ^8 p) |+ u4 Q
| ├──31.1决策树（一）_ev.mp4 19.26M0 m6 a# |6 o r
| ├──31.2决策树（二）_ev.mp4 29.47M; P0 Y5 j& u3 E8 `
| ├──31.3决策树（三）_ev.mp4 34.22M8 H/ O+ V7 H1 ^# n! H1 f9 Y0 _
| └──31.4决策树（四）_ev.mp4 25.25M
% F4 i# m# O6 X) P, O├──32-数据呈现基础 + }; ^- `2 Z$ y3 @: h4 a D
| ├──32.1课程安排_ev.mp4 43.16M- @9 X% ]9 o7 C7 N! j; W2 C
| ├──32.2什么是数据可视化_ev.mp4 14.97M
! c2 D4 g$ R- n7 Y3 @* i( I| ├──32.3设计原则_ev.mp4 22.13M
3 ]% I' S, \6 R/ o) Y# _# R| ├──32.4数据可视化流程_ev.mp4 22.92M
" \' O" F, t5 M& S% ^# s9 J& {| ├──32.5视觉编码_ev.mp4 31.51M' a: P& z, [- c" D- `5 @/ I
| ├──32.6图形选择（一）_ev.mp4 24.18M+ E: @- ^# K5 [" \2 f1 F& P: T8 n
| ├──32.7图形选择（二）_ev.mp4 18.54M
" q: x h T1 U* b9 V5 b( ^| └──32.8图形选择（三）_ev.mp4 20.82M
! f" v0 i/ l9 G4 u/ _( ?# w) r├──33-云计算初步
8 B: Z* M5 f! r| ├──33.1Hadoop介绍_ev.mp4 27.72M
* E& z) {- M8 B8 T2 S+ U: I| ├──33.2Hdfs应用（一）_ev.mp4 60.13M. n, x5 A# u; ~& k; C6 F
| ├──33.3Hdfs应用（二）_ev.mp4 50.32M
" C. E# T1 G- s$ _9 q| ├──33.4MapReduce（一）_ev.mp4 35.03M) R$ E- m1 z! | k7 u8 q
| ├──33.5MapReduce（二）_ev.mp4 25.40M
6 J1 t. F& P% K/ A. G3 n Y| ├──33.6Hive应用（一）_ev.mp4 56.92M
% l l0 L' | X |7 O| ├──33.7Hive应用（二）_ev.mp4 71.43M
& {( e5 A: W. \4 e| ├──33.8Hive应用（三）_ev.mp4 87.91M$ p* l7 Z7 ~2 E) [8 ^
| └──33.9Hive应用（四）_ev.mp4 72.69M, ^& |* J5 t3 q* Z( H7 B. F9 U# r
├──34-D-Park实战
* B [4 |6 q5 T; L| ├──34.10Spark应用（四）_ev.mp4 68.02M
' f! B3 k2 X6 o8 S X| ├──34.11Spark应用（五）_ev.mp4 81.86M3 a8 C( y j" k: ^- f
| ├──34.12Spark应用（六）_ev.mp4 101.48M+ x' B* h/ H4 I
| ├──34.13Spark应用（七）_ev.mp4 89.18M( {* m' q' S; T8 h" z! N! E' q' q! e
| ├──34.1Pig应用（一）_ev.mp4 51.77M g; f' W i+ U1 k1 r
| ├──34.2Pig应用（二）_ev.mp4 49.45M
9 e' s) |3 g3 V* F( A| ├──34.3Pig应用（三）_ev.mp4 53.64M/ w' N! ]5 n/ L. l1 X3 O. z" T! ?
| ├──34.4Pig应用（四）_ev.mp4 49.29M' I# [$ h2 B- Z9 {! ~; a, y
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| ├──34.7Spark应用（一）_ev.mp4 55.20M: G0 \8 L, y9 h
| ├──34.8Spark应用（二）_ev.mp4 31.96M
[) A2 [) l' Y9 b% n9 g" {| └──34.9Spark应用（三）_ev.mp4 88.33M
/ c5 q# |7 p( D6 e0 r" E( @├──35-第四范式分享 & k* v( U3 ^- E3 ^/ i' D
| ├──35.1推荐技术的介绍_ev.mp4 23.37M
; @& j: y$ Z- A| ├──35.2人是如何推荐商品的_ev.mp4 23.53M
: C. R" c* W* S4 z: D| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果_ev.mp4 16.21M
7 ?7 ~7 j7 Y, W5 [3 y2 @| ├──35.4求解—从数据到模型_ev.mp4 22.77M9 U8 y/ _$ F8 ~8 k/ S' U' E
| ├──35.5数据拆分与特征工程_ev.mp4 24.89M. J% Z0 w0 g7 [2 s
| ├──35.6推荐系统机器学习模型_ev.mp4 32.60M
7 r5 d' f# o8 W+ v" ~ s| ├──35.7评估模型_ev.mp4 23.28M
% i! a2 g0 A$ r; @| └──35.8建模过程的演示与课间答疑_ev.mp4 27.17M0 R, X( [( X* U2 N9 G. V
├──36-决策树到随机森林 # G) B1 w9 \9 ?1 q6 x9 r
| ├──36.10Bagging与决策树（一）_ev.mp4 23.82M
0 f: ^" Q" Y4 S! S7 \2 n| ├──36.11Bagging与决策树（二）_ev.mp4 28.36M
9 @" q, I2 U5 J3 c* u| ├──36.12Boosting方法（一）_ev.mp4 29.35M0 S" @- U9 m1 O5 c7 l
| ├──36.13Boosting方法（二）_ev.mp4 16.04M
8 ^% r# [% i( W3 ], F+ f v| ├──36.14Boosting方法（三）_ev.mp4 32.72M
# r6 k7 V5 d( T. B# G/ S$ G| ├──36.15Boosting方法（四）_ev.mp4 27.83M* T! L* R9 g8 I% ]
| ├──36.1决策树_ev.mp4 15.51M
6 q. W* y; F4 S# \* ]! m! r+ z| ├──36.2随机森林_ev.mp4 27.26M# C) u& U! T5 A5 Y1 G8 x+ C, r
| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）_ev.mp4 32.22M* f) w: [2 A7 [
| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）_ev.mp4 32.81M
3 g& ? b" n5 _| ├──36.5模型参数的介绍_ev.mp4 24.87M3 [3 S, h$ m* ]& r6 l
| ├──36.6集成方法（一）_ev.mp4 25.72M
! w" d2 H' w4 b| ├──36.7集成方法（二）_ev.mp4 23.90M0 h2 w/ Y0 s* N) {
| ├──36.8Blending_ev.mp4 16.19M% g& b- r* d% j a6 z+ U
| └──36.9gt多样化_ev.mp4 16.63M
' X6 v4 s. Q$ M├──37-数据呈现进阶 ( l8 B0 k; c6 Q) `
| ├──37.10D3（三）_ev.mp4 22.05M
, H" h" G' g4 Q! a# h$ W' U% d| ├──37.11div.html_ev.mp4 18.98M
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# r; ]: ~1 s5 O- k8 Q* w! K/ v| ├──37.13D3支持的数据类型_ev.mp4 53.88M
