2021人工智能视频教学 人工智能视频教程 人工智能入门基础到全面认知

作者: admin 分类: 机器学习和人工智能教程合集 发布时间: 2020-12-22 03:31


├──01-复杂系统
| ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp4 56.75M
| ├──1.2预测失效原因.mp4 19.91M
| ├──1.3复杂系统引论.mp4 40.68M
| └──1.4生活实例与本章答疑.mp4 36.04M
├──02-大数据与机器学习
| ├──2.1大数据预测因为.mp4 36.91M
| └──2.2大数据与机器学习.mp4 11.10M
├──03-人工智能的三个阶段
| ├──3.10课程大纲(二).mp4 31.64M
| ├──3.1规则阶段.mp4 100.85M
| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 18.59M
| ├──3.3课间答疑.mp4 175.56M
| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4 49.35M
| ├──3.5三个阶段总结分析.mp4 22.08M
| ├──3.6人工智能的应用(一).mp4 43.33M
| ├──3.7人工智能的应用(二).mp4 24.59M
| ├──3.8课间答疑.mp4 169.51M
| └──3.9课程大纲(一).mp4 38.19M
├──04-高等数学—元素和极限
| ├──4.10级数的收敛.mp4 47.75M
| ├──4.11极限的定义.mp4 39.12M
| ├──4.12极限的四则运算.mp4 33.32M
| ├──4.13极限的复合.mp4 25.13M
| ├──4.14连续性.mp4 40.51M
| ├──4.1实数的定义(一).mp4 32.77M
| ├──4.2实数的定义(二).mp4 41.81M
| ├──4.3实数的定义(三).mp4 36.73M
| ├──4.4实数的元素个数(一).mp4 22.67M
| ├──4.5实数的元素个数(二).mp4 37.52M
| ├──4.6自然数个数少于实数个数(一).mp4 38.61M
| ├──4.7自然数个数少于实数个数(二).mp4 44.61M
| ├──4.8无穷大之比较(一).mp4 44.13M
| └──4.9无穷大之比较(二).mp4 24.98M
├──05-复杂网络经济学应用
| ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp4 46.12M
| ├──5.2复杂网络认识前后.mp4 56.31M
| ├──5.3从网络结构看不同地区(一).mp4 75.10M
| └──5.4从网络结构看不同地区(二).mp4 41.37M
├──06-机器学习与监督算法
| ├──6.1什么是机器学习.mp4 24.50M
| ├──6.2机器学习的类型.mp4 44.11M
| ├──6.3简单回归实例(一).mp4 43.03M
| ├──6.4简单回归实例(二).mp4 34.32M
| └──6.5简单回归实例(三).mp4 180.68M
├──07-阿尔法狗与强化学习算法
| ├──7.1人工智能的发展.mp4 41.85M
| ├──7.2强化学习算法(一).mp4 31.45M
| ├──7.3强化学习算法(二).mp4 50.43M
| ├──7.4强化学习算法(三).mp4 32.96M
| ├──7.5Alphago给我们的启示.mp4 20.95M
| └──7.6无监督学习.mp4 25.60M
├──08-高等数学—两个重要的极限定理
| ├──8.1元素与极限的知识点回顾.mp4 40.45M
| ├──8.2第一个重要极限定理的证明(一).mp4 38.70M
| ├──8.3第一个重要极限定理的证明(二).mp4 26.35M
| ├──8.4夹逼定理.mp4 24.83M
| └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 27.78M
├──09-高等数学—导数
| ├──9.10泰勒展开的证明.mp4 37.57M
| ├──9.1导数的定义.mp4 38.60M
| ├──9.2初等函数的导数.mp4 45.30M
| ├──9.3反函数的导数(一).mp4 20.92M
| ├──9.4反函数的导数(二).mp4 26.92M
| ├──9.5复合函数的导数.mp4 28.73M
| ├──9.6泰勒展开.mp4 17.03M
| ├──9.7罗尔定理.mp4 25.67M
| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 52.42M
| └──9.9洛比塔法则.mp4 45.12M
├──10-贝叶斯理论
| ├──10.10贝叶斯于机器学习(一).mp4 47.62M
| ├──10.11贝叶斯于机器学习(二).mp4 20.46M
| ├──10.12贝叶斯决策(一).mp4 34.84M
| ├──10.13贝叶斯决策(二).mp4 45.05M
| ├──10.14贝叶斯决策(三).mp4 65.28M
| ├──10.1梯度优化(一).mp4 61.02M
| ├──10.2梯度优化(二).mp4 67.83M
| ├──10.3概率基础【微信:17358309816】.mp4 35.55M
| ├──10.4概率与事件.mp4 37.38M
| ├──10.5贝叶斯推理(一).mp4 35.91M
| ├──10.6贝叶斯推理(二).mp4 37.13M
| ├──10.7贝叶斯推理(三).mp4 30.98M
| ├──10.8辛普森案件【微信:17358309816】.mp4 52.39M
| └──10.9贝叶斯推理深入.mp4 43.60M
├──11-高等数学—泰勒展开
| ├──11.1泰勒展开.mp4 41.11M
| ├──11.2展开半径.mp4 27.59M
| ├──11.3欧拉公式.mp4 48.30M
| ├──11.4泰勒展开求极限(一).mp4 27.06M
| └──11.5泰勒展开求极限(二).mp4 57.16M
├──12-高等数学—偏导数
| ├──12.1偏导数的对称性.mp4 34.78M
| ├──12.2链式法则.mp4 34.32M
| └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 68.64M
├──13-高等数学—积分
| ├──13.1黎曼积.mp4 22.41M
| ├──13.2微积分基本定理.mp4 54.34M
| ├──13.3分部积分(一).mp4 46.49M
| └──13.4分部积分(二).mp4 38.77M
├──14-高等数学—正态分布
| ├──14.1标准正态分布.mp4 49.08M
| ├──14.2中心极限定理.mp4 34.08M
| ├──14.3误差函数.mp4 28.92M
| ├──14.4二维正态分布.mp4 44.05M
| └──14.5多维正态分布.mp4 32.81M
├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
| ├──15.10朴素贝叶斯(三).mp4 63.84M
| ├──15.11最大似然估计(一).mp4 24.68M
| ├──15.12最大似然估计(二).mp4 51.42M
| ├──15.1蒙特卡洛分析(一).mp4 49.18M
| ├──15.2蒙特卡洛分析(二).mp4 34.77M
| ├──15.3贝叶斯先验.mp4 47.41M
| ├──15.4先验到后验的过程.mp4 21.71M
| ├──15.5朴素贝叶斯(一).mp4 33.49M
| ├──15.6朴素贝叶斯(二).mp4 40.55M
| ├──15.7算法设计.mp4 22.30M
| ├──15.8TF-IDF(一).mp4 47.24M
| └──15.9TF-IDF(二).mp4 40.03M
├──16-线
| ├──16.10常规线空间.mp4 52.42M
| ├──16.11线关.mp4 36.32M
| ├──16.12秩.mp4 55.00M
| ├──16.1线代数概述.mp4 36.24M
| ├──16.2线代数应用方法论.mp4 17.40M
| ├──16.3线律.mp4 44.41M
| ├──16.4线空间.mp4 17.05M
| ├──16.5线空间八条法则(一).mp4 51.45M
| ├──16.6线空间八条法则(二).mp4 46.92M
| ├──16.7线空间八条法则(三).mp4 31.46M
| ├──16.8连续傅.mp4 26.85M
| └──16.9傅立.mp4 41.26M
├──17-数据科学和统计学(上)
| ├──17.10随机变量(二).mp4 15.26M
| ├──17.11换门的概率模拟计算(一).mp4 58.96M
| ├──17.12换门的概率模拟计算(二).mp4 37.75M
| ├──17.13换门的概率模拟计算(三).mp4 50.50M
| ├──17.1课程Overview.mp4 36.35M
| ├──17.2回顾统计学(一).mp4 65.35M
| ├──17.3回顾统计学(二).mp4 52.93M
| ├──17.4回顾统计学(三).mp4 28.10M
| ├──17.5回顾数据科学(一).mp4 33.76M
| ├──17.6回顾数据科学(二)和教材介绍.mp4 60.80M
| ├──17.7R和RStudio等介绍(一).mp4 24.96M
| ├──17.8R和RStudio等介绍(二).mp4 29.73M
| └──17.9随机变量(一).mp4 21.35M
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式
| ├──18.10等价类.mp4 57.41M
| ├──18.11行列式(一).mp4 28.29M
| ├──18.12行列式(二).mp4 38.16M
| ├──18.13行列式(三).mp4 52.37M
| ├──18.1线代数知识点回顾.mp4 32.08M
| ├──18.2矩阵表示线变化.mp4 31.26M
| ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp4 64.91M
| ├──18.4相似矩阵.mp4 68.16M
| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4 22.81M
| ├──18.6线代数解微分方程.mp4 67.44M
| ├──18.7矩阵的运算—转秩(一).mp4 41.89M
| ├──18.8矩阵的运算—转秩(二).mp4 34.80M
| └──18.9等价关系.mp4 30.69M
├──19-Python基础课程(上)
| ├──19.10变量类型—字符串类型(三).mp4 42.36M
| ├──19.11变量类型—列表类型(一).mp4 25.40M
| ├──19.12变量类型—列表类型(二).mp4 39.63M
| ├──19.13变量类型—列表类型(三).mp4 21.45M
| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型(一).mp4 29.90M
| ├──19.15变量类型—字典类型(二).mp4 32.03M
| ├──19.1Python介绍(一).mp4 31.57M
| ├──19.2Python介绍(二).mp4 39.90M
| ├──19.3变量—命名规范.mp4 30.52M
| ├──19.4变量—代码规范.mp4 21.17M
| ├──19.5变量类型—数值类型.mp4 23.48M
| ├──19.6变量类型—bool类型.mp4 21.10M
| ├──19.7变量类型—字符串类型(一).mp4 27.30M
| ├──19.8课间答疑.mp4 21.42M
| └──19.9变量类型—字符串类型(二).mp4 33.52M
├──20-线代数—特征值与特征向量
| ├──20.10线代数核心定理.mp4 28.68M
| ├──20.11对偶空间(一).mp4 28.56M
| ├──20.12对偶空间(二).mp4 46.73M
| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 23.53M
| ├──20.14厄米矩阵.mp4 11.39M
| ├──20.1线代数知识点回顾.mp4 29.06M
| ├──20.2例题讲解(一).mp4 34.51M
| ├──20.3例题讲解(二).mp4 34.44M
| ├──20.4例题讲解(三).mp4 40.60M
| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 68.79M
| ├──20.6特征值与特征向量的性质(一).mp4 16.79M
| ├──20.7特征值与特征向量的性质(二).mp4 47.57M
| ├──20.8本征值的计算(一).mp4 31.39M
| └──20.9本征值的计算(二).mp4 31.82M
├──21-监督学习框架
| ├──21.10KNN(K最近邻)算法(二).mp4 39.83M
| ├──21.11KNN(K最近邻)算法(三).mp4 19.84M
| ├──21.12线性分类器.mp4 28.38M
| ├──21.13高斯判别模型(一).mp4 23.77M
| ├──21.14高斯判别模型(二).mp4 34.18M
| ├──21.1经验误差和泛化误差.mp4 43.26M
| ├──21.2最大后验估计.mp4 42.58M
| ├──21.3正则化.mp4 18.82M
| ├──21.4lasso回归.mp4 45.80M
| ├──21.5超参数(一).mp4 34.29M
| ├──21.6超参数(二).mp4 26.77M
| ├──21.7监督学习框架(一).mp4 32.13M
| ├──21.8监督学习框架(二).mp4 42.39M
| └──21.9KNN(K最近邻)算法(一).mp4 36.21M
├──22-Python基础课程(下)
| ├──22.10函数(三).mp4 28.54M
| ├──22.11函数(四).mp4 33.92M
| ├──22.12类(一).mp4 29.36M
| ├──22.13类(二).mp4 26.83M
| ├──22.14类(三).mp4 24.82M
| ├──22.1条件判断(一).mp4 36.45M
| ├──22.2条件判断(二).mp4 32.63M
| ├──22.3循环(一).mp4 16.56M
| ├──22.4循环(二).mp4 25.58M
| ├──22.5课间答疑.mp4 25.60M
| ├──22.6循环(三).mp4 24.84M
| ├──22.7循环(四).mp4 30.15M
| ├──22.8函数(一).mp4 18.46M
| └──22.9函数(二).mp4 24.54M
├──23-PCA、降维方法引入
| ├──23.1无监督学习框架.mp4 25.36M
| ├──23.2降维存在的原因.mp4 21.27M
| ├──23.3PCA数学分析方法(一).mp4 31.34M
| ├──23.4PCA数学分析方法(二).mp4 41.67M
| ├──23.5PCA数学分析方法(三).mp4 29.07M
| ├──23.6PCA数学分析方法(四).mp4 34.13M
| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 16.30M
| ├──23.8PCA背后的假设(一).mp4 41.91M
| └──23.9PCA背后的假设(二).mp4 49.58M
├──24-数据科学和统计学(下)
| ├──24.10参数估计(一).mp4 26.36M
| ├──24.11参数估计(二).mp4 20.68M
| ├──24.12假设检验(一).mp4 16.32M
| ├──24.13假设检验(二).mp4 23.42M
| ├──24.1课程Overview.mp4 21.32M
| ├──24.2理解统计思想(一).mp4 22.23M
| ├──24.3理解统计思想(二).mp4 54.02M
| ├──24.4理解统计思想(三).mp4 21.84M
| ├──24.5概率空间.mp4 14.83M
| ├──24.6随机变量(一).mp4 32.26M
| ├──24.7随机变量(二).mp4 16.79M
| ├──24.8随机变量(三).mp4 44.97M
| └──24.9随机变量(四).mp4 12.42M
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫
| ├──25.10Python操作数据库(二).mp4 39.13M
| ├──25.11Python操作数据库(三).mp4 22.91M
| ├──25.12Python操作数据库(四).mp4 47.88M
| ├──25.13Python爬虫(一).mp4 65.29M
| ├──25.14Python爬虫(二).mp4 84.90M
