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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 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
|   ├──34.5Pig应用(五)_ev.mp4  45.49M4 p8 \( s" `0 m8 A5 F
|   ├──34.6Pig应用(六)_ev.mp4  22.82M3 ]( D: J  }2 r8 t8 |- H3 f- ]5 \) F
|   ├──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
6 j& b4 ]: l# r; O& |' \|   ├──37.12svg.html_ev.mp4  60.95M
# 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
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, 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
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|   ├──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
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|   ├──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/ `
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|   ├──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
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: 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
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|   ├──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 {
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% 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
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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
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|   ├──58.5订单流数据分析(一)_ev.mp4  20.62M1 ^$ v; j% H6 `& ?- h
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; 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
|   ├──60.3抛硬币抛出正态分布(一)_ev.mp4  17.89M
( 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
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; 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
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& 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
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( ?; 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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├──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
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, 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
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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
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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
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|   ├──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
|   ├──68.12案例(二)_ev.mp4  17.19M9 {: S, O% q. W# `5 H* J, h% y
|   ├──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
|   ├──68.4综述式文章举例(二)_ev.mp4  144.72M
5 j8 b% z9 T8 z' X( O% G|   ├──68.5碎片化时间学习及书籍_ev.mp4  47.06M
6 I2 Z, f7 y; ^2 A3 @|   ├──68.6视频学习资源及做思维导图_ev.mp4  31.28M
& a6 l/ i( M) A+ v|   ├──68.7铁哥答疑(一)_ev.mp4  27.31M5 r/ q1 O% j) f) m; ~! u
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├──70-Value Iteration Networks  
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: f& h. v+ @) X: K! y! W& I├──70-最新回放    a4 D' Z" ?, Q7 h5 m* M
|   ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入_ev.mp4  453.89M
0 S) O8 A3 E) u) J, Q: N) W|   └──0822 高频订单流模型、区块链介绍_ev.mp4  369.32M; O) L; A: F0 v
├──71-线动力学系统(上)  
, x& J7 e7 c% B- ?$ V|   ├──71.10混沌(一)_ev.mp4  26.29M
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! `( L9 q9 K) g$ Y7 x) |. `  K6 Q+ k4 ?|   ├──71.1线动力学系统(一)_ev.mp4  25.99M: a. {# J- P' d
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8 C, l# j' a- n4 b├──72-线动力学系统(下)  4 r; D, p, \. o0 ^
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|   ├──72.2自然语言处理(二)_ev.mp4  31.79M; z- c, W) h7 K1 X2 Z' Y
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, h+ Z; |# K7 p0 S: P; Y|   └──72.4RNN及_ev.mp4  28.39M
* _" v2 p/ C8 {& Z4 ?8 }- w* O7 o├──73-自然语言处理导入  
" i+ U1 S3 R, q$ {|   ├──73.1中文分词_ev.mp4  24.91M5 [- }* x  T% z- U, _
|   ├──73.2中文分词、依存文法分析_ev.mp4  22.11M
8 e# n- K$ a$ ^) k|   ├──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
' `1 P! J; X' o# [( `8 K|   ├──73.4知识库构建、问答系统_ev.mp4  36.10M
, s- ?# |2 ]0 I8 W9 Z" {|   ├──73.5示范2的豆瓣评论词云(一)_ev.mp4  48.07M
; U; v, p3 `: X; q! w1 f6 m|   ├──73.6示范2的豆瓣评论词云(二)_ev.mp4  42.91M
: M' ]$ w5 o' U4 y|   ├──73.7示范2的豆瓣评论词云(三)_ev.mp4  50.17M& ^1 T( O: r0 k4 G1 f
|   ├──73.8示范2的豆瓣评论词云(四)_ev.mp4  58.42M
% `* H& y7 m7 I|   └──73.9示范2的豆瓣评论词云(五)_ev.mp4  51.46M
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) Y( u! N& r+ y|   ├──74.10一些传播动力学模型(七)_ev.mp4  28.05M$ Q* v1 C2 R/ [) y* y$ w! t
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0 g# W* R2 A6 s0 Q7 C|   ├──74.13仿真模型的建立过程(二)_ev.mp4  38.29M$ g9 a8 ?3 ~* l3 \, P1 R4 {& Y2 U- Z
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3 I9 S0 w+ `7 V  y9 C  e|   ├──74.16Combining complex networks and data mining_ev.mp4  28.94M
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. `' c3 P- _: S- S; y3 a. V4 [, W|   └──74.9一些传播动力学模型(六)_ev.mp4  25.19M# h; S( Y* Q+ r: N: \4 Q* c9 ]( M
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& T% Z1 o$ l7 m$ L- e|   ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法_ev.mp4  18.73M
0 Z$ j! A. m1 G6 n6 e' Z5 u# n|   ├──75.12LSTM_ev.mp4  30.34M
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* D* q+ F$ i5 g7 P/ ?4 q|   ├──75.15Encoder Decoder Structure_ev.mp4  18.67M( s/ H+ c3 p$ p: q/ W
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) K% W! R5 x# W+ b|   ├──75.17LSTM Text Generation(二)_ev.mp4  47.18M
9 s4 @- A/ V# n- z|   ├──75.18LSTM Text Generation(三)_ev.mp4  49.51M3 Z+ `+ G$ K4 b4 Y, j- H. ]
|   ├──75.1RNN—序列处理器(一)_ev.mp4  21.71M
" J/ H) v) R  t, o/ h|   ├──75.2RNN—序列处理器(二)_ev.mp4  29.13M
  o; h- n" r3 a) m$ W/ i, M& P|   ├──75.3A simple enough case_ev.mp4  27.06M8 I, \& J$ I" h4 K, |2 j
|   ├──75.4A dance between fix points_ev.mp4  28.11M
! `8 r) f7 }; E3 }) J|   ├──75.5Fix point、Train Chaos_ev.mp4  24.80M. n3 }% f4 B  I1 A5 ]6 d# [
|   ├──75.6RNN作为生成模型(动力系统)_ev.mp4  22.77M
& 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
|   ├──75.8RNN训练—BPTT(二)_ev.mp4  17.23M! P; D$ J) t" D- l  |; X9 a$ y# j, k
|   └──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
9 q# d+ P. d/ ?2 V  }|   ├──76.12三个战略管理学商业模型(五)_ev.mp4  28.81M
7 q$ X; H  W: Q" ~3 O|   ├──76.13三个战略管理学商业模型(六)_ev.mp4  94.06M
' @; W9 ~: Q5 [|   ├──76.14三个战略管理学商业模型(七)_ev.mp4  30.55M
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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
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) f: t# ]; n+ }3 {: q' G4 c9 h|   ├──76.5人工智能对我们生活的影响(五)_ev.mp4  62.73M3 ?. t( R4 W% j+ N& J1 q
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|   └──76.9三个战略管理学商业模型(二)_ev.mp4  18.03M
, ?8 \, }, z9 q: B' b, r& E' @├──77-学习其他主题  
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