8 C. a! y3 p3 c2 u; K| ├──37.14Make a map（一）_ev.mp4 50.55M
, R4 A. W7 b2 i, l| ├──37.15Make a map（二）_ev.mp4 16.02M' K+ v' `3 @9 P" j
| ├──37.1静态信息图（一）_ev.mp4 22.91M
8 g" [2 R9 B5 Y) i$ [| ├──37.2静态信息图（二）_ev.mp4 29.38M$ i6 Z) M- z" |; v
| ├──37.3静态信息图（三）_ev.mp4 50.44M m! F4 @/ v+ h6 h3 j2 \- R9 W
| ├──37.4静态信息图（四）_ev.mp4 33.75M
+ I/ ] r: r0 Q- Y| ├──37.5静态信息图（五）_ev.mp4 37.80M% {0 W( u" n5 m+ {9 a2 `6 a& T
| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍_ev.mp4 45.10M! V* n" o$ B. k& G; B* z8 E
| ├──37.7DOM和开发者工具_ev.mp4 26.13M
' @& ]2 a8 w1 D' T0 E) t8 i| ├──37.8D3（一）_ev.mp4 36.65M; x2 c6 ?. I7 i5 ^2 f( K6 h
| └──37.9D3（二）_ev.mp4 37.94M/ Q; F/ J1 Z5 M
├──38-强化学习（上）
# n8 l: U) K+ j| ├──38.10Policy Learning（二）_ev.mp4 22.08M1 X: V" [ ~2 J/ X9 s) o0 s
| ├──38.11Policy Learning（三）_ev.mp4 30.42M
- C6 T" B }4 S+ {/ E/ B. g| ├──38.12Policy Learning（四）_ev.mp4 25.80M3 P( B5 @1 Y [. ^
| ├──38.13Policy Learning（五）_ev.mp4 16.38M
: D8 ^6 s1 s) z# O0 d| ├──38.14Policy Learning（六）_ev.mp4 33.83M) H4 F, K, B! ?* T' ?
| ├──38.1你所了解的强化学习是什么_ev.mp4 26.05M
+ \5 h5 d' c$ z, I( k1 c| ├──38.2经典条件反射（一）_ev.mp4 16.43M
' D$ i( K+ a( t% D* n9 ]| ├──38.3经典条件反射（二）_ev.mp4 27.32M, h6 V5 U/ l5 v; L6 N& E
| ├──38.4操作性条件反射_ev.mp4 26.14M3 }" ^, E3 ]9 \* E8 o
| ├──38.5Evaluation Problem（一）_ev.mp4 25.02M& S, @( J: E1 z5 q& @- l2 f' \$ a
| ├──38.6Evaluation Problem（二）_ev.mp4 13.83M
1 E! O$ z& A! q% `, \2 N& Z| ├──38.7Evaluation Problem（三）_ev.mp4 18.91M* c- J7 H% a% ]
| ├──38.8Evaluation Problem（四）_ev.mp4 29.11M
; L5 L) h y' G9 s| └──38.9Policy Learning（一）_ev.mp4 22.10M
9 m8 s3 p; r7 u/ b! A* v$ c# p: d5 }" k├──39-强化学习（下）
" i9 J# j4 M- M8 C2 A| ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）_ev.mp4 12.49M: }2 |) ?/ D; t$ |. u: @3 N# S
| ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）_ev.mp4 22.34M' c( i# j& N6 h" |; v; x
| ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）_ev.mp4 23.78M
2 i: s, D7 W" }8 I8 |1 m| ├──39.13RL in alphaGo（一）_ev.mp4 26.01M
5 C% N9 |' K' b| ├──39.14RL in alphaGo（二）_ev.mp4 26.54M# y6 \/ X" v4 O$ ~: W
| ├──39.15RL in alphaGo（三）_ev.mp4 16.66M
7 z1 t, z+ Y6 X. Z9 ^| ├──39.16RL in alphaGo（四）_ev.mp4 38.71M
& P9 c3 Z$ Y/ d. N8 @( W9 b9 z6 u5 g# V| ├──39.1Policy Learning总结_ev.mp4 22.36M
0 Z3 P5 \' G# O; ]5 a u- w| ├──39.2基于模型的RL（一）_ev.mp4 34.13M
8 k" j% |. @! K| ├──39.3基于模型的RL（二）_ev.mp4 13.36M; Z$ s) j V; v9 c5 Z' L
| ├──39.4基于模型的RL（三）_ev.mp4 33.00M, o1 w! P7 |; k5 r0 }
| ├──39.5基于模型的RL（四）_ev.mp4 33.57M
/ R" {! |. V5 _% g1 }9 P* t| ├──39.6基于模型的RL（五）_ev.mp4 18.92M5 G& s9 i( `" U
| ├──39.7基于模型的RL（六）_ev.mp4 15.41M
B5 X9 v% k9 T0 O0 k| ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）_ev.mp4 33.31M
' s( @5 ?, }0 Z$ e| └──39.9大脑中的强化学习算法（二）_ev.mp4 20.05M
7 d$ q/ T5 F4 k7 ^) }- j! o├──40-SVM和网络引入
. s/ Q5 {5 X- i' x4 u6 B| ├──40.10SVM（九）_ev.mp4 34.51M7 \' D! f' b1 @# w* v8 t" k2 v4 v
| ├──40.11SVM（十）_ev.mp4 42.23M
, s. W3 X) W' n, x. v- c| ├──40.12SVM（十一）_ev.mp4 40.92M
5 ]: M4 H, u% {- |: s| ├──40.13SVM（十二）和网络引入_ev.mp4 46.40M
6 k* d, t. ^* ` F2 X! ~9 Q| ├──40.1VC维_ev.mp4 31.34M
" S W6 F" }! v+ z! [| ├──40.2SVM（一）_ev.mp4 33.90M
7 n( y7 z* a% S) r7 q9 G| ├──40.3SVM（二）_ev.mp4 41.05M
/ J: F1 I8 H+ x9 Y3 H: T( W| ├──40.4SVM（三）_ev.mp4 25.30M
$ o1 B/ E: z8 M) d: @) A+ g3 p| ├──40.5SVM（四）_ev.mp4 36.75M
' E; o: R% U/ w8 Q& t& Y& n3 S/ C| ├──40.6SVM（五）_ev.mp4 32.62M7 F) r; y7 t; @9 f
| ├──40.7SVM（六）_ev.mp4 27.14M
6 }, A. {: I6 i( }. o* Z| ├──40.8SVM（七）_ev.mp4 21.86M3 V, o4 N3 k+ S. {7 B( T( e j
| └──40.9SVM（八）_ev.mp4 48.87M0 `7 q+ Q/ d0 T7 f' @0 y3 V- M
├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