| ├──25.15Python爬虫(三).mp4 59.24M
| ├──25.16Python爬虫(四).mp4 57.77M
| ├──25.17Python爬虫(五).mp4 69.90M
| ├──25.1课程介绍.mp4 22.96M
| ├──25.2认识关系型数据库(一).mp4 45.99M
| ├──25.3认识关系型数据库(二).mp4 45.07M
| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 25.87M
| ├──25.5命令行操作数据库(一).mp4 43.94M
| ├──25.6命令行操作数据库(二).mp4 40.99M
| ├──25.7命令行操作数据库(三).mp4 19.77M
| ├──25.8命令行操作数据库(四).mp4 39.65M
| └──25.9Python操作数据库(一).mp4 32.85M
├──26-线分类器
| ├──26.10Perceptron(三).mp4 31.52M
| ├──26.11Perceptron(四).mp4 30.99M
| ├──26.12熵与信息(一).mp4 22.88M
| ├──26.13熵与信息(二).mp4 25.34M
| ├──26.1Lasso:alpha参数与准确率(一).mp4 24.66M
| ├──26.2Lasso:alpha参数与准确率(二).mp4 15.98M
| ├──26.3Lasso:alpha参数与准确率(三).mp4 62.14M
| ├──26.4线分类器.mp4 24.04M
| ├──26.5LDA(一).mp4 24.85M
| ├──26.6LDA(二).mp4 27.13M
| ├──26.7LDA(三).mp4 32.60M
| ├──26.8Perceptron(一).mp4 45.24M
| └──26.9Perceptron(二).mp4 29.09M
├──27-Python进阶(上)
| ├──27.10Pandas基本操作(四).mp4 26.13M
| ├──27.11Pandas绘图(一).mp4 34.38M
| ├──27.12Pandas绘图(二).mp4 37.92M
| ├──27.13Pandas绘图(三)【微信:17358309816】.mp4 23.53M
| ├──27.14Pandas绘图(四).mp4 46.94M
| ├──27.1NumPy基本操作(一).mp4 31.03M
| ├──27.2NumPy基本操作(二).mp4 24.54M
| ├──27.3NumPy基本操作(三).mp4 27.38M
| ├──27.4NumPy基本操作(四).mp4 18.17M
| ├──27.5NumPy基本操作(五).mp4 28.95M
| ├──27.6NumPy基本操作(六).mp4 25.70M
| ├──27.7Pandas基本操作(一).mp4 42.09M
| ├──27.8Pandas基本操作(二)【微信:17358309816】.mp4 34.98M
| └──27.9Pandas基本操作(三).mp4 38.37M
├──28-Scikit-Learn
| ├──28.1课程介绍.mp4 29.67M
| ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp4 12.55M
| ├──28.3数据处理(一)【微信:17358309816】.mp4 38.72M
| ├──28.4数据处理(二).mp4 54.58M
| ├──28.5模型实例、模型选择(一).mp4 37.87M
| ├──28.6模型实例、模型选择(二).mp4 24.15M
| ├──28.7模型实例、模型选择(三).mp4 21.32M
| ├──28.8模型实例、模型选择(四).mp4 45.09M
| └──28.9模型实例、模型选择(五).mp4 32.20M
├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
| ├──29.10逻辑斯蒂回归(三).mp4 40.61M
| ├──29.11逻辑斯蒂回归(四).mp4 40.62M
| ├──29.12逻辑斯蒂回归(五).mp4 24.38M
| ├──29.13SVM引入.mp4 15.52M
| ├──29.1熵(一).mp4 35.89M
| ├──29.2熵(二).mp4 38.12M
| ├──29.3熵(三).mp4 30.18M
| ├──29.4熵(四).mp4 32.72M
| ├──29.5熵(五).mp4 20.18M
| ├──29.6熵(六).mp4 31.30M
| ├──29.7熵(七).mp4 10.80M
| ├──29.8逻辑斯蒂回归(一).mp4 38.72M
| └──29.9逻辑斯蒂回归(二).mp4 37.48M
├──30-Python进阶(下)
| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析(一).mp4 29.29M
| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析(二).mp4 22.12M
| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析(三).mp4 22.34M
| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析(四).mp4 28.36M
| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析(五).mp4 27.54M
| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析(六).mp4 20.68M
| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析(七).mp4 38.10M
| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析(八).mp4 40.47M
| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析(九).mp4 41.54M
├──31-决策树
| ├──31.1决策树(一).mp4 21.31M
| ├──31.2决策树(二).mp4 32.57M
| ├──31.3决策树(三).mp4 36.97M
| └──31.4决策树(四).mp4 27.11M
├──32-数据呈现基础
| ├──32.1课程安排.mp4 48.84M
| ├──32.2什么是数据可视化.mp4 15.77M
| ├──32.3设计原则.mp4 23.97M
| ├──32.4数据可视化流程.mp4 24.41M
| ├──32.5视觉编码.mp4 34.14M
| ├──32.6图形选择(一).mp4 26.50M
| ├──32.7图形选择(二).mp4 20.23M
| └──32.8图形选择(三).mp4 22.52M
├──33-云计算初步
| ├──33.1Hadoop介绍.mp4 30.20M
| ├──33.2Hdfs应用(一).mp4 70.62M
| ├──33.3Hdfs应用(二).mp4 59.62M
| ├──33.4MapReduce(一).mp4 41.32M
| ├──33.5MapReduce(二).mp4 27.81M
| ├──33.6Hive应用(一).mp4 69.51M
| ├──33.7Hive应用(二).mp4 82.48M
| ├──33.8Hive应用(三).mp4 103.40M
| └──33.9Hive应用(四).mp4 87.24M
├──34-D-Park实战
| ├──34.10Spark应用(四).mp4 78.99M
| ├──34.11Spark应用(五).mp4 94.63M
| ├──34.12Spark应用(六).mp4 118.58M
| ├──34.13Spark应用(七).mp4 102.70M
| ├──34.1Pig应用(一).mp4 60.66M
| ├──34.2Pig应用(二).mp4 57.65M
| ├──34.3Pig应用(三).mp4 62.50M
| ├──34.4Pig应用(四).mp4 58.18M
| ├──34.5Pig应用(五).mp4 55.62M
| ├──34.6Pig应用(六).mp4 24.96M
| ├──34.7Spark应用(一).mp4 70.69M
| ├──34.8Spark应用(二).mp4 38.42M
| └──34.9Spark应用(三).mp4 98.82M
├──35-第四范式分享
| ├──35.1推荐技术的介绍.mp4 24.48M
| ├──35.2人是如何推荐商品的.mp4 24.67M
| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 17.30M
| ├──35.4求解—从数据到模型.mp4 23.77M
| ├──35.5数据拆分与特征工程.mp4 26.79M
| ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp4 35.12M
| ├──35.7评估模型.mp4 24.81M
| └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 29.67M
├──36-决策树到随机森林
| ├──36.10Bagging与决策树(一).mp4 25.40M
| ├──36.11Bagging与决策树(二).mp4 29.93M
| ├──36.12Boosting方法(一).mp4 31.61M
| ├──36.13Boosting方法(二).mp4 17.26M
| ├──36.14Boosting方法(三).mp4 35.52M
| ├──36.15Boosting方法(四).mp4 30.04M
| ├──36.1决策树.mp4 16.65M
| ├──36.2随机森林.mp4 29.72M
| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(一).mp4 35.57M
| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(二).mp4 36.04M
| ├──36.5模型参数的介绍.mp4 26.40M
| ├──36.6集成方法(一).mp4 28.04M
| ├──36.7集成方法(二).mp4 26.02M
| ├──36.8Blending.mp4 17.42M
| └──36.9gt多样化.mp4 17.59M
├──37-数据呈现进阶
| ├──37.10D3(三).mp4 24.06M
| ├──37.11div.html.mp4 20.87M
| ├──37.12svg.html.mp4 68.32M
| ├──37.13D3支持的数据类型.mp4 59.35M
| ├──37.14Make a map(一).mp4 57.52M
| ├──37.15Make a map(二).mp4 17.86M
| ├──37.1静态信息图(一).mp4 24.84M
| ├──37.2静态信息图(二).mp4 34.10M
| ├──37.3静态信息图(三).mp4 61.23M
| ├──37.4静态信息图(四).mp4 38.37M
| ├──37.5静态信息图(五).mp4 41.56M
| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 48.29M
| ├──37.7DOM和开发者工具.mp4 28.72M
| ├──37.8D3(一).mp4 40.30M
| └──37.9D3(二).mp4 40.42M
├──38-强化学习(上)
| ├──38.10Policy Learning(二).mp4 23.46M
| ├──38.11Policy Learning(三).mp4 33.01M
| ├──38.12Policy Learning(四).mp4 27.71M
| ├──38.13Policy Learning(五).mp4 17.57M
| ├──38.14Policy Learning(六).mp4 37.05M
| ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 27.73M
| ├──38.2经典条件反射(一).mp4 17.46M
| ├──38.3经典条件反射(二).mp4 29.48M
| ├──38.4操作性条件反射.mp4 27.82M
| ├──38.5Evaluation Problem(一).mp4 26.50M
| ├──38.6Evaluation Problem(二).mp4 14.78M
| ├──38.7Evaluation Problem(三).mp4 20.03M
| ├──38.8Evaluation Problem(四).mp4 30.82M
| └──38.9Policy Learning(一).mp4 23.31M
├──39-强化学习(下)
| ├──39.10大脑中的强化学习算法(三).mp4 13.13M
| ├──39.11大脑中的强化学习算法(四).mp4 24.68M
| ├──39.12大脑中的强化学习算法(五).mp4 25.46M
| ├──39.13RL in alphaGo(一).mp4 27.48M
| ├──39.14RL in alphaGo(二).mp4 27.88M
| ├──39.15RL in alphaGo(三).mp4 18.06M
| ├──39.16RL in alphaGo(四).mp4 42.32M
| ├──39.1Policy Learning总结.mp4 25.07M
| ├──39.2基于模型的RL(一).mp4 37.28M
| ├──39.3基于模型的RL(二).mp4 14.14M
| ├──39.4基于模型的RL(三).mp4 36.55M
| ├──39.5基于模型的RL(四).mp4 36.46M
| ├──39.6基于模型的RL(五).mp4 19.95M
| ├──39.7基于模型的RL(六).mp4 16.18M
| ├──39.8大脑中的强化学习算法(一).mp4 38.31M
| └──39.9大脑中的强化学习算法(二).mp4 21.08M
├──40-SVM和网络引入
| ├──40.10SVM(九).mp4 37.61M
| ├──40.11SVM(十).mp4 48.42M
| ├──40.12SVM(十一).mp4 45.33M
| ├──40.13SVM(十二)和网络引入.mp4 51.96M
| ├──40.1VC维.mp4 34.13M
| ├──40.2SVM(一).mp4 37.21M
| ├──40.3SVM(二).mp4 45.94M
| ├──40.4SVM(三).mp4 27.88M
| ├──40.5SVM(四).mp4 40.20M
| ├──40.6SVM(五).mp4 36.03M
| ├──40.7SVM(六).mp4 29.48M
| ├──40.8SVM(七).mp4 24.68M
| └──40.9SVM(八).mp4 55.79M
├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
| ├──41.10GDBT理解及其衍生应用(五).mp4 43.16M
| ├──41.11GDBT理解及其衍生应用(六).mp4 48.96M
| ├──41.12GDBT理解及其衍生应用(七).mp4 43.89M
| ├──41.13GDBT理解及其衍生应用(八).mp4 87.32M
| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用(九).mp4 28.85M
| ├──41.15GDBT理解及其衍生应用(十).mp4 60.77M
| ├──41.1集成模型总结(一).mp4 38.15M
| ├──41.2集成模型总结(二).mp4 40.99M
| ├──41.3集成模型总结(三).mp4 46.16M
| ├──41.4集成模型总结(四).mp4 39.00M
| ├──41.5集成模型总结(五).mp4 77.37M
| ├──41.6GDBT理解及其衍生应用(一).mp4 39.24M
| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用(二).mp4 53.73M
| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用(三).mp4 30.94M
| └──41.9GDBT理解及其衍生应用(四).mp4 63.03M
├──42-网络
| ├──42.1SVM比较其他分类起代码(一).mp4 38.23M
| ├──42.2SVM比较其他分类起代码(二).mp4 55.56M
| ├──42.3网络(一).mp4 32.00M
| ├──42.4网络(二).mp4 43.00M
| ├──42.5网络(三).mp4 35.89M
| └──42.6网络(四).mp4 47.70M
├──43-监督学习-回归
| ├──43.10经验分享(一).mp4 28.50M
| ├──43.11经验分享(二).mp4 38.61M