* |- J2 X% b S3 k| ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）_ev.mp4 39.80M; J+ G8 W( u9 p# t8 A5 Y6 w
| ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）_ev.mp4 44.52M
) B E+ o% h0 @| ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）_ev.mp4 39.81M5 R' D- G( l Y% t1 J. w/ @7 Z7 c
| ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）_ev.mp4 75.89M
, D# [! v- A( u0 K1 t. v$ I| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）_ev.mp4 26.38M- m+ _# ?" ^- W+ J" f9 p
| ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）_ev.mp4 55.57M5 g3 V- ?5 T+ T/ B; \) Y+ y4 F0 I
| ├──41.1集成模型总结（一）_ev.mp4 35.49M
* c) U% H, X! V9 G. b, a5 f9 ?| ├──41.2集成模型总结（二）_ev.mp4 37.10M% v4 A7 A; @: ^
| ├──41.3集成模型总结（三）_ev.mp4 42.64M4 E, R: e% U+ L
| ├──41.4集成模型总结（四）_ev.mp4 35.94M
0 R m/ l% h8 N7 X| ├──41.5集成模型总结（五）_ev.mp4 68.24M
; ~0 ~* D7 A- A7 Z) v| ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）_ev.mp4 34.28M1 o% K8 r5 ~: _6 I. J6 ^
| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）_ev.mp4 49.66M; X. u$ e; q) E8 p" a' t: M( U
| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）_ev.mp4 28.87M
/ G: c6 h% N5 z1 @0 s| └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）_ev.mp4 58.03M y: @- B `* a5 V9 ?
├──42-网络
; A. _, s) O, ~| ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）_ev.mp4 34.32M
# U+ a! Q" V3 e; q' i7 o5 z| ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）_ev.mp4 48.44M0 u2 x& _/ C9 M/ ~* y; @
| ├──42.3网络（一）_ev.mp4 29.78M
% l( ? K+ l3 t4 P. `# R| ├──42.4网络（二）_ev.mp4 39.59M, T6 q: Y+ H+ j' ?
| ├──42.5网络（三）_ev.mp4 32.39M
8 V* ~) O7 C% z2 ~& K| └──42.6网络（四）_ev.mp4 43.42M& i, A- z: \9 k- A
├──43-监督学习－回归
" H( h6 ?8 X, b9 k* H4 K5 v' C| ├──43.10经验分享（一）_ev.mp4 27.49M7 q( C( Y$ ?; u) v; E
| ├──43.11经验分享（二）_ev.mp4 34.12M* M. H- f. k4 A6 s
| ├──43.12经验分享（三）_ev.mp4 30.48M
$ w. W5 t2 K2 B3 C* O9 e" n6 \| ├──43.1机器学习的概念和监督学习_ev.mp4 20.84M
5 X! O9 d" u2 a( P2 M- ~7 E4 Z3 S| ├──43.2机器学习工作流程（一）_ev.mp4 11.22M
6 Z: i& A6 }4 ^1 X6 b; v3 x| ├──43.3机器学习工作流程（二）_ev.mp4 19.70M* h* g. H! K7 }+ O+ K* o( o6 B, j
| ├──43.4机器学习工作流程（三）_ev.mp4 19.19M
: [- D' J7 ]+ B1 J5 N3 `6 ?| ├──43.5机器学习工作流程（四）_ev.mp4 25.20M
. ~3 [9 |# R/ z( u7 }| ├──43.6案例分析（一）_ev.mp4 15.80M
% l8 Q3 _( F/ A& S, g/ u$ ^6 [0 t| ├──43.7案例分析（二）_ev.mp4 35.57M; X, y: l. o" C$ O5 [ a
| ├──43.8案例分析（三）_ev.mp4 35.27M
: L1 [& _4 ` s) ]# l+ _ w. E| └──43.9案例分析（四）_ev.mp4 54.24M
/ m% m, N+ [, J- u9 ]9 D├──44-监督学习－分类 - F% p- w6 ?1 M/ K4 |. e1 [
| ├──44.10模型训练与选择（二）_ev.mp4 46.89M
1 P2 ~( [5 m5 L, c2 B/ I C' _4 @| ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）_ev.mp4 36.65M
1 U8 y4 d- h) r4 l3 P* || ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）_ev.mp4 52.79M
: S9 V0 J& V( ]1 n( R| ├──44.13地震数据可视化过程（一）_ev.mp4 28.67M3 @, q( q. b! @7 E- `; ~
| ├──44.14地震数据可视化过程（二）_ev.mp4 28.91M1 U7 ]* p+ t7 D# j D8 z
| ├──44.1常用的分类算法_ev.mp4 17.99M( ]. ]1 a5 i8 { v4 p4 q
| ├──44.2模型评估标准和案例分析_ev.mp4 25.92M! ~9 y/ {6 n6 D6 e1 T$ x! W
| ├──44.3数据探索（一）_ev.mp4 24.54M
. j& K8 h) V3 _/ y2 [| ├──44.4数据探索（二）_ev.mp4 37.33M
' M/ j, A; }3 N& N( T: q: P| ├──44.5数据探索（三）_ev.mp4 30.67M
4 O2 U$ \) L" c, a/ y6 E| ├──44.6数据探索（四）_ev.mp4 25.15M' e$ G. ]* e0 c" s
| ├──44.7数据探索（五）_ev.mp4 45.57M$ _+ ` `9 z: p- ]' S/ o: S' O
| ├──44.8数据探索（六）_ev.mp4 33.94M
& P! o( c5 K' q7 L) c$ z8 l5 || └──44.9模型训练与选择（一）_ev.mp4 31.30M
- N5 F+ s S' J. K├──45-网络基础与卷积网络 1 X5 o9 K$ p3 W: n% b# G" Q( i
| ├──45.10网络（十）_ev.mp4 37.73M
" v' j2 Z& }* {- W) B| ├──45.11图像处理基础_ev.mp4 26.88M
: p* k1 @2 L& @5 A% A& z+ M| ├──45.12卷积（一）_ev.mp4 68.27M2 e9 s6 I/ z3 j
| ├──45.13卷积（二）_ev.mp4 39.63M# M$ S) k) y1 f0 u+ P3 @+ T
| ├──45.1网络（一）_ev.mp4 35.51M; L: O x4 z8 g
| ├──45.2网络（二）_ev.mp4 24.97M+ k( O4 U' E) a3 Z
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| ├──45.4网络（四）_ev.mp4 83.98M. Q' c! l7 { f R2 n
| ├──45.6网络（六）_ev.mp4 31.34M7 x7 H3 |. O8 y2 ^ A" L3 E
| ├──45.7网络（七）_ev.mp4 23.65M
2 y6 F( |1 a) k, w; E' I| ├──45.8网络（八）_ev.mp4 30.77M( ^6 z. q7 t( p# F7 P/ `
| ├──45.9网络（九）_ev.mp4 36.43M9 q2 N1 ^- I5 E. M- r$ ?
| ├──45.网络（五）(1)_ev.mp4 89.07M
' O2 U; p3 ~, H| └──45.网络（五）_ev.mp4 89.07M
, s: O- B0 E" M8 z# ?├──46-时间序列预测
- V3 @1 a" A2 R/ {0 Z- \| ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析_ev.mp4 39.15M
- f$ f3 T, a' e7 N/ X" N$ G2 l| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）_ev.mp4 38.99M$ }( I; _. h2 g. Y' f+ h
| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）_ev.mp4 44.14M' i. k* |- k' f7 ^2 o; Q Z. @
| ├──46.13课程答疑_ev.mp4 39.25M4 O# i: D* e3 N8 H6 k/ d
| ├──46.1时间序列预测概述（一）_ev.mp4 18.92M
8 L: l- G7 h% p. P+ P! _9 ^9 p| ├──46.2时间序列预测概述（二）_ev.mp4 22.00M
- Q1 w. } ]6 q: M5 |; Q3 P| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA)_ev.mp4 28.35M. v( K5 C9 G7 q; n' \
| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）_ev.mp4 41.19M6 W6 V3 p& y/ i# T! L( ]
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）_ev.mp4 44.57M8 c- i' F9 S' a6 u/ k
| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）_ev.mp4 23.10M0 s. E9 U, i7 M
| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）_ev.mp4 38.01M. x7 k+ J+ u! d
| ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）_ev.mp4 19.25M/ u! ] l6 C* T# x! P9 M1 ?
| └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）_ev.mp4 19.22M9 i( e! v% r" `+ w
├──47-人工智能金融应用
1 D, P6 C; T5 v) i' _| ├──47.1人工智能金融应用（一）_ev.mp4 26.46M
3 i9 V% t- b4 n| ├──47.2人工智能金融应用（二）_ev.mp4 36.22M
0 |& L& {2 f$ F- w& C# || ├──47.3人工智能金融应用（三）_ev.mp4 33.46M
, U: q0 \( H* ? h( ^2 q" t7 Z: C| ├──47.4人工智能金融应用（四）_ev.mp4 42.57M
1 j5 K' f& {4 i2 h; t1 o| ├──47.5机器学习方法（一）_ev.mp4 31.20M
! [( e7 F& ^0 d- t1 c6 Q" @$ d5 ?| ├──47.6机器学习方法（二）_ev.mp4 25.38M; G' D# h- _* `6 i4 C
| ├──47.7机器学习方法（三）_ev.mp4 27.63M0 N l y9 a/ O* W% O
| └──47.8机器学习方法（四）_ev.mp4 37.92M
, Q+ e2 y$ }) s├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇 8 w+ v, n& Q; ^9 E k/ \
| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述_ev.mp4 81.07M! B; p2 d8 L; d; ^; y, K; T. p
| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）_ev.mp4 95.11M
( l @4 [6 t" D+ `0 x- J| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）_ev.mp4 51.92M3 |6 N9 W7 `* U1 M) s
| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）_ev.mp4 92.25M4 i; b4 [" r; ?$ [; f6 S
| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）_ev.mp4 110.19M
: a& ?. `: k) d' s) [| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）_ev.mp4 71.86M- r# `5 a8 l" D5 C8 X8 D! r( ]
| └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）_ev.mp4 92.12M* n$ D9 W5 J1 \: n
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇 1 f4 O5 {6 H8 s) X. X, v
| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）_ev.mp4 69.17M# T0 c& U7 v' @, N3 [0 l/ T" y# V
| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）_ev.mp4 56.31M% A2 v1 w% J! D8 k
| ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）_ev.mp4 75.02M
0 D0 Y. p1 x9 `3 ]1 I1 S| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）_ev.mp4 87.26M* z, ^( `' u+ _, v( [3 W
| ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN_ev.mp4 99.80M% ^9 x8 Z: c! p7 D1 c2 [
| ├──49.2特征如何组织（一）_ev.mp4 89.58M' ~+ J' @+ B+ ]5 c! g
| ├──49.3特征如何组织（二）_ev.mp4 61.78M
0 `3 g" d$ U% d* e* q' T q* U U( x| ├──49.4特征如何组织（三）_ev.mp4 65.32M3 j5 [% h5 n' @7 Q# |. r6 E