| ├──43.12经验分享(三).mp4 34.24M
| ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 21.57M
| ├──43.2机器学习工作流程(一).mp4 11.71M
| ├──43.3机器学习工作流程(二).mp4 20.98M
| ├──43.4机器学习工作流程(三).mp4 20.04M
| ├──43.5机器学习工作流程(四).mp4 26.67M
| ├──43.6案例分析(一).mp4 17.12M
| ├──43.7案例分析(二).mp4 40.82M
| ├──43.8案例分析(三).mp4 39.25M
| └──43.9案例分析(四).mp4 61.59M
├──44-监督学习-分类
| ├──44.10模型训练与选择(二).mp4 51.81M
| ├──44.11Airbnb数据探索过程(一).mp4 40.68M
| ├──44.12Airbnb数据探索过程(二).mp4 59.17M
| ├──44.13地震数据可视化过程(一).mp4 33.59M
| ├──44.14地震数据可视化过程(二).mp4 32.64M
| ├──44.1常用的分类算法.mp4 18.56M
| ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp4 28.84M
| ├──44.3数据探索(一).mp4 27.11M
| ├──44.4数据探索(二).mp4 41.16M
| ├──44.5数据探索(三).mp4 33.29M
| ├──44.6数据探索(四).mp4 27.59M
| ├──44.7数据探索(五).mp4 52.32M
| ├──44.8数据探索(六).mp4 37.90M
| └──44.9模型训练与选择(一).mp4 34.80M
├──45-网络基础与卷积网络
| ├──45.10网络(十).mp4 40.81M
| ├──45.11图像处理基础.mp4 29.82M
| ├──45.12卷积(一).mp4 76.26M
| ├──45.13卷积(二).mp4 43.85M
| ├──45.1网络(一).mp4 38.95M
| ├──45.2网络(二).mp4 26.76M
| ├──45.3网络(三).mp4 21.70M
| ├──45.4网络(四).mp4 100.52M
| ├──45.6网络(六).mp4 36.02M
| ├──45.7网络(七).mp4 26.19M
| ├──45.8网络(八).mp4 33.37M
| ├──45.9网络(九).mp4 39.64M
| └──45.网络(五).mp4 107.87M
├──46-时间序列预测
| ├──46.10长短期记忆网络(LSTM)案例分析.mp4 44.20M
| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet(一).mp4 44.22M
| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet(二).mp4 49.99M
| ├──46.13课程答疑.mp4 43.95M
| ├──46.1时间序列预测概述(一).mp4 21.13M
| ├──46.2时间序列预测概述(二).mp4 25.35M
| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 31.24M
| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(一).mp4 46.17M
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(二).mp4 52.10M
| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(三).mp4 26.18M
| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(四).mp4 44.54M
| ├──46.8长短期记忆网络(LSTM)(一).mp4 21.07M
| └──46.9长短期记忆网络(LSTM)(二).mp4 20.75M
├──47-人工智能金融应用
| ├──47.1人工智能金融应用(一).mp4 28.75M
| ├──47.2人工智能金融应用(二).mp4 40.74M
| ├──47.3人工智能金融应用(三).mp4 37.08M
| ├──47.4人工智能金融应用(四).mp4 47.73M
| ├──47.5机器学习方法(一).mp4 35.20M
| ├──47.6机器学习方法(二).mp4 28.61M
| ├──47.7机器学习方法(三).mp4 31.28M
| └──47.8机器学习方法(四).mp4 43.09M
├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇
| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4 103.56M
| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一).mp4 133.77M
| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二).mp4 73.85M
| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一).mp4 119.15M
| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二).mp4 153.33M
| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三).mp4 94.60M
| └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四).mp4 123.40M
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果(五).mp4 99.63M
| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六).mp4 77.54M
| ├──49.12结构之间的以及实验结果(七).mp4 108.34M
| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八).mp4 111.10M
| ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4 131.94M
| ├──49.2特征如何组织(一).mp4 126.19M
| ├──49.3特征如何组织(二).mp4 85.98M
| ├──49.4特征如何组织(三).mp4 92.86M
| ├──49.5特征如何组织(四).mp4 113.36M
| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一).mp4 116.35M
| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果(二).mp4 87.73M
| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果(三).mp4 148.19M
| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果(四).mp4 91.32M
├──50-计算机视觉学习入门优化篇
| ├──50.1计算机视觉学习入门:优化篇概述.mp4 70.37M
| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 148.70M
| ├──50.3稳定性:Annealing和Momentum.mp4 69.52M
| ├──50.4拟合:从Dropout到Weight Decay.mp4 128.01M
| ├──50.5优化器和多机并行.mp4 134.88M
| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 124.03M
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4 104.33M
| ├──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).mp4 104.69M
| ├──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).mp4 81.45M
| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 139.32M
├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇(一).mp4 93.54M
| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇(二).mp4 110.24M
| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇(三).mp4 53.25M
├──53-个化推荐算法
| ├──53.10工程望.mp4 33.72M
| ├──53.1个化推荐的发展.mp4 26.09M
| ├──53.2推荐算法的演进(一).mp4 25.52M
| ├──53.3推荐算法的演进(二).mp4 35.84M
| ├──53.4推荐算法的演进(三).mp4 27.90M
| ├──53.5推荐算法的演进(四).mp4 40.25M
| ├──53.6建模step by step(一).mp4 34.01M
| ├──53.7建模step by step(二).mp4 38.70M
| ├──53.8建模step by step(三).mp4 32.73M
| └──53.9算法评估和迭代.mp4 18.88M
├──54-Pig和Spark巩固
| ├──54.10Spark巩固(五).mp4 101.73M
| ├──54.1Pig巩固(一).mp4 43.80M
| ├──54.2Pig巩固(二).mp4 115.33M
| ├──54.3Pig巩固(三).mp4 89.15M
| ├──54.4Pig巩固(四).mp4 82.98M
| ├──54.5Pig巩固(五).mp4 70.14M
| ├──54.6Spark巩固(一).mp4 65.64M
| ├──54.7Spark巩固(二).mp4 105.44M
| ├──54.8Spark巩固(三).mp4 70.56M
| └──54.9Spark巩固(四).mp4 54.90M
├──55-人工智能与设计
| ├──55.10使用人工智能的方式.mp4 26.10M
| ├──55.1智能存在的意义是什么.mp4 19.54M
| ├──55.2已有人工智的设计应用.mp4 18.64M
| ├──55.3人的智能(一).mp4 17.03M
| ├──55.4人的智能(二).mp4 28.66M
| ├──55.5人的智能的特点(一).mp4 29.62M
| ├──55.6人的智能的特点(二).mp4 27.86M
| ├──55.7人的智能的特点(三).mp4 41.62M
| ├──55.8人工智能(一).mp4 27.63M
| └──55.9人工智能(二).mp4 24.63M
├──56-网络
| ├──56.1卷积的本质.mp4 27.83M
| ├──56.2卷积的三大特点.mp4 34.15M
| ├──56.3Pooling.mp4 16.96M
| ├──56.4数字识别(一).mp4 33.21M
| ├──56.5数字识别(二).mp4 31.97M
| ├──56.6感受野.mp4 23.33M
| └──56.7RNN.mp4 23.46M
├──57-线动力学
| ├──57.1非线动力学.mp4 23.13M
| ├──57.2线动力系统.mp4 39.97M
| ├──57.3线动力学与非线动力学系统(一).mp4 40.37M
| ├──57.5定点理论.mp4 39.76M
| └──57.6Poincare引理.mp4 37.13M
├──58-订单流模型
| ├──58.1交易.mp4 20.17M
| ├──58.2点过程基础(一).mp4 13.47M
| ├──58.3点过程基础(二).mp4 24.16M
| ├──58.4点过程基础(三).mp4 17.88M
| ├──58.5订单流数据分析(一).mp4 22.35M
| ├──58.6订单流数据分析(二).mp4 20.85M
| ├──58.7订单流数据分析(三).mp4 17.74M
| ├──58.8订单流数据分析(四).mp4 20.63M
| └──58.9订单流数据分析(五).mp4 26.22M
├──59-区块链一场革命
| ├──59.1比特币(一).mp4 23.00M
| ├──59.2比特币(二).mp4 15.72M
| ├──59.3比特币(三).mp4 32.06M
| └──59.4以太坊简介及ICO.mp4 15.19M
├──60-统计物理专题(一)
| ├──60.10证明理想气体方程.mp4 23.30M
| ├──60.11化学势.mp4 41.52M
| ├──60.12四大热力学势(一).mp4 30.13M
| ├──60.13 四大热力学势(二).mp4 38.40M
| ├──60.1统计物理的开端(一).mp4 32.96M
| ├──60.2统计物理的开端(二).mp4 24.17M
| ├──60.3抛硬币抛出正态分布(一).mp4 19.46M
| ├──60.4抛硬币抛出正态分布(二).mp4 35.67M
| ├──60.5再造整个世界(一).mp4 30.55M
| ├──60.6再造整个世界(二).mp4 35.10M
| ├──60.7温度的本质(一).mp4 40.98M
| ├──60.8温度的本质(二).mp4 27.34M
| └──60.9.mp4 33.55M
├──61-统计物理专题(二)
| ├──61.1神奇公式.mp4.mp4 34.65M
| ├──61.2信息熵(一).mp4 17.86M
| ├──61.3信息熵(二).mp4 28.56M
| ├──61.4Boltzmann分布.mp4 30.18M
| └──61.5配分函数Z.mp4 38.78M
├──62-复杂网络简介
| ├──62.1Networks in real worlds.mp4 14.25M
| ├──62.2BasicConcepts(一).mp4 19.84M
| ├──62.3BasicConcepts(二).mp4 13.30M
| ├──62.4Models(一).mp4 12.13M
| ├──62.5Models(二).mp4 14.05M
| ├──62.6Algorithms(一).mp4 25.38M
| └──62.7Algorithms(二).mp4 34.74M
├──63-ABM简介及金融市场建模
| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统(一).mp4 27.16M
| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二).mp4 37.89M
| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一).mp4 31.98M
| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二).mp4 25.36M
| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 31.88M
| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 31.77M
| ├──63.16学习模型.mp4 35.67M
| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 15.76M
| ├──63.18ABM的特点.mp4 29.34M
| ├──63.1课程介绍.mp4 26.86M
| ├──63.2系统与系统建模.mp4 39.51M
| ├──63.3ABM与复杂系统建模(一).mp4 36.32M
| ├──63.4ABM与复杂系统建模(二).mp4 45.10M
| ├──63.5ABM与复杂系统建模(三).mp4 36.85M
| ├──63.6ABM为经济系统建模.mp4 30.42M
| ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 35.29M
| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 40.14M
| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 25.30M
├──64-用伊辛模型理解复杂系统