| ├──49.5特征如何组织（四）_ev.mp4 90.07M
2 E! C9 C; V) d6 {( x| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）_ev.mp4 87.66M8 x* D$ b* S9 _5 \) ^5 ^
| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）_ev.mp4 66.49M8 q3 ]( Q# n' ~7 Y7 P
| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）_ev.mp4 109.39M6 b) E) D Q* E- M& }5 g' u
| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）_ev.mp4 65.24M
6 w! h1 h( ?7 E& Q6 r% u% U0 P├──50-计算机视觉学习入门优化篇 + \) U# J3 F c
| ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述_ev.mp4 56.40M$ A1 v- o a# `' U! h: n
| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑_ev.mp4 110.88M! Q4 s0 }: p. ?* p6 b
| ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum_ev.mp4 47.50M& R' n7 {+ ~2 e. i5 V
| ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay_ev.mp4 92.55M% a" Q/ S" D! g! S, d! ?/ f W
| ├──50.5优化器和多机并行_ev.mp4 104.50M4 H! @ G" u8 A$ e( n, Q) |
| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去_ev.mp4 95.08M# P* j: e- J$ x: b
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
* I. X& m# o! f! @| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集_ev.mp4 81.38M
& T, U( x& \- @3 z2 ] t; 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
) t. k' U/ b& g7 a| ├──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 56.59M3 o) Q% Z& L4 X5 i1 M" o
| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法_ev.mp4 108.18M" {/ t. [1 T! N! I6 r5 w, O, @
├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
9 Y* u, s' d5 Z5 H, c; I| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）_ev.mp4 68.00M! {% n2 p0 j7 O, n8 t) U
| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）_ev.mp4 84.11M
- K/ X' o5 B, n# I0 q| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）_ev.mp4 41.96M
4 {' I* g& M( L! T# g0 p; d├──53-个化推荐算法 + Q' Y/ c& `7 Y g3 R7 O! d
| ├──53.10工程望_ev.mp4 30.81M" b6 r4 \2 N2 _
| ├──53.1个化推荐的发展_ev.mp4 23.07M
& T. D) A( L3 I! `# z* o| ├──53.2推荐算法的演进（一）_ev.mp4 23.20M
" [+ y2 r$ Q- I| ├──53.3推荐算法的演进（二）_ev.mp4 31.81M: s! W/ W/ J$ F/ z3 a$ y* A
| ├──53.4推荐算法的演进（三）_ev.mp4 24.96M5 P- g# m9 V) k4 e2 ? m. z
| ├──53.5推荐算法的演进（四）_ev.mp4 35.87M( N, h# Q$ O% @0 C! t* B
| ├──53.6建模step by step（一）_ev.mp4 30.95M
$ p5 |- a6 e9 y* E3 d$ w+ G8 w| ├──53.7建模step by step（二）_ev.mp4 35.22M
' Y! A6 P. n* i& A7 G8 W0 i1 u4 n| ├──53.8建模step by step（三）_ev.mp4 28.99M
6 T1 w2 o2 W$ u: N| └──53.9算法评估和迭代_ev.mp4 17.33M
% a: y* ?: N; G% ?: d- W' Q) r├──54-Pig和Spark巩固
" ]/ {2 `9 G& X1 `| ├──54.10Spark巩固（五）_ev.mp4 88.05M
% G$ k! W7 J- L" y| ├──54.1Pig巩固（一）_ev.mp4 38.89M2 o" s2 y, f& X) H% P7 R1 l( h' x0 J5 Y
| ├──54.2Pig巩固（二）_ev.mp4 97.92M
: J" v& A2 l# ^! G' O7 g| ├──54.3Pig巩固（三）_ev.mp4 76.82M/ d, ^0 I' i( {; d
| ├──54.4Pig巩固（四）_ev.mp4 68.43M
2 G- B% g$ D# L4 ~3 j+ l+ G- `| ├──54.5Pig巩固（五）_ev.mp4 59.60M/ O5 ]1 t# U1 ]& t
| ├──54.6Spark巩固（一）_ev.mp4 52.27M
U* X- B, n' a' m4 V, g| ├──54.7Spark巩固（二）_ev.mp4 88.17M
5 b; F: K+ r& j8 o+ J( O| ├──54.8Spark巩固（三）_ev.mp4 55.28M
% d( K% J! W: V' }; M; _| └──54.9Spark巩固（四）_ev.mp4 46.71M( S8 M, V) Y2 \
├──55-人工智能与设计
- t( |1 G6 b4 v3 x( P| ├──55.10使用人工智能的方式_ev.mp4 23.97M: A# _5 z; \/ o( _ u& i
| ├──55.1智能存在的意义是什么_ev.mp4 17.93M
: D- `$ W* d, B) p( v* P/ d& v h H| ├──55.2已有人工智的设计应用_ev.mp4 17.36M
8 ], l( b* |, i0 u| ├──55.3人的智能（一）_ev.mp4 16.12M
$ ^& r' V! `, r' g( V* J0 t| ├──55.4人的智能（二）_ev.mp4 26.87M" |, r) @( o) |* @$ X8 [
| ├──55.5人的智能的特点（一）_ev.mp4 28.03M# |" I+ g$ [ |/ g7 i1 Y
| ├──55.6人的智能的特点（二）_ev.mp4 25.98M6 g4 y9 V3 W) F$ T6 `
| ├──55.7人的智能的特点（三）_ev.mp4 38.05M
/ n3 |: q0 @6 ~3 o| ├──55.8人工智能（一）_ev.mp4 24.86M) m& Q4 N( B5 R0 {
| └──55.9人工智能（二）_ev.mp4 22.11M
% J/ F& N5 _$ ^7 W8 w├──56-网络 % A, ~6 ~1 Q3 w) E
| ├──56.1卷积的本质_ev.mp4 25.20M
5 B. l: i) t7 o. `( h9 p| ├──56.2卷积的三大特点_ev.mp4 30.68M
5 S6 M' P6 }# y! k( i; h| ├──56.3Pooling_ev.mp4 15.31M3 l/ J% p7 U3 H& d* n1 V% v* G
| ├──56.4数字识别（一）_ev.mp4 29.82M
6 z! H! y. q% }; F; |4 g. E- W* f+ k| ├──56.5数字识别（二）_ev.mp4 29.09M
* c: M `: T. A8 a- S) ?6 F* `6 T| ├──56.6感受野_ev.mp4 21.64M
! V& o) D1 z; o& X/ s `. W| └──56.7RNN_ev.mp4 21.72M
: G6 l+ f. K: c7 |' J) K; H3 |5 n├──57-线动力学
) s1 }" A. B7 N7 B3 j| ├──57.1非线动力学_ev.mp4 21.38M% f6 K8 N% j% D6 E
| ├──57.2线动力系统_ev.mp4 36.03M
6 F7 F7 {1 Y6 J. T| ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）_ev.mp4 36.38M
. R, d' y0 @) ]2 q) Z/ X| ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）_ev.mp4 34.71M
- z1 q4 n/ E( j" K# s9 g| └──57.6Poincare引理_ev.mp4 33.25M
$ j' W0 L6 y, }* F├──58-订单流模型 3 c9 e9 Q( K4 J. F7 ]
| ├──58.1交易_ev.mp4 19.87M
% D6 w' T! x9 g2 A# ~/ a| ├──58.2点过程基础（一）_ev.mp4 13.19M
# P- X6 K1 N% t+ v& B; U| ├──58.3点过程基础（二）_ev.mp4 23.25M+ ?5 [; m% |) h
| ├──58.4点过程基础（三）_ev.mp4 17.23M: d+ m! U% Q( J. \4 e: w5 Q8 `
| ├──58.5订单流数据分析（一）_ev.mp4 20.62M1 ^$ v; j% H6 `& ?- h
| ├──58.6订单流数据分析（二）_ev.mp4 19.62M
; O% a- e" N u) K6 l" B' q| ├──58.7订单流数据分析（三）_ev.mp4 16.47M, S! l# ^5 Q/ ^1 B0 E7 ~% q8 U
| ├──58.8订单流数据分析（四）_ev.mp4 19.76M
8 c5 e6 @% h- _5 j| └──58.9订单流数据分析（五）_ev.mp4 24.29M6 D: h, h3 i6 C& s/ ?# [
├──59-区块链一场革命 / Y' R2 G: Z7 w3 {
| ├──59.1比特币（一）_ev.mp4 22.08M5 R M. n5 P9 j. o$ x8 C5 J$ N* W
| ├──59.2比特币（二）_ev.mp4 15.03M% ]- [& c. ^ y
| ├──59.3比特币（三）_ev.mp4 30.59M
- s3 T! q9 o6 K2 `7 Y5 t| └──59.4以太坊简介及ICO_ev.mp4 15.14M
6 ?' ^% v. ^ A. t├──60-统计物理专题（一） 5 b9 |" U; P6 k: g- O5 b+ m
| ├──60.10证明理想气体方程_ev.mp4 20.84M
7 `! r* K. ~8 p| ├──60.11化学势_ev.mp4 37.37M7 q) i# u- u# i, o/ S4 i2 G
| ├──60.12四大热力学势（一）_ev.mp4 26.52M
$ l: r( i7 T4 S& |6 O0 q* o% Q| ├──60.13 四大热力学势（二）_ev.mp4 33.74M8 p) _' A7 |$ F4 ^! I
| ├──60.1统计物理的开端(一)_ev.mp4 30.06M
# A! _2 n) [% c8 M| ├──60.2统计物理的开端（二）_ev.mp4 21.15M' M# v& L0 n T [; q
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( a7 v3 T: ~! y( N$ f& N' e| ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）_ev.mp4 32.33M/ a! M) K+ i: m
| ├──60.5再造整个世界（一）_ev.mp4 27.50M
; I& K: y. ? U3 a. R/ g| ├──60.6再造整个世界（二）_ev.mp4 31.17M! p8 Z& l" {# a$ m5 J
| ├──60.7温度的本质（一）_ev.mp4 36.61M
& p- k/ w3 f8 \( O+ |/ Y| ├──60.8温度的本质（二）_ev.mp4 24.75M
/ z: h4 p9 H2 c; m( N| └──60.9_ev.mp4 30.28M
4 T* g u8 G+ Z& }: V├──61-统计物理专题（二）
' |& N6 O# U9 ?% L1 h3 }. i| ├──61.1神奇公式.mp4_ev.mp4 31.21M
5 W- n1 R- \# \& h: z1 w| ├──61.2信息熵（一）_ev.mp4 16.52M
u, k) y1 V4 T! ?. A| ├──61.3信息熵（二）_ev.mp4 24.66M
: k0 C# W* e7 j: E" W0 l| ├──61.4Boltzmann分布_ev.mp4 27.06M
( ?; A7 B) m' x% s- Z& I| └──61.5配分函数Z_ev.mp4 34.45M5 W9 Y' c. |: s0 Q* P( Y0 e
├──62-复杂网络简介
\# K& q3 ]/ m| ├──62.1Networks in real worlds_ev.mp4 13.10M' I/ k# _: U+ F
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4 H3 M8 b# I8 S! e+ Z0 g5 D4 t| ├──62.5Models（二）_ev.mp4 13.89M
) H. M8 o) Q" `) j| ├──62.6Algorithms（一）_ev.mp4 24.00M
/ Y) q4 z/ w& o+ P/ w| └──62.7Algorithms（二）_ev.mp4 31.17M) P) A' Y+ ~6 E2 g/ d- Q3 {
├──63-ABM简介及金融市场建模
0 O' D( {: V4 m| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）_ev.mp4 23.42M
: ?$ d, o7 A% }| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）_ev.mp4 33.09M) L+ P8 w6 w) m% y
| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）_ev.mp4 28.34M
9 y/ Z& U" j( X* `| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）_ev.mp4 22.23M
, P! h( {$ t6 }7 D$ h3 I| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型_ev.mp4 28.28M0 R# ^$ T% e+ J' u( v# w k* }6 ?1 L
| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为_ev.mp4 28.49M2 J) x6 {! {( f( H7 G