| ├──64.10(网络中的)投票模型.mp4 24.22M
| ├──64.11观念动力学.mp4 29.82M
| ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp4 38.31M
| ├──64.13自旋玻璃.mp4 18.15M
| ├──64.14Hopfield神经网络.mp4 23.30M
| ├──64.15限制Boltzmann机.mp4 30.24M
| ├──64.16深度学习与重正化群(一).mp4 35.40M
| ├──64.17深度学习与重正化群(二).mp4 21.92M
| ├──64.18总结.mp4 30.73M
| ├──64.19答疑.mp4 17.36M
| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 24.37M
| ├──64.2伊辛模型(一).mp4 19.17M
| ├──64.3伊辛模型(二).mp4 19.62M
| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 23.56M
| ├──64.5Ising Model(2D).mp4 25.98M
| ├──64.6相变和临界现象.mp4 43.62M
| ├──64.7Critical Exponents.mp4 26.70M
| ├──64.8正问题和反问题.mp4 29.14M
| └──64.9(空间中的)投票模型.mp4 36.38M
├──65-金融市场的复杂性
| ├──65.10Classical Benchmarks(五).mp4 29.71M
| ├──65.11Endogenous Risk(一).mp4 42.78M
| ├──65.12Endogenous Risk(二).mp4 36.84M
| ├──65.13Endogenous Risk(三).mp4 40.22M
| ├──65.14Endogenous Risk(四).mp4 18.31M
| ├──65.15Endogenous Risk(五).mp4 35.46M
| ├──65.16Endogenous Risk(六).mp4 37.13M
| ├──65.17Heterogeneous Beliefs(一).mp4 42.37M
| ├──65.18Heterogeneous Beliefs(二).mp4 44.83M
| ├──65.19总结.mp4 21.10M
| ├──65.1导论(一).mp4 38.96M
| ├──65.2导论(二).mp4 39.67M
| ├──65.3导论(三).mp4 21.40M
| ├──65.4导论(四).mp4 30.33M
| ├──65.5导论(五).mp4 37.59M
| ├──65.6Classical Benchmarks(一).mp4 31.91M
| ├──65.7Classical Benchmarks(二).mp4 28.58M
| ├──65.8Classical Benchmarks(三).mp4 40.01M
| └──65.9Classical Benchmarks(四).mp4 22.39M
├──66-广泛出现的幂律分布
| ├──66.1界(一).mp4 29.04M
| ├──66.2界(二).mp4 24.32M
| ├──66.3界(三).mp4 22.86M
| ├──66.4界(四).mp4 30.99M
| ├──66.5城市、商业(一).mp4 33.94M
| ├──66.6城市、商业(二).mp4 33.28M
| ├──66.7启示(一).mp4 31.50M
| ├──66.8启示(二).mp4 17.57M
| └──66.9总结.mp4 18.33M
├──67-自然启发算法
| ├──67.10粒子群算法(一).mp4 37.15M
| ├──67.11粒子群算法(二).mp4 38.20M
| ├──67.12粒子群算法(三).mp4 33.56M
| ├──67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 25.66M
| ├──67.14更多的类似的算法(一).mp4 34.86M
| ├──67.15更多的类似的算法(二).mp4 27.43M
| ├──67.16答疑.mp4 35.37M
| ├──67.1课程回顾及答疑.mp4 29.67M
| ├──67.2概括(一).mp4 29.21M
| ├──67.3概括(二).mp4 15.86M
| ├──67.4模拟退火算法(一).mp4 40.23M
| ├──67.5模拟退火算法(二).mp4 32.77M
| ├──67.6进化相关的算法(一).mp4 26.37M
| ├──67.7进化相关的算法(二).mp4 29.70M
| ├──67.8进化相关的算法(三).mp4 35.95M
| └──67.9进化相关的算法(四).mp4 27.62M
├──68-机器学习的方法
| ├──68.10输出是最好的学习(二).mp4 16.02M
| ├──68.11案例(一).mp4 27.57M
| ├──68.12案例(二).mp4 18.35M
| ├──68.13案例(三).mp4 20.45M
| ├──68.14案例(四).mp4 37.97M
| ├──68.15案例(五).mp4 16.35M
| ├──68.1为什么要讲学习方法.mp4 24.69M
| ├──68.2阅读论文.mp4 19.88M
| ├──68.3综述式文章举例(一).mp4 88.32M
| ├──68.4综述式文章举例(二).mp4 150.55M
| ├──68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 51.55M
| ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 33.82M
| ├──68.7铁哥答疑(一).mp4 28.49M
| ├──68.8铁哥答疑(二).mp4 19.16M
| └──68.9输出是最好的学习(一).mp4 22.24M
├──69-模型可视化工程管理
| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一).mp4 30.84M
| ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(二).mp4 38.70M
| ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 71.32M
| ├──69.13日志管理系统—ELK.mp4 50.36M
| ├──69.14极速Bi系统—superset.mp4 40.22M
| ├──69.15Dashboard补充.mp4 55.35M
| ├──69.16ELK补充.mp4 63.33M
| ├──69.17Superset补充.mp4 60.90M
| ├──69.18Superset补充及总结.mp4 20.41M
| ├──69.1课程简介.mp4 20.73M
| ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker(一).mp4 28.71M
| ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker(二).mp4 29.99M
| ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker(三).mp4 59.30M
| ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker(四).mp4 34.50M
| ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五).mp4 53.32M
| ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker(六).mp4 38.22M
| ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七).mp4 54.64M
| └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八).mp4 138.46M
├──70-Value Iteration Networks
| ├──70.1Background&Motivation.mp4 22.96M
| ├──70.2Value Iteration.mp4 36.72M
| ├──70.3Grid—world Domain.mp4 23.79M
| └──70.4总结及答疑.mp4 26.44M
├──70-最新回放
├──71-线动力学系统(上)
| ├──71.10混沌(一).mp4 28.57M
| ├──71.11混沌(二).mp4 24.57M
| ├──71.12混沌(三).mp4 21.45M
| ├──71.13混沌(四).mp4 24.02M
| ├──71.14混沌(五).mp4 32.35M
| ├──71.15混沌(六).mp4 86.21M
| ├──71.16混沌(七).mp4 157.69M
| ├──71.17混沌(八).mp4 31.50M
| ├──71.18混沌(九).mp4 31.55M
| ├──71.19混沌(十).mp4 19.79M
| ├──71.1线动力学系统(一).mp4 27.97M
| ├──71.20混沌(十一).mp4 125.65M
| ├──71.2线动力学系统(二).mp4 33.68M
| ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 33.68M
| ├──71.4Bifurcation(一).mp4 13.74M
| ├──71.5Bifurcation(二).mp4 34.23M
| ├──71.6Bifurcation(三).mp4 31.99M
| ├──71.7Bifurcation(四).mp4 28.74M
| ├──71.8Bifurcation(五).mp4 37.99M
| └──71.9Bifurcation(六).mp4 65.59M
├──72-线动力学系统(下)
| ├──72.1自然语言处理(一).mp4 30.91M
| ├──72.2自然语言处理(二).mp4 34.14M
| ├──72.3RNN.mp4 34.41M
| └──72.4RNN及.mp4 30.83M
├──73-自然语言处理导入
| ├──73.1中文分词.mp4 27.72M
| ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp4 26.70M
| ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4 40.90M
| ├──73.4知识库构建、问答系统.mp4 42.68M
| ├──73.5示范2的豆瓣评论词云(一).mp4 56.85M
| ├──73.6示范2的豆瓣评论词云(二).mp4 54.80M
| ├──73.7示范2的豆瓣评论词云(三).mp4 62.73M
| ├──73.8示范2的豆瓣评论词云(四).mp4 72.17M
| └──73.9示范2的豆瓣评论词云(五).mp4 62.90M
├──74-复杂网络上的物理传输过程
| ├──74.10一些传播动力学模型(七).mp4 32.35M
| ├──74.11一些传播动力学模型(八).mp4 23.48M
| ├──74.12仿真模型的建立过程(一).mp4 45.00M
| ├──74.13仿真模型的建立过程(二).mp4 44.32M
| ├──74.14仿真模型的建立过程(三).mp4 63.74M
| ├──74.15仿真模型的建立过程(四).mp4 44.22M
| ├──74.16Combining complex networks and data mining.mp4 31.87M
| ├──74.1一些基本概念.mp4 18.50M
| ├──74.2常用的统计描述物理量.mp4 14.42M
| ├──74.3四种网络模型.mp4 30.33M
| ├──74.4一些传播动力学模型(一).mp4 28.15M
| ├──74.5一些传播动力学模型(二).mp4 28.95M
| ├──74.6一些传播动力学模型(三).mp4 29.58M
| ├──74.7一些传播动力学模型(四).mp4 31.41M
| ├──74.8一些传播动力学模型(五).mp4 29.53M
| └──74.9一些传播动力学模型(六).mp4 27.75M
├──75-RNN及LSTM
| ├──75.10梯度消失与梯度爆炸(二).mp4 23.86M
| ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4 19.75M
| ├──75.12LSTM.mp4 32.47M
| ├──75.13LSTM、Use Examples.mp4 36.54M
| ├──75.14词向量、Deep RNN.mp4 22.04M
| ├──75.15Encoder Decoder Structure.mp4 20.22M
| ├──75.16LSTM Text Generation(一).mp4 44.13M
| ├──75.17LSTM Text Generation(二).mp4 53.50M
| ├──75.18LSTM Text Generation(三).mp4 54.82M
| ├──75.1RNN—序列处理器(一).mp4 23.35M
| ├──75.2RNN—序列处理器(二).mp4 31.35M
| ├──75.3A simple enough case.mp4 29.03M
| ├──75.4A dance between fix points.mp4 30.69M
| ├──75.5Fix point、Train Chaos.mp4 26.83M
| ├──75.6RNN作为生成模型(动力系统).mp4 24.58M
| ├──75.7RNN训练—BPTT(一).mp4 22.94M
| ├──75.8RNN训练—BPTT(二).mp4 18.79M
| └──75.9梯度消失与梯度爆炸(一).mp4 22.73M
├──76-漫谈人工智能创业
| ├──76.10三个战略管理学商业模型(三).mp4 39.71M
| ├──76.11三个战略管理学商业模型(四).mp4 41.54M
| ├──76.12三个战略管理学商业模型(五).mp4 31.38M
| ├──76.13三个战略管理学商业模型(六).mp4 96.09M
| ├──76.14三个战略管理学商业模型(七).mp4 33.24M
| ├──76.15三个战略管理学商业模型(八).mp4 22.88M
| ├──76.16三个战略管理学商业模型(九).mp4 26.98M
| ├──76.17关于Entrepreneurship.mp4 13.27M
| ├──76.1人工智能对我们生活的影响(一).mp4 51.66M
| ├──76.2人工智能对我们生活的影响(二).mp4 38.08M
| ├──76.3人工智能对我们生活的影响(三).mp4 47.45M
| ├──76.4人工智能对我们生活的影响(四).mp4 67.90M
| ├──76.5人工智能对我们生活的影响(五).mp4 70.66M
| ├──76.6人工智能对我们生活的影响(六).mp4 105.46M
| ├──76.7人工智能创业中的商业思维.mp4 29.72M
| ├──76.8三个战略管理学商业模型(一).mp4 19.78M
| └──76.9三个战略管理学商业模型(二).mp4 19.43M
├──77-学习其他主题
| ├──77.1.mp4 30.33M
| ├──77.10程序讲解(三).mp4 47.88M
| ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4 27.68M
| ├──77.3玻尔兹曼机.mp4 36.24M
| ├──77.4学习(一).mp4 26.39M
| ├──77.5学习(二).mp4 24.16M
| ├──77.6学习(三).mp4 24.41M
| ├──77.7学习(四).mp4 54.48M
| ├──77.8程序讲解(一).mp4 43.01M
| └──77.9程序讲解(二).mp4 54.55M
└──78-课程总结
| ├──78.10课程总结(二).mp4 132.68M
| ├──78.1开场.mp4 21.18M
| ├──78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4 60.95M
| ├──78.3猫狗大战—CNN实战(一).mp4 42.01M
| ├──78.4猫狗大战—CNN实战(二).mp4 35.44M
| ├──78.5RNN诗人.mp4 28.86M
| ├──78.6课程复习.mp4 33.21M
| ├──78.7课程大纲(一).mp4 18.40M
| ├──78.8课程大纲(二).mp4 18.83M
| └──78.9课程总结(一).mp4 16.49M