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| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制_ev.mp4 14.21M: w0 i, k; V1 M6 Y. M/ E
| ├──63.18ABM的特点_ev.mp4 26.18M
6 N8 y+ H5 z8 r9 f3 C: q$ ]| ├──63.1课程介绍_ev.mp4 24.25M+ D. {4 ]% }0 Y" Z3 `& }
| ├──63.2系统与系统建模_ev.mp4 34.69M
* v0 X$ ^/ s8 M2 \+ Y( y C| ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）_ev.mp4 31.75M
: J- q# Q: v- Z5 E3 u" Q| ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）_ev.mp4 38.50M' Z, ?" H1 H' ]$ R$ L
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| ├──63.6ABM为经济系统建模_ev.mp4 27.00M: Q+ l, Y1 c* u6 F4 d! W+ r, ]
| ├──63.7经典经济学如何给市场建模_ev.mp4 31.00M
: r+ V$ x) h& n0 O' ^: x9 D| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易_ev.mp4 35.26M
: `; A; F1 U6 T3 ]| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散_ev.mp4 22.09M5 |/ E6 q3 e$ K$ P
├──64-用伊辛模型理解复杂系统
1 X5 t$ S8 x7 W" Z, h$ Q| ├──64.10（网络中的）投票模型_ev.mp4 22.04M7 Q/ ^5 f) [1 _& O$ ?* Y
| ├──64.11观念动力学_ev.mp4 26.78M
7 r: k R* `! E7 \: j) ?| ├──64.12集体运动Vicsek模型_ev.mp4 32.74M
) m0 J+ X4 t$ V| ├──64.13自旋玻璃_ev.mp4 15.90M
( ], a! f. x! i1 ]) ^- X| ├──64.14Hopfield神经网络_ev.mp4 19.79M; P9 r% @# n- D. ~' ~
| ├──64.15限制Boltzmann机_ev.mp4 26.94M
5 o ?5 }1 ?& q- e) v| ├──64.16深度学习与重正化群（一）_ev.mp4 32.47M8 e3 x4 {0 h% o( H! u: }
| ├──64.17深度学习与重正化群（二）_ev.mp4 20.74M- A( J: K0 B4 o( W6 e
| ├──64.18总结_ev.mp4 28.96M# F8 R, u" Q' r9 z
| ├──64.19答疑_ev.mp4 16.10M+ K# C" c% Z. Q! g
| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型_ev.mp4 22.04M0 I+ X0 D( ?. K. v; f3 F
| ├──64.2伊辛模型（一）_ev.mp4 17.17M. Z4 a8 j3 r* [# h$ e/ l
| ├──64.3伊辛模型（二）_ev.mp4 18.58M! ~( @$ P9 [0 [$ R
| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟_ev.mp4 21.75M
6 l5 {* M" g1 m3 \2 L ?| ├──64.5Ising Model(2D)_ev.mp4 23.87M
9 s5 S# V# q7 V a5 t| ├──64.6相变和临界现象_ev.mp4 37.25M
, {* \' \# o1 S4 H9 i| ├──64.7Critical Exponents_ev.mp4 24.35M
. n' g- E ]3 r3 \3 o2 y: h| ├──64.8正问题和反问题_ev.mp4 25.36M/ D3 P2 @. u: F* `1 o- O
| └──64.9（空间中的）投票模型_ev.mp4 30.30M
" i4 |. g& ?' n" Q1 d├──65-金融市场的复杂性 1 V7 u: T; d O J& k' S5 i7 ~
| ├──65.10Classical Benchmarks（五）_ev.mp4 27.05M$ @8 N$ C. \" z$ m$ A1 `
| ├──65.11Endogenous Risk（一）_ev.mp4 38.14M8 t K& N8 Q5 h
| ├──65.12Endogenous Risk（二）_ev.mp4 33.31M7 h( ]" b t# `" l3 M
| ├──65.13Endogenous Risk（三）_ev.mp4 36.90M
% A: b I# B; E9 S9 J, Y4 v$ l) M| ├──65.14Endogenous Risk（四）_ev.mp4 16.74M
, Z' n. T8 F2 m+ j0 O9 `3 a5 q0 S| ├──65.15Endogenous Risk（五）_ev.mp4 31.86M
4 K- n j) w: a+ ]- x- N# t| ├──65.16Endogenous Risk（六）_ev.mp4 33.94M. @; o+ U) \- t3 b5 |- N
| ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）_ev.mp4 39.23M# \/ S2 z. V; H% R
| ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）_ev.mp4 41.14M
5 u* J5 J8 w, P1 o/ d* R| ├──65.19总结_ev.mp4 19.32M1 p. ^% B, \/ z0 s2 e
| ├──65.1导论（一）_ev.mp4 35.84M9 J6 {: M- ?, h5 z
| ├──65.2导论（二）_ev.mp4 35.98M
0 p" r e: L( `" i| ├──65.3导论（三）_ev.mp4 19.40M% R O2 H7 m* m1 m! t
| ├──65.4导论（四）_ev.mp4 27.17M3 j) R" M# a6 d& g) N9 l2 |7 }
| ├──65.5导论（五）_ev.mp4 34.45M
0 n5 i6 S* i( U4 D& i| ├──65.6Classical Benchmarks（一）_ev.mp4 28.57M" ]7 ^2 I, n' |7 A2 |- Q$ o
| ├──65.7Classical Benchmarks（二）_ev.mp4 26.06M0 x' n+ P: C- D4 b% {
| ├──65.8Classical Benchmarks（三）_ev.mp4 36.93M- a7 z" i$ N* O& d& V. I
| └──65.9Classical Benchmarks（四）_ev.mp4 20.35M
5 |9 Y; |7 X/ s: {7 _7 m( p├──66-广泛出现的幂律分布
" |& y3 }. O; P7 Y8 M3 H B| ├──66.1界（一）_ev.mp4 27.39M
6 o8 P3 G( J. F. D. b* ~6 A| ├──66.2界（二）_ev.mp4 23.01M
) n+ d. ~, d8 g( z4 b8 F4 M| ├──66.3界（三）_ev.mp4 21.53M* P# c& B2 E$ ?0 q; _2 R9 k5 T
| ├──66.4界（四）_ev.mp4 29.07M/ a" w) j6 t2 ?+ D, ?