——/11、Python教程合辑/2021人工智能视频教学 人工智能视频教程 人工智能入门基础到全面认知/
├──01-复杂系统
| ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp4 56.75M
| ├──1.2预测失效原因.mp4 19.91M
| ├──1.3复杂系统引论.mp4 40.68M
| └──1.4生活实例与本章答疑.mp4 36.04M
├──02-大数据与机器学习
| ├──2.1大数据预测因为.mp4 36.91M
| └──2.2大数据与机器学习.mp4 11.10M
├──03-人工智能的三个阶段
| ├──3.10课程大纲(二).mp4 31.64M
| ├──3.1规则阶段.mp4 100.85M
| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 18.59M
| ├──3.3课间答疑.mp4 175.56M
| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4 49.35M
| ├──3.5三个阶段总结分析.mp4 22.08M
| ├──3.6人工智能的应用(一).mp4 43.33M
| ├──3.7人工智能的应用(二).mp4 24.59M
| ├──3.8课间答疑.mp4 169.51M
| └──3.9课程大纲(一).mp4 38.19M
├──04-高等数学—元素和极限
| ├──4.10级数的收敛.mp4 47.75M
| ├──4.11极限的定义.mp4 39.12M
| ├──4.12极限的四则运算.mp4 33.32M
| ├──4.13极限的复合.mp4 25.13M
| ├──4.14连续性.mp4 40.51M
| ├──4.1实数的定义(一).mp4 32.77M
| ├──4.2实数的定义(二).mp4 41.81M
| ├──4.3实数的定义(三).mp4 36.73M
| ├──4.4实数的元素个数(一).mp4 22.67M
| ├──4.5实数的元素个数(二).mp4 37.52M
| ├──4.6自然数个数少于实数个数(一).mp4 38.61M
| ├──4.7自然数个数少于实数个数(二).mp4 44.61M
| ├──4.8无穷大之比较(一).mp4 44.13M
| └──4.9无穷大之比较(二).mp4 24.98M
├──05-复杂网络经济学应用
| ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp4 46.12M
| ├──5.2复杂网络认识前后.mp4 56.31M
| ├──5.3从网络结构看不同地区(一).mp4 75.10M
| └──5.4从网络结构看不同地区(二).mp4 41.37M
├──06-机器学习与监督算法
| ├──6.1什么是机器学习.mp4 24.50M
| ├──6.2机器学习的类型.mp4 44.11M
| ├──6.3简单回归实例(一).mp4 43.03M
| ├──6.4简单回归实例(二).mp4 34.32M
| └──6.5简单回归实例(三).mp4 180.68M
├──07-阿尔法狗与强化学习算法
| ├──7.1人工智能的发展.mp4 41.85M
| ├──7.2强化学习算法(一).mp4 31.45M
| ├──7.3强化学习算法(二).mp4 50.43M
| ├──7.4强化学习算法(三).mp4 32.96M
| ├──7.5Alphago给我们的启示.mp4 20.95M
| └──7.6无监督学习.mp4 25.60M
├──08-高等数学—两个重要的极限定理
| ├──8.1元素与极限的知识点回顾.mp4 40.45M
| ├──8.2第一个重要极限定理的证明(一).mp4 38.70M
| ├──8.3第一个重要极限定理的证明(二).mp4 26.35M
| ├──8.4夹逼定理.mp4 24.83M
| └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 27.78M
├──09-高等数学—导数
| ├──9.10泰勒展开的证明.mp4 37.57M
| ├──9.1导数的定义.mp4 38.60M
| ├──9.2初等函数的导数.mp4 45.30M
| ├──9.3反函数的导数(一).mp4 20.92M
| ├──9.4反函数的导数(二).mp4 26.92M
| ├──9.5复合函数的导数.mp4 28.73M
| ├──9.6泰勒展开.mp4 17.03M
| ├──9.7罗尔定理.mp4 25.67M
| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 52.42M
| └──9.9洛比塔法则.mp4 45.12M
├──10-贝叶斯理论
| ├──10.10贝叶斯于机器学习(一).mp4 47.62M
| ├──10.11贝叶斯于机器学习(二).mp4 20.46M
| ├──10.12贝叶斯决策(一).mp4 34.84M
| ├──10.13贝叶斯决策(二).mp4 45.05M
| ├──10.14贝叶斯决策(三).mp4 65.28M
| ├──10.1梯度优化(一).mp4 61.02M
| ├──10.2梯度优化(二).mp4 67.83M
| ├──10.3概率基础【微信:17358309816】.mp4 35.55M
| ├──10.4概率与事件.mp4 37.38M
| ├──10.5贝叶斯推理(一).mp4 35.91M
| ├──10.6贝叶斯推理(二).mp4 37.13M
| ├──10.7贝叶斯推理(三).mp4 30.98M
| ├──10.8辛普森案件【微信:17358309816】.mp4 52.39M
| └──10.9贝叶斯推理深入.mp4 43.60M
├──11-高等数学—泰勒展开
| ├──11.1泰勒展开.mp4 41.11M
| ├──11.2展开半径.mp4 27.59M
| ├──11.3欧拉公式.mp4 48.30M
| ├──11.4泰勒展开求极限(一).mp4 27.06M
| └──11.5泰勒展开求极限(二).mp4 57.16M
├──12-高等数学—偏导数
| ├──12.1偏导数的对称性.mp4 34.78M
| ├──12.2链式法则.mp4 34.32M
| └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 68.64M
├──13-高等数学—积分
| ├──13.1黎曼积.mp4 22.41M
| ├──13.2微积分基本定理.mp4 54.34M
| ├──13.3分部积分(一).mp4 46.49M
| └──13.4分部积分(二).mp4 38.77M
├──14-高等数学—正态分布
| ├──14.1标准正态分布.mp4 49.08M
| ├──14.2中心极限定理.mp4 34.08M
| ├──14.3误差函数.mp4 28.92M
| ├──14.4二维正态分布.mp4 44.05M
| └──14.5多维正态分布.mp4 32.81M
├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
| ├──15.10朴素贝叶斯(三).mp4 63.84M
| ├──15.11最大似然估计(一).mp4 24.68M
| ├──15.12最大似然估计(二).mp4 51.42M
| ├──15.1蒙特卡洛分析(一).mp4 49.18M
| ├──15.2蒙特卡洛分析(二).mp4 34.77M
| ├──15.3贝叶斯先验.mp4 47.41M
| ├──15.4先验到后验的过程.mp4 21.71M
| ├──15.5朴素贝叶斯(一).mp4 33.49M
| ├──15.6朴素贝叶斯(二).mp4 40.55M
| ├──15.7算法设计.mp4 22.30M
| ├──15.8TF-IDF(一).mp4 47.24M
| └──15.9TF-IDF(二).mp4 40.03M
├──16-线
| ├──16.10常规线空间.mp4 52.42M
| ├──16.11线关.mp4 36.32M
| ├──16.12秩.mp4 55.00M
| ├──16.1线代数概述.mp4 36.24M
| ├──16.2线代数应用方法论.mp4 17.40M
| ├──16.3线律.mp4 44.41M
| ├──16.4线空间.mp4 17.05M
| ├──16.5线空间八条法则(一).mp4 51.45M
| ├──16.6线空间八条法则(二).mp4 46.92M
| ├──16.7线空间八条法则(三).mp4 31.46M
| ├──16.8连续傅.mp4 26.85M
| └──16.9傅立.mp4 41.26M
├──17-数据科学和统计学(上)
| ├──17.10随机变量(二).mp4 15.26M
| ├──17.11换门的概率模拟计算(一).mp4 58.96M
| ├──17.12换门的概率模拟计算(二).mp4 37.75M
| ├──17.13换门的概率模拟计算(三).mp4 50.50M
| ├──17.1课程Overview.mp4 36.35M
| ├──17.2回顾统计学(一).mp4 65.35M
| ├──17.3回顾统计学(二).mp4 52.93M
| ├──17.4回顾统计学(三).mp4 28.10M
| ├──17.5回顾数据科学(一).mp4 33.76M
| ├──17.6回顾数据科学(二)和教材介绍.mp4 60.80M
| ├──17.7R和RStudio等介绍(一).mp4 24.96M
| ├──17.8R和RStudio等介绍(二).mp4 29.73M
| └──17.9随机变量(一).mp4 21.35M
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式
| ├──18.10等价类.mp4 57.41M
| ├──18.11行列式(一).mp4 28.29M
| ├──18.12行列式(二).mp4 38.16M
| ├──18.13行列式(三).mp4 52.37M
| ├──18.1线代数知识点回顾.mp4 32.08M
| ├──18.2矩阵表示线变化.mp4 31.26M
| ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp4 64.91M
| ├──18.4相似矩阵.mp4 68.16M
| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4 22.81M
| ├──18.6线代数解微分方程.mp4 67.44M
| ├──18.7矩阵的运算—转秩(一).mp4 41.89M
| ├──18.8矩阵的运算—转秩(二).mp4 34.80M
| └──18.9等价关系.mp4 30.69M
├──19-Python基础课程(上)
| ├──19.10变量类型—字符串类型(三).mp4 42.36M
| ├──19.11变量类型—列表类型(一).mp4 25.40M
| ├──19.12变量类型—列表类型(二).mp4 39.63M
| ├──19.13变量类型—列表类型(三).mp4 21.45M
| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型(一).mp4 29.90M
| ├──19.15变量类型—字典类型(二).mp4 32.03M
| ├──19.1Python介绍(一).mp4 31.57M
| ├──19.2Python介绍(二).mp4 39.90M
| ├──19.3变量—命名规范.mp4 30.52M
| ├──19.4变量—代码规范.mp4 21.17M
| ├──19.5变量类型—数值类型.mp4 23.48M
| ├──19.6变量类型—bool类型.mp4 21.10M
| ├──19.7变量类型—字符串类型(一).mp4 27.30M
| ├──19.8课间答疑.mp4 21.42M
| └──19.9变量类型—字符串类型(二).mp4 33.52M
├──20-线代数—特征值与特征向量
| ├──20.10线代数核心定理.mp4 28.68M
| ├──20.11对偶空间(一).mp4 28.56M
| ├──20.12对偶空间(二).mp4 46.73M
| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 23.53M
| ├──20.14厄米矩阵.mp4 11.39M
| ├──20.1线代数知识点回顾.mp4 29.06M
| ├──20.2例题讲解(一).mp4 34.51M
| ├──20.3例题讲解(二).mp4 34.44M
| ├──20.4例题讲解(三).mp4 40.60M
| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 68.79M
| ├──20.6特征值与特征向量的性质(一).mp4 16.79M
| ├──20.7特征值与特征向量的性质(二).mp4 47.57M
| ├──20.8本征值的计算(一).mp4 31.39M
| └──20.9本征值的计算(二).mp4 31.82M
├──21-监督学习框架
| ├──21.10KNN(K最近邻)算法(二).mp4 39.83M
| ├──21.11KNN(K最近邻)算法(三).mp4 19.84M
| ├──21.12线性分类器.mp4 28.38M
| ├──21.13高斯判别模型(一).mp4 23.77M
| ├──21.14高斯判别模型(二).mp4 34.18M
| ├──21.1经验误差和泛化误差.mp4 43.26M
| ├──21.2最大后验估计.mp4 42.58M
| ├──21.3正则化.mp4 18.82M
| ├──21.4lasso回归.mp4 45.80M
| ├──21.5超参数(一).mp4 34.29M
| ├──21.6超参数(二).mp4 26.77M
| ├──21.7监督学习框架(一).mp4 32.13M
| ├──21.8监督学习框架(二).mp4 42.39M
| └──21.9KNN(K最近邻)算法(一).mp4 36.21M
├──22-Python基础课程(下)
| ├──22.10函数(三).mp4 28.54M
| ├──22.11函数(四).mp4 33.92M
| ├──22.12类(一).mp4 29.36M
| ├──22.13类(二).mp4 26.83M
| ├──22.14类(三).mp4 24.82M
| ├──22.1条件判断(一).mp4 36.45M
| ├──22.2条件判断(二).mp4 32.63M
| ├──22.3循环(一).mp4 16.56M
| ├──22.4循环(二).mp4 25.58M
| ├──22.5课间答疑.mp4 25.60M
| ├──22.6循环(三).mp4 24.84M
| ├──22.7循环(四).mp4 30.15M
| ├──22.8函数(一).mp4 18.46M
| └──22.9函数(二).mp4 24.54M
├──23-PCA、降维方法引入
| ├──23.1无监督学习框架.mp4 25.36M
| ├──23.2降维存在的原因.mp4 21.27M
| ├──23.3PCA数学分析方法(一).mp4 31.34M
| ├──23.4PCA数学分析方法(二).mp4 41.67M
| ├──23.5PCA数学分析方法(三).mp4 29.07M
| ├──23.6PCA数学分析方法(四).mp4 34.13M
| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 16.30M
| ├──23.8PCA背后的假设(一).mp4 41.91M
| └──23.9PCA背后的假设(二).mp4 49.58M
├──24-数据科学和统计学(下)
| ├──24.10参数估计(一).mp4 26.36M
| ├──24.11参数估计(二).mp4 20.68M
| ├──24.12假设检验(一).mp4 16.32M
| ├──24.13假设检验(二).mp4 23.42M
| ├──24.1课程Overview.mp4 21.32M
| ├──24.2理解统计思想(一).mp4 22.23M
| ├──24.3理解统计思想(二).mp4 54.02M
| ├──24.4理解统计思想(三).mp4 21.84M
| ├──24.5概率空间.mp4 14.83M
| ├──24.6随机变量(一).mp4 32.26M
| ├──24.7随机变量(二).mp4 16.79M
| ├──24.8随机变量(三).mp4 44.97M
| └──24.9随机变量(四).mp4 12.42M
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫
| ├──25.10Python操作数据库(二).mp4 39.13M
| ├──25.11Python操作数据库(三).mp4 22.91M
| ├──25.12Python操作数据库(四).mp4 47.88M
| ├──25.13Python爬虫(一).mp4 65.29M
| ├──25.14Python爬虫(二).mp4 84.90M
| ├──25.15Python爬虫(三).mp4 59.24M
| ├──25.16Python爬虫(四).mp4 57.77M