| ├──66.5城市、商业（一）_ev.mp4 31.66M. I' ]% O; w5 ~4 {0 `
| ├──66.6城市、商业（二）_ev.mp4 31.14M, ?# Q, M! |( o
| ├──66.7启示（一）_ev.mp4 29.01M
9 T& Y* E0 c8 U7 D# l| ├──66.8启示（二）_ev.mp4 16.49M
9 i5 s9 }, o5 M. Q0 E' I| └──66.9总结_ev.mp4 16.93M3 o8 S: ~# u2 i Q/ J8 {5 F( q0 G1 ~. W
├──67-自然启发算法 2 q1 \) C5 R y3 u, f* Y7 _. Q
| ├──67.10粒子群算法（一）_ev.mp4 33.51M
! y) q' z: _ z- y9 ~- y| ├──67.11粒子群算法（二）_ev.mp4 34.27M
! |$ C5 I2 j" }5 E! w4 H4 y% r6 h| ├──67.12粒子群算法（三）_ev.mp4 30.83M
7 h8 e+ Y7 f: F1 Z+ v" s8 R| ├──67.13遗传算法和PSO的比较_ev.mp4 23.24M0 b- i6 o8 B9 h w
| ├──67.14更多的类似的算法（一）_ev.mp4 31.37M& Q8 J, a! \+ f$ _8 n
| ├──67.15更多的类似的算法（二）_ev.mp4 24.01M3 C* m) S, |% H1 j0 |" I
| ├──67.16答疑_ev.mp4 31.91M
! @& ]9 N& A$ ~5 U| ├──67.1课程回顾及答疑_ev.mp4 28.10M) t; k- D# k2 M
| ├──67.2概括（一）_ev.mp4 27.31M
: O1 @/ M" X7 A s: n# D9 || ├──67.3概括（二）_ev.mp4 14.69M9 ~3 a+ r0 Y) K5 y' q' l
| ├──67.4模拟退火算法（一）_ev.mp4 36.03M
+ @# w0 \; n& q; m& o| ├──67.5模拟退火算法（二）_ev.mp4 30.02M
7 D: w! L& c* h% r7 \| ├──67.6进化相关的算法（一）_ev.mp4 24.63M. q' a" V6 z+ H0 ?" ^1 X8 J
| ├──67.7进化相关的算法（二）_ev.mp4 27.55M
: Z9 G- s& i: K| ├──67.8进化相关的算法（三）_ev.mp4 31.82M
3 j& |1 S9 s& }! F% s7 g) I| └──67.9进化相关的算法（四）_ev.mp4 25.95M
7 R0 c, S* |1 p├──68-机器学习的方法 ' [: D4 b! T- A. C3 |
| ├──68.10输出是最好的学习（二）_ev.mp4 15.13M# E0 d7 m1 I2 w5 A, c9 V
| ├──68.11案例（一）_ev.mp4 25.92M& f" {. n6 I6 m4 h" m a( @! i
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| ├──68.13案例（三）_ev.mp4 19.23M
2 f& W3 Y7 t* N5 R8 r| ├──68.14案例（四）_ev.mp4 34.24M+ a. {' ]$ K0 i
| ├──68.15案例（五）_ev.mp4 15.26M& V; m3 Q! {+ y& l0 i; I
| ├──68.1为什么要讲学习方法_ev.mp4 23.41M
5 p% ]7 T% a x7 g. p| ├──68.2阅读论文_ev.mp4 18.84M5 ?- ~/ @) W$ J; \7 `
| ├──68.3综述式文章举例（一）_ev.mp4 79.55M4 m7 ~% M: q& M( [+ {% ]3 k. o
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3 Z! n: k3 t9 m4 ^5 z/ N├──69-模型可视化工程管理
- g5 D! [4 c5 N: m) s5 d| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）_ev.mp4 27.14M
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| ├──69.16ELK补充_ev.mp4 54.03M
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├──70-Value Iteration Networks
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├──71-线动力学系统（上）
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├──75-RNN及LSTM
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& d/ l4 T$ y: [% D1 o& u- [$ T| ├──75.7RNN训练—BPTT（一）_ev.mp4 21.29M3 G7 u! w$ N& A, w/ W) C( g
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| └──75.9梯度消失与梯度爆炸（一）_ev.mp4 20.95M
" u7 d: U* a' L1 L$ n0 O" U├──76-漫谈人工智能创业 , V% [7 c' X9 o8 |2 x
| ├──76.10三个战略管理学商业模型（三）_ev.mp4 35.85M
' N- F! y6 \4 Z, D( q# l| ├──76.11三个战略管理学商业模型（四）_ev.mp4 35.31M
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| ├──76.16三个战略管理学商业模型（九）_ev.mp4 25.02M
0 l5 ], U } p: \/ U| ├──76.17关于Entrepreneurship_ev.mp4 12.34M) s+ O% g, h( }2 x
| ├──76.1人工智能对我们生活的影响（一）_ev.mp4 44.37M
! X2 Q2 o3 ?; I8 ]5 R# o6 T| ├──76.2人工智能对我们生活的影响（二）_ev.mp4 36.44M
' c, |2 O4 [9 K, |" S| ├──76.3人工智能对我们生活的影响（三）_ev.mp4 41.90M
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发表于 2022-7-1 03:42:01