| ├──25.17Python爬虫(五).mp4 69.90M
| ├──25.1课程介绍.mp4 22.96M
| ├──25.2认识关系型数据库(一).mp4 45.99M
| ├──25.3认识关系型数据库(二).mp4 45.07M
| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 25.87M
| ├──25.5命令行操作数据库(一).mp4 43.94M
| ├──25.6命令行操作数据库(二).mp4 40.99M
| ├──25.7命令行操作数据库(三).mp4 19.77M
| ├──25.8命令行操作数据库(四).mp4 39.65M
| └──25.9Python操作数据库(一).mp4 32.85M
├──26-线分类器
| ├──26.10Perceptron(三).mp4 31.52M
| ├──26.11Perceptron(四).mp4 30.99M
| ├──26.12熵与信息(一).mp4 22.88M
| ├──26.13熵与信息(二).mp4 25.34M
| ├──26.1Lasso:alpha参数与准确率(一).mp4 24.66M
| ├──26.2Lasso:alpha参数与准确率(二).mp4 15.98M
| ├──26.3Lasso:alpha参数与准确率(三).mp4 62.14M
| ├──26.4线分类器.mp4 24.04M
| ├──26.5LDA(一).mp4 24.85M
| ├──26.6LDA(二).mp4 27.13M
| ├──26.7LDA(三).mp4 32.60M
| ├──26.8Perceptron(一).mp4 45.24M
| └──26.9Perceptron(二).mp4 29.09M
├──27-Python进阶(上)
| ├──27.10Pandas基本操作(四).mp4 26.13M
| ├──27.11Pandas绘图(一).mp4 34.38M
| ├──27.12Pandas绘图(二).mp4 37.92M
| ├──27.13Pandas绘图(三)【微信:17358309816】.mp4 23.53M
| ├──27.14Pandas绘图(四).mp4 46.94M
| ├──27.1NumPy基本操作(一).mp4 31.03M
| ├──27.2NumPy基本操作(二).mp4 24.54M
| ├──27.3NumPy基本操作(三).mp4 27.38M
| ├──27.4NumPy基本操作(四).mp4 18.17M
| ├──27.5NumPy基本操作(五).mp4 28.95M
| ├──27.6NumPy基本操作(六).mp4 25.70M
| ├──27.7Pandas基本操作(一).mp4 42.09M
| ├──27.8Pandas基本操作(二)【微信:17358309816】.mp4 34.98M
| └──27.9Pandas基本操作(三).mp4 38.37M
├──28-Scikit-Learn
| ├──28.1课程介绍.mp4 29.67M
| ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp4 12.55M
| ├──28.3数据处理(一)【微信:17358309816】.mp4 38.72M
| ├──28.4数据处理(二).mp4 54.58M
| ├──28.5模型实例、模型选择(一).mp4 37.87M
| ├──28.6模型实例、模型选择(二).mp4 24.15M
| ├──28.7模型实例、模型选择(三).mp4 21.32M
| ├──28.8模型实例、模型选择(四).mp4 45.09M
| └──28.9模型实例、模型选择(五).mp4 32.20M
├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
| ├──29.10逻辑斯蒂回归(三).mp4 40.61M
| ├──29.11逻辑斯蒂回归(四).mp4 40.62M
| ├──29.12逻辑斯蒂回归(五).mp4 24.38M
| ├──29.13SVM引入.mp4 15.52M
| ├──29.1熵(一).mp4 35.89M
| ├──29.2熵(二).mp4 38.12M
| ├──29.3熵(三).mp4 30.18M
| ├──29.4熵(四).mp4 32.72M
| ├──29.5熵(五).mp4 20.18M
| ├──29.6熵(六).mp4 31.30M
| ├──29.7熵(七).mp4 10.80M
| ├──29.8逻辑斯蒂回归(一).mp4 38.72M
| └──29.9逻辑斯蒂回归(二).mp4 37.48M
├──30-Python进阶(下)
| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析(一).mp4 29.29M
| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析(二).mp4 22.12M
| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析(三).mp4 22.34M
| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析(四).mp4 28.36M
| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析(五).mp4 27.54M
| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析(六).mp4 20.68M
| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析(七).mp4 38.10M
| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析(八).mp4 40.47M
| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析(九).mp4 41.54M
├──31-决策树
| ├──31.1决策树(一).mp4 21.31M
| ├──31.2决策树(二).mp4 32.57M
| ├──31.3决策树(三).mp4 36.97M
| └──31.4决策树(四).mp4 27.11M
├──32-数据呈现基础
| ├──32.1课程安排.mp4 48.84M
| ├──32.2什么是数据可视化.mp4 15.77M
| ├──32.3设计原则.mp4 23.97M
| ├──32.4数据可视化流程.mp4 24.41M
| ├──32.5视觉编码.mp4 34.14M
| ├──32.6图形选择(一).mp4 26.50M
| ├──32.7图形选择(二).mp4 20.23M
| └──32.8图形选择(三).mp4 22.52M
├──33-云计算初步
| ├──33.1Hadoop介绍.mp4 30.20M
| ├──33.2Hdfs应用(一).mp4 70.62M
| ├──33.3Hdfs应用(二).mp4 59.62M
| ├──33.4MapReduce(一).mp4 41.32M
| ├──33.5MapReduce(二).mp4 27.81M
| ├──33.6Hive应用(一).mp4 69.51M
| ├──33.7Hive应用(二).mp4 82.48M
| ├──33.8Hive应用(三).mp4 103.40M
| └──33.9Hive应用(四).mp4 87.24M
├──34-D-Park实战
| ├──34.10Spark应用(四).mp4 78.99M
| ├──34.11Spark应用(五).mp4 94.63M
| ├──34.12Spark应用(六).mp4 118.58M
| ├──34.13Spark应用(七).mp4 102.70M
| ├──34.1Pig应用(一).mp4 60.66M
| ├──34.2Pig应用(二).mp4 57.65M
| ├──34.3Pig应用(三).mp4 62.50M
| ├──34.4Pig应用(四).mp4 58.18M
| ├──34.5Pig应用(五).mp4 55.62M
| ├──34.6Pig应用(六).mp4 24.96M
| ├──34.7Spark应用(一).mp4 70.69M
| ├──34.8Spark应用(二).mp4 38.42M
| └──34.9Spark应用(三).mp4 98.82M
├──35-第四范式分享
| ├──35.1推荐技术的介绍.mp4 24.48M
| ├──35.2人是如何推荐商品的.mp4 24.67M
| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 17.30M
| ├──35.4求解—从数据到模型.mp4 23.77M
| ├──35.5数据拆分与特征工程.mp4 26.79M
| ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp4 35.12M
| ├──35.7评估模型.mp4 24.81M
| └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 29.67M
├──36-决策树到随机森林
| ├──36.10Bagging与决策树(一).mp4 25.40M
| ├──36.11Bagging与决策树(二).mp4 29.93M
| ├──36.12Boosting方法(一).mp4 31.61M
| ├──36.13Boosting方法(二).mp4 17.26M
| ├──36.14Boosting方法(三).mp4 35.52M
| ├──36.15Boosting方法(四).mp4 30.04M
| ├──36.1决策树.mp4 16.65M
| ├──36.2随机森林.mp4 29.72M
| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(一).mp4 35.57M
| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(二).mp4 36.04M
| ├──36.5模型参数的介绍.mp4 26.40M
| ├──36.6集成方法(一).mp4 28.04M
| ├──36.7集成方法(二).mp4 26.02M
| ├──36.8Blending.mp4 17.42M
| └──36.9gt多样化.mp4 17.59M
├──37-数据呈现进阶
| ├──37.10D3(三).mp4 24.06M
| ├──37.11div.html.mp4 20.87M
| ├──37.12svg.html.mp4 68.32M
| ├──37.13D3支持的数据类型.mp4 59.35M
| ├──37.14Make a map(一).mp4 57.52M
| ├──37.15Make a map(二).mp4 17.86M
| ├──37.1静态信息图(一).mp4 24.84M
| ├──37.2静态信息图(二).mp4 34.10M
| ├──37.3静态信息图(三).mp4 61.23M
| ├──37.4静态信息图(四).mp4 38.37M
| ├──37.5静态信息图(五).mp4 41.56M
| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 48.29M
| ├──37.7DOM和开发者工具.mp4 28.72M
| ├──37.8D3(一).mp4 40.30M
| └──37.9D3(二).mp4 40.42M
├──38-强化学习(上)
| ├──38.10Policy Learning(二).mp4 23.46M
| ├──38.11Policy Learning(三).mp4 33.01M
| ├──38.12Policy Learning(四).mp4 27.71M
| ├──38.13Policy Learning(五).mp4 17.57M
| ├──38.14Policy Learning(六).mp4 37.05M
| ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 27.73M
| ├──38.2经典条件反射(一).mp4 17.46M
| ├──38.3经典条件反射(二).mp4 29.48M
| ├──38.4操作性条件反射.mp4 27.82M
| ├──38.5Evaluation Problem(一).mp4 26.50M
| ├──38.6Evaluation Problem(二).mp4 14.78M
| ├──38.7Evaluation Problem(三).mp4 20.03M
| ├──38.8Evaluation Problem(四).mp4 30.82M
| └──38.9Policy Learning(一).mp4 23.31M
├──39-强化学习(下)
| ├──39.10大脑中的强化学习算法(三).mp4 13.13M
| ├──39.11大脑中的强化学习算法(四).mp4 24.68M
| ├──39.12大脑中的强化学习算法(五).mp4 25.46M
| ├──39.13RL in alphaGo(一).mp4 27.48M
| ├──39.14RL in alphaGo(二).mp4 27.88M
| ├──39.15RL in alphaGo(三).mp4 18.06M
| ├──39.16RL in alphaGo(四).mp4 42.32M
| ├──39.1Policy Learning总结.mp4 25.07M
| ├──39.2基于模型的RL(一).mp4 37.28M
| ├──39.3基于模型的RL(二).mp4 14.14M
| ├──39.4基于模型的RL(三).mp4 36.55M
| ├──39.5基于模型的RL(四).mp4 36.46M
| ├──39.6基于模型的RL(五).mp4 19.95M
| ├──39.7基于模型的RL(六).mp4 16.18M
| ├──39.8大脑中的强化学习算法(一).mp4 38.31M
| └──39.9大脑中的强化学习算法(二).mp4 21.08M
├──40-SVM和网络引入
| ├──40.10SVM(九).mp4 37.61M
| ├──40.11SVM(十).mp4 48.42M
| ├──40.12SVM(十一).mp4 45.33M
| ├──40.13SVM(十二)和网络引入.mp4 51.96M
| ├──40.1VC维.mp4 34.13M
| ├──40.2SVM(一).mp4 37.21M
| ├──40.3SVM(二).mp4 45.94M
| ├──40.4SVM(三).mp4 27.88M
| ├──40.5SVM(四).mp4 40.20M
| ├──40.6SVM(五).mp4 36.03M
| ├──40.7SVM(六).mp4 29.48M
| ├──40.8SVM(七).mp4 24.68M
| └──40.9SVM(八).mp4 55.79M
├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
| ├──41.10GDBT理解及其衍生应用(五).mp4 43.16M
| ├──41.11GDBT理解及其衍生应用(六).mp4 48.96M
| ├──41.12GDBT理解及其衍生应用(七).mp4 43.89M
| ├──41.13GDBT理解及其衍生应用(八).mp4 87.32M
| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用(九).mp4 28.85M
| ├──41.15GDBT理解及其衍生应用(十).mp4 60.77M
| ├──41.1集成模型总结(一).mp4 38.15M
| ├──41.2集成模型总结(二).mp4 40.99M
| ├──41.3集成模型总结(三).mp4 46.16M
| ├──41.4集成模型总结(四).mp4 39.00M
| ├──41.5集成模型总结(五).mp4 77.37M
| ├──41.6GDBT理解及其衍生应用(一).mp4 39.24M
| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用(二).mp4 53.73M
| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用(三).mp4 30.94M
| └──41.9GDBT理解及其衍生应用(四).mp4 63.03M
├──42-网络
| ├──42.1SVM比较其他分类起代码(一).mp4 38.23M
| ├──42.2SVM比较其他分类起代码(二).mp4 55.56M
| ├──42.3网络(一).mp4 32.00M
| ├──42.4网络(二).mp4 43.00M
| ├──42.5网络(三).mp4 35.89M
| └──42.6网络(四).mp4 47.70M
├──43-监督学习-回归
| ├──43.10经验分享(一).mp4 28.50M
| ├──43.11经验分享(二).mp4 38.61M
| ├──43.12经验分享(三).mp4 34.24M
| ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 21.57M
| ├──43.2机器学习工作流程(一).mp4 11.71M
| ├──43.3机器学习工作流程(二).mp4 20.98M
| ├──43.4机器学习工作流程(三).mp4 20.04M
| ├──43.5机器学习工作流程(四).mp4 26.67M
| ├──43.6案例分析(一).mp4 17.12M
| ├──43.7案例分析(二).mp4 40.82M
| ├──43.8案例分析(三).mp4 39.25M
| └──43.9案例分析(四).mp4 61.59M
├──44-监督学习-分类
| ├──44.10模型训练与选择(二).mp4 51.81M
| ├──44.11Airbnb数据探索过程(一).mp4 40.68M
| ├──44.12Airbnb数据探索过程(二).mp4 59.17M
| ├──44.13地震数据可视化过程(一).mp4 33.59M
| ├──44.14地震数据可视化过程(二).mp4 32.64M
| ├──44.1常用的分类算法.mp4 18.56M
| ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp4 28.84M
| ├──44.3数据探索(一).mp4 27.11M
| ├──44.4数据探索(二).mp4 41.16M
| ├──44.5数据探索(三).mp4 33.29M
| ├──44.6数据探索(四).mp4 27.59M
| ├──44.7数据探索(五).mp4 52.32M
| ├──44.8数据探索(六).mp4 37.90M
| └──44.9模型训练与选择(一).mp4 34.80M
├──45-网络基础与卷积网络
| ├──45.10网络(十).mp4 40.81M
| ├──45.11图像处理基础.mp4 29.82M
| ├──45.12卷积(一).mp4 76.26M
| ├──45.13卷积(二).mp4 43.85M
| ├──45.1网络(一).mp4 38.95M
| ├──45.2网络(二).mp4 26.76M
| ├──45.3网络(三).mp4 21.70M
| ├──45.4网络(四).mp4 100.52M
| ├──45.6网络(六).mp4 36.02M
| ├──45.7网络(七).mp4 26.19M
| ├──45.8网络(八).mp4 33.37M
| ├──45.9网络(九).mp4 39.64M
| └──45.网络(五).mp4 107.87M
├──46-时间序列预测
| ├──46.10长短期记忆网络(LSTM)案例分析.mp4 44.20M
| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet(一).mp4 44.22M
| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet(二).mp4 49.99M
| ├──46.13课程答疑.mp4 43.95M
| ├──46.1时间序列预测概述(一).mp4 21.13M
| ├──46.2时间序列预测概述(二).mp4 25.35M
| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 31.24M
| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(一).mp4 46.17M
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(二).mp4 52.10M
| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(三).mp4 26.18M
| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(四).mp4 44.54M
| ├──46.8长短期记忆网络(LSTM)(一).mp4 21.07M
| └──46.9长短期记忆网络(LSTM)(二).mp4 20.75M
├──47-人工智能金融应用
| ├──47.1人工智能金融应用(一).mp4 28.75M
| ├──47.2人工智能金融应用(二).mp4 40.74M
| ├──47.3人工智能金融应用(三).mp4 37.08M
| ├──47.4人工智能金融应用(四).mp4 47.73M
| ├──47.5机器学习方法(一).mp4 35.20M
| ├──47.6机器学习方法(二).mp4 28.61M
| ├──47.7机器学习方法(三).mp4 31.28M
| └──47.8机器学习方法(四).mp4 43.09M
├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇
| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4 103.56M
| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一).mp4 133.77M
| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二).mp4 73.85M
| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一).mp4 119.15M
| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二).mp4 153.33M
| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三).mp4 94.60M
| └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四).mp4 123.40M
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果(五).mp4 99.63M
| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六).mp4 77.54M
| ├──49.12结构之间的以及实验结果(七).mp4 108.34M
| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八).mp4 111.10M
| ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4 131.94M
| ├──49.2特征如何组织(一).mp4 126.19M
| ├──49.3特征如何组织(二).mp4 85.98M
| ├──49.4特征如何组织(三).mp4 92.86M
| ├──49.5特征如何组织(四).mp4 113.36M
| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一).mp4 116.35M
| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果(二).mp4 87.73M
| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果(三).mp4 148.19M
| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果(四).mp4 91.32M
├──50-计算机视觉学习入门优化篇
| ├──50.1计算机视觉学习入门:优化篇概述.mp4 70.37M
| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 148.70M
| ├──50.3稳定性:Annealing和Momentum.mp4 69.52M
| ├──50.4拟合:从Dropout到Weight Decay.mp4 128.01M
| ├──50.5优化器和多机并行.mp4 134.88M
| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 124.03M
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4 104.33M
| ├──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).mp4 104.69M
| ├──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).mp4 81.45M
| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 139.32M
├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇(一).mp4 93.54M
| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇(二).mp4 110.24M
| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇(三).mp4 53.25M
├──53-个化推荐算法
| ├──53.10工程望.mp4 33.72M
| ├──53.1个化推荐的发展.mp4 26.09M
| ├──53.2推荐算法的演进(一).mp4 25.52M
| ├──53.3推荐算法的演进(二).mp4 35.84M
| ├──53.4推荐算法的演进(三).mp4 27.90M
| ├──53.5推荐算法的演进(四).mp4 40.25M
| ├──53.6建模step by step(一).mp4 34.01M
| ├──53.7建模step by step(二).mp4 38.70M
| ├──53.8建模step by step(三).mp4 32.73M
| └──53.9算法评估和迭代.mp4 18.88M
├──54-Pig和Spark巩固
| ├──54.10Spark巩固(五).mp4 101.73M
| ├──54.1Pig巩固(一).mp4 43.80M
| ├──54.2Pig巩固(二).mp4 115.33M
| ├──54.3Pig巩固(三).mp4 89.15M
| ├──54.4Pig巩固(四).mp4 82.98M
| ├──54.5Pig巩固(五).mp4 70.14M
| ├──54.6Spark巩固(一).mp4 65.64M
| ├──54.7Spark巩固(二).mp4 105.44M
| ├──54.8Spark巩固(三).mp4 70.56M
| └──54.9Spark巩固(四).mp4 54.90M
├──55-人工智能与设计
| ├──55.10使用人工智能的方式.mp4 26.10M
| ├──55.1智能存在的意义是什么.mp4 19.54M
| ├──55.2已有人工智的设计应用.mp4 18.64M
| ├──55.3人的智能(一).mp4 17.03M
| ├──55.4人的智能(二).mp4 28.66M
| ├──55.5人的智能的特点(一).mp4 29.62M
| ├──55.6人的智能的特点(二).mp4 27.86M
| ├──55.7人的智能的特点(三).mp4 41.62M
| ├──55.8人工智能(一).mp4 27.63M
| └──55.9人工智能(二).mp4 24.63M
├──56-网络
| ├──56.1卷积的本质.mp4 27.83M
| ├──56.2卷积的三大特点.mp4 34.15M
| ├──56.3Pooling.mp4 16.96M
| ├──56.4数字识别(一).mp4 33.21M
| ├──56.5数字识别(二).mp4 31.97M
| ├──56.6感受野.mp4 23.33M
| └──56.7RNN.mp4 23.46M
├──57-线动力学
| ├──57.1非线动力学.mp4 23.13M
| ├──57.2线动力系统.mp4 39.97M
| ├──57.3线动力学与非线动力学系统(一).mp4 40.37M
| ├──57.5定点理论.mp4 39.76M
| └──57.6Poincare引理.mp4 37.13M
├──58-订单流模型
| ├──58.1交易.mp4 20.17M
| ├──58.2点过程基础(一).mp4 13.47M
| ├──58.3点过程基础(二).mp4 24.16M
| ├──58.4点过程基础(三).mp4 17.88M
| ├──58.5订单流数据分析(一).mp4 22.35M
| ├──58.6订单流数据分析(二).mp4 20.85M
| ├──58.7订单流数据分析(三).mp4 17.74M
| ├──58.8订单流数据分析(四).mp4 20.63M
| └──58.9订单流数据分析(五).mp4 26.22M
├──59-区块链一场革命
| ├──59.1比特币(一).mp4 23.00M
| ├──59.2比特币(二).mp4 15.72M
| ├──59.3比特币(三).mp4 32.06M
| └──59.4以太坊简介及ICO.mp4 15.19M
├──60-统计物理专题(一)
| ├──60.10证明理想气体方程.mp4 23.30M
| ├──60.11化学势.mp4 41.52M
| ├──60.12四大热力学势(一).mp4 30.13M
| ├──60.13 四大热力学势(二).mp4 38.40M
| ├──60.1统计物理的开端(一).mp4 32.96M
| ├──60.2统计物理的开端(二).mp4 24.17M
| ├──60.3抛硬币抛出正态分布(一).mp4 19.46M
| ├──60.4抛硬币抛出正态分布(二).mp4 35.67M
| ├──60.5再造整个世界(一).mp4 30.55M
| ├──60.6再造整个世界(二).mp4 35.10M
| ├──60.7温度的本质(一).mp4 40.98M
| ├──60.8温度的本质(二).mp4 27.34M
| └──60.9.mp4 33.55M
├──61-统计物理专题(二)
| ├──61.1神奇公式.mp4.mp4 34.65M
| ├──61.2信息熵(一).mp4 17.86M
| ├──61.3信息熵(二).mp4 28.56M
| ├──61.4Boltzmann分布.mp4 30.18M
| └──61.5配分函数Z.mp4 38.78M
├──62-复杂网络简介
| ├──62.1Networks in real worlds.mp4 14.25M
| ├──62.2BasicConcepts(一).mp4 19.84M
| ├──62.3BasicConcepts(二).mp4 13.30M
| ├──62.4Models(一).mp4 12.13M
| ├──62.5Models(二).mp4 14.05M
| ├──62.6Algorithms(一).mp4 25.38M
| └──62.7Algorithms(二).mp4 34.74M
├──63-ABM简介及金融市场建模
| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统(一).mp4 27.16M
| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二).mp4 37.89M
| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一).mp4 31.98M
| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二).mp4 25.36M
| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 31.88M
| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 31.77M
| ├──63.16学习模型.mp4 35.67M
| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 15.76M
| ├──63.18ABM的特点.mp4 29.34M
| ├──63.1课程介绍.mp4 26.86M
| ├──63.2系统与系统建模.mp4 39.51M
| ├──63.3ABM与复杂系统建模(一).mp4 36.32M
| ├──63.4ABM与复杂系统建模(二).mp4 45.10M
| ├──63.5ABM与复杂系统建模(三).mp4 36.85M
| ├──63.6ABM为经济系统建模.mp4 30.42M
| ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 35.29M
| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 40.14M
| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 25.30M
├──64-用伊辛模型理解复杂系统
| ├──64.10(网络中的)投票模型.mp4 24.22M
| ├──64.11观念动力学.mp4 29.82M
| ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp4 38.31M
| ├──64.13自旋玻璃.mp4 18.15M
| ├──64.14Hopfield神经网络.mp4 23.30M
| ├──64.15限制Boltzmann机.mp4 30.24M
| ├──64.16深度学习与重正化群(一).mp4 35.40M
| ├──64.17深度学习与重正化群(二).mp4 21.92M
| ├──64.18总结.mp4 30.73M
| ├──64.19答疑.mp4 17.36M
| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 24.37M
| ├──64.2伊辛模型(一).mp4 19.17M
| ├──64.3伊辛模型(二).mp4 19.62M
| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 23.56M
| ├──64.5Ising Model(2D).mp4 25.98M
| ├──64.6相变和临界现象.mp4 43.62M
| ├──64.7Critical Exponents.mp4 26.70M
| ├──64.8正问题和反问题.mp4 29.14M
| └──64.9(空间中的)投票模型.mp4 36.38M
├──65-金融市场的复杂性
| ├──65.10Classical Benchmarks(五).mp4 29.71M
| ├──65.11Endogenous Risk(一).mp4 42.78M
| ├──65.12Endogenous Risk(二).mp4 36.84M
| ├──65.13Endogenous Risk(三).mp4 40.22M
| ├──65.14Endogenous Risk(四).mp4 18.31M
| ├──65.15Endogenous Risk(五).mp4 35.46M
| ├──65.16Endogenous Risk(六).mp4 37.13M
| ├──65.17Heterogeneous Beliefs(一).mp4 42.37M
| ├──65.18Heterogeneous Beliefs(二).mp4 44.83M
| ├──65.19总结.mp4 21.10M
| ├──65.1导论(一).mp4 38.96M
| ├──65.2导论(二).mp4 39.67M
| ├──65.3导论(三).mp4 21.40M
| ├──65.4导论(四).mp4 30.33M
| ├──65.5导论(五).mp4 37.59M
| ├──65.6Classical Benchmarks(一).mp4 31.91M
| ├──65.7Classical Benchmarks(二).mp4 28.58M
| ├──65.8Classical Benchmarks(三).mp4 40.01M
| └──65.9Classical Benchmarks(四).mp4 22.39M
├──66-广泛出现的幂律分布
| ├──66.1界(一).mp4 29.04M
| ├──66.2界(二).mp4 24.32M
| ├──66.3界(三).mp4 22.86M
| ├──66.4界(四).mp4 30.99M
| ├──66.5城市、商业(一).mp4 33.94M
| ├──66.6城市、商业(二).mp4 33.28M
| ├──66.7启示(一).mp4 31.50M
| ├──66.8启示(二).mp4 17.57M
| └──66.9总结.mp4 18.33M
├──67-自然启发算法
| ├──67.10粒子群算法(一).mp4 37.15M
| ├──67.11粒子群算法(二).mp4 38.20M
| ├──67.12粒子群算法(三).mp4 33.56M
| ├──67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 25.66M
| ├──67.14更多的类似的算法(一).mp4 34.86M
| ├──67.15更多的类似的算法(二).mp4 27.43M
| ├──67.16答疑.mp4 35.37M
| ├──67.1课程回顾及答疑.mp4 29.67M
| ├──67.2概括(一).mp4 29.21M
| ├──67.3概括(二).mp4 15.86M
| ├──67.4模拟退火算法(一).mp4 40.23M
| ├──67.5模拟退火算法(二).mp4 32.77M
| ├──67.6进化相关的算法(一).mp4 26.37M
| ├──67.7进化相关的算法(二).mp4 29.70M
| ├──67.8进化相关的算法(三).mp4 35.95M
| └──67.9进化相关的算法(四).mp4 27.62M
├──68-机器学习的方法
| ├──68.10输出是最好的学习(二).mp4 16.02M
| ├──68.11案例(一).mp4 27.57M
| ├──68.12案例(二).mp4 18.35M
| ├──68.13案例(三).mp4 20.45M
| ├──68.14案例(四).mp4 37.97M
| ├──68.15案例(五).mp4 16.35M
| ├──68.1为什么要讲学习方法.mp4 24.69M
| ├──68.2阅读论文.mp4 19.88M
| ├──68.3综述式文章举例(一).mp4 88.32M
| ├──68.4综述式文章举例(二).mp4 150.55M
| ├──68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 51.55M
| ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 33.82M
| ├──68.7铁哥答疑(一).mp4 28.49M
| ├──68.8铁哥答疑(二).mp4 19.16M
| └──68.9输出是最好的学习(一).mp4 22.24M
├──69-模型可视化工程管理
| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一).mp4 30.84M
| ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(二).mp4 38.70M
| ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 71.32M
| ├──69.13日志管理系统—ELK.mp4 50.36M
| ├──69.14极速Bi系统—superset.mp4 40.22M
| ├──69.15Dashboard补充.mp4 55.35M
| ├──69.16ELK补充.mp4 63.33M
| ├──69.17Superset补充.mp4 60.90M
| ├──69.18Superset补充及总结.mp4 20.41M
| ├──69.1课程简介.mp4 20.73M
| ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker(一).mp4 28.71M
| ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker(二).mp4 29.99M
| ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker(三).mp4 59.30M
| ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker(四).mp4 34.50M
| ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五).mp4 53.32M
| ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker(六).mp4 38.22M
| ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七).mp4 54.64M
| └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八).mp4 138.46M
├──70-Value Iteration Networks
| ├──70.1Background&Motivation.mp4 22.96M
| ├──70.2Value Iteration.mp4 36.72M
| ├──70.3Grid—world Domain.mp4 23.79M
| └──70.4总结及答疑.mp4 26.44M
├──70-最新回放
├──71-线动力学系统(上)
| ├──71.10混沌(一).mp4 28.57M
| ├──71.11混沌(二).mp4 24.57M
| ├──71.12混沌(三).mp4 21.45M
| ├──71.13混沌(四).mp4 24.02M
| ├──71.14混沌(五).mp4 32.35M
| ├──71.15混沌(六).mp4 86.21M
| ├──71.16混沌(七).mp4 157.69M
| ├──71.17混沌(八).mp4 31.50M
| ├──71.18混沌(九).mp4 31.55M
| ├──71.19混沌(十).mp4 19.79M
| ├──71.1线动力学系统(一).mp4 27.97M
| ├──71.20混沌(十一).mp4 125.65M
| ├──71.2线动力学系统(二).mp4 33.68M
| ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 33.68M
| ├──71.4Bifurcation(一).mp4 13.74M
| ├──71.5Bifurcation(二).mp4 34.23M
| ├──71.6Bifurcation(三).mp4 31.99M
| ├──71.7Bifurcation(四).mp4 28.74M
| ├──71.8Bifurcation(五).mp4 37.99M
| └──71.9Bifurcation(六).mp4 65.59M
├──72-线动力学系统(下)
| ├──72.1自然语言处理(一).mp4 30.91M
| ├──72.2自然语言处理(二).mp4 34.14M
| ├──72.3RNN.mp4 34.41M
| └──72.4RNN及.mp4 30.83M
├──73-自然语言处理导入
| ├──73.1中文分词.mp4 27.72M
| ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp4 26.70M
| ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4 40.90M
| ├──73.4知识库构建、问答系统.mp4 42.68M
| ├──73.5示范2的豆瓣评论词云(一).mp4 56.85M
| ├──73.6示范2的豆瓣评论词云(二).mp4 54.80M
| ├──73.7示范2的豆瓣评论词云(三).mp4 62.73M
| ├──73.8示范2的豆瓣评论词云(四).mp4 72.17M
| └──73.9示范2的豆瓣评论词云(五).mp4 62.90M
├──74-复杂网络上的物理传输过程
| ├──74.10一些传播动力学模型(七).mp4 32.35M
| ├──74.11一些传播动力学模型(八).mp4 23.48M
| ├──74.12仿真模型的建立过程(一).mp4 45.00M
| ├──74.13仿真模型的建立过程(二).mp4 44.32M
| ├──74.14仿真模型的建立过程(三).mp4 63.74M
| ├──74.15仿真模型的建立过程(四).mp4 44.22M
| ├──74.16Combining complex networks and data mining.mp4 31.87M
| ├──74.1一些基本概念.mp4 18.50M
| ├──74.2常用的统计描述物理量.mp4 14.42M
| ├──74.3四种网络模型.mp4 30.33M
| ├──74.4一些传播动力学模型(一).mp4 28.15M
| ├──74.5一些传播动力学模型(二).mp4 28.95M
| ├──74.6一些传播动力学模型(三).mp4 29.58M
| ├──74.7一些传播动力学模型(四).mp4 31.41M
| ├──74.8一些传播动力学模型(五).mp4 29.53M
| └──74.9一些传播动力学模型(六).mp4 27.75M
├──75-RNN及LSTM
| ├──75.10梯度消失与梯度爆炸(二).mp4 23.86M
| ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4 19.75M
| ├──75.12LSTM.mp4 32.47M
| ├──75.13LSTM、Use Examples.mp4 36.54M
| ├──75.14词向量、Deep RNN.mp4 22.04M
| ├──75.15Encoder Decoder Structure.mp4 20.22M
| ├──75.16LSTM Text Generation(一).mp4 44.13M
| ├──75.17LSTM Text Generation(二).mp4 53.50M
| ├──75.18LSTM Text Generation(三).mp4 54.82M
| ├──75.1RNN—序列处理器(一).mp4 23.35M
| ├──75.2RNN—序列处理器(二).mp4 31.35M
| ├──75.3A simple enough case.mp4 29.03M
| ├──75.4A dance between fix points.mp4 30.69M
| ├──75.5Fix point、Train Chaos.mp4 26.83M
| ├──75.6RNN作为生成模型(动力系统).mp4 24.58M
| ├──75.7RNN训练—BPTT(一).mp4 22.94M
| ├──75.8RNN训练—BPTT(二).mp4 18.79M
| └──75.9梯度消失与梯度爆炸(一).mp4 22.73M
├──76-漫谈人工智能创业
| ├──76.10三个战略管理学商业模型(三).mp4 39.71M
| ├──76.11三个战略管理学商业模型(四).mp4 41.54M
| ├──76.12三个战略管理学商业模型(五).mp4 31.38M
| ├──76.13三个战略管理学商业模型(六).mp4 96.09M
| ├──76.14三个战略管理学商业模型(七).mp4 33.24M
| ├──76.15三个战略管理学商业模型(八).mp4 22.88M
| ├──76.16三个战略管理学商业模型(九).mp4 26.98M
| ├──76.17关于Entrepreneurship.mp4 13.27M
| ├──76.1人工智能对我们生活的影响(一).mp4 51.66M
| ├──76.2人工智能对我们生活的影响(二).mp4 38.08M
| ├──76.3人工智能对我们生活的影响(三).mp4 47.45M
| ├──76.4人工智能对我们生活的影响(四).mp4 67.90M
| ├──76.5人工智能对我们生活的影响(五).mp4 70.66M
| ├──76.6人工智能对我们生活的影响(六).mp4 105.46M
| ├──76.7人工智能创业中的商业思维.mp4 29.72M
| ├──76.8三个战略管理学商业模型(一).mp4 19.78M
| └──76.9三个战略管理学商业模型(二).mp4 19.43M
├──77-学习其他主题
| ├──77.1.mp4 30.33M
| ├──77.10程序讲解(三).mp4 47.88M
| ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4 27.68M
| ├──77.3玻尔兹曼机.mp4 36.24M
| ├──77.4学习(一).mp4 26.39M
| ├──77.5学习(二).mp4 24.16M
| ├──77.6学习(三).mp4 24.41M
| ├──77.7学习(四).mp4 54.48M
| ├──77.8程序讲解(一).mp4 43.01M
| └──77.9程序讲解(二).mp4 54.55M
└──78-课程总结
| ├──78.10课程总结(二).mp4 132.68M
| ├──78.1开场.mp4 21.18M
| ├──78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4 60.95M
| ├──78.3猫狗大战—CNN实战(一).mp4 42.01M
| ├──78.4猫狗大战—CNN实战(二).mp4 35.44M
| ├──78.5RNN诗人.mp4 28.86M
| ├──78.6课程复习.mp4 33.21M
| ├──78.7课程大纲(一).mp4 18.40M
| ├──78.8课程大纲(二).mp4 18.83M
| └──78.9课程总结(一).mp4 16.49M

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