万门大学 人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

资源简介

从Alpha—GO到无人驾驶,人工智能AI结合大数据发挥出惊人功效的场景越来越多。如何从零开始真正入门这个领域?人工智能、大数据与复杂系统一月特训班可以帮到您!

混沌巡洋舰讲师团:

来自巴黎高师,中科院,北师大等世界著名高校及机构的混沌巡洋舰导师团,为大家在人工智能,大数据与复杂系统的知识海洋里扬帆领航。

PS: 很老的课程了,万门都倒闭了,大家无所谓的看吧。

《万门大学 人工智能、大数据与复杂系统一月特训班》

资源目录

——/计算机教程/16-万门大学/002-人工智能、大数据与复杂系统一月特训班/
├──01-复杂系统  
|   ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp4  51.88M
|   ├──1.2预测失效原因.mp4  17.77M
|   ├──1.3复杂系统引论.mp4  37.27M
|   └──1.4生活实例与本章答疑.mp4  32.40M
├──02-大数据与机器学习  
|   ├──2.1大数据预测因为.mp4  33.53M
|   └──2.2大数据与机器学习.mp4  10.43M
├──03-人工智能的三个阶段  
|   ├──3.10课程大纲(二).mp4  29.09M
|   ├──3.1规则阶段.mp4  93.55M
|   ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4  16.44M
|   ├──3.3课间答疑.mp4  178.16M
|   ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4  43.15M
|   ├──3.5三个阶段总结分析.mp4  20.15M
|   ├──3.6人工智能的应用(一).mp4  38.89M
|   ├──3.7人工智能的应用(二).mp4  22.36M
|   ├──3.8课间答疑.mp4  171.58M
|   └──3.9课程大纲(一).mp4  35.73M
├──04-高等数学—元素和极限  
|   ├──4.10级数的收敛.mp4  42.67M
|   ├──4.11极限的定义.mp4  34.83M
|   ├──4.12极限的四则运算.mp4  29.87M
|   ├──4.13极限的复合.mp4  22.31M
|   ├──4.14连续性.mp4  36.26M
|   ├──4.1实数的定义(一).mp4  30.06M
|   ├──4.2实数的定义(二).mp4  37.47M
|   ├──4.3实数的定义(三).mp4  32.26M
|   ├──4.4实数的元素个数(一).mp4  20.77M
|   ├──4.5实数的元素个数(二).mp4  33.50M
|   ├──4.6自然数个数少于实数个数(一).mp4  35.24M
|   ├──4.7自然数个数少于实数个数(二).mp4  39.07M
|   ├──4.8无穷大之比较(一).mp4  42.90M
|   └──4.9无穷大之比较(二).mp4  22.84M
├──05-复杂网络经济学应用  
|   ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp4  41.42M
|   ├──5.2复杂网络认识前后.mp4  50.29M
|   ├──5.3从网络结构看不同地区(一).mp4  63.96M
|   └──5.4从网络结构看不同地区(二).mp4  35.92M
├──06-机器学习与监督算法  
|   ├──6.1什么是机器学习.mp4  22.82M
|   ├──6.2机器学习的类型.mp4  38.71M
|   ├──6.3简单回归实例(一).mp4  39.09M
|   ├──6.4简单回归实例(二).mp4  31.11M
|   └──6.5简单回归实例(三).mp4  175.29M
├──07-阿尔法狗与强化学习算法  
|   ├──7.1人工智能的发展.mp4  37.92M
|   ├──7.2强化学习算法(一).mp4  28.98M
|   ├──7.3强化学习算法(二).mp4  45.27M
|   ├──7.4强化学习算法(三).mp4  30.09M
|   ├──7.5Alphago给我们的启示.mp4  19.63M
|   └──7.6无监督学习.mp4  22.70M
├──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  36.65M
|   ├──8.2第一个重要极限定理的证明(一).mp4  33.85M
|   ├──8.3第一个重要极限定理的证明(二).mp4  23.36M
|   ├──8.4夹逼定理.mp4  22.40M
|   └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp4  24.66M
├──09-高等数学—导数  
|   ├──9.10泰勒展开的证明.mp4  32.83M
|   ├──9.1导数的定义.mp4  33.83M
|   ├──9.2初等函数的导数.mp4  40.48M
|   ├──9.3反函数的导数(一).mp4  19.05M
|   ├──9.4反函数的导数(二).mp4  24.05M
|   ├──9.5复合函数的导数.mp4  25.47M
|   ├──9.6泰勒展开.mp4  15.28M
|   ├──9.7罗尔定理.mp4  22.64M
|   ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4  45.57M
|   └──9.9洛比塔法则.mp4  40.31M
├──10-贝叶斯理论  
|   ├──10.10贝叶斯于机器学习(一).mp4  42.34M
|   ├──10.11贝叶斯于机器学习(二).mp4  18.31M
|   ├──10.12贝叶斯决策(一).mp4  31.45M
|   ├──10.13贝叶斯决策(二).mp4  40.67M
|   ├──10.14贝叶斯决策(三).mp4  57.84M
|   ├──10.1梯度优化(一).mp4  55.16M
|   ├──10.2梯度优化(二).mp4  61.01M
|   ├──10.3概率基础.mp4  32.75M
|   ├──10.4概率与事件.mp4  33.68M
|   ├──10.5贝叶斯推理(一).mp4  32.50M
|   ├──10.6贝叶斯推理(二).mp4  33.61M
|   ├──10.7贝叶斯推理(三).mp4  27.97M
|   ├──10.8辛普森案件.mp4  46.69M
|   └──10.9贝叶斯推理深入.mp4  38.72M
├──11-高等数学—泰勒展开  
|   ├──11.1泰勒展开.mp4  36.80M
|   ├──11.2展开半径.mp4  24.66M
|   ├──11.3欧拉公式.mp4  43.18M
|   ├──11.4泰勒展开求极限(一).mp4  24.30M
|   └──11.5泰勒展开求极限(二).mp4  49.89M
├──12-高等数学—偏导数  
|   ├──12.1偏导数的对称性.mp4  30.84M
|   ├──12.2链式法则.mp4  30.43M
|   └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp4  59.00M
├──13-高等数学—积分  
|   ├──13.1黎曼积.mp4  19.98M
|   ├──13.2微积分基本定理.mp4  47.92M
|   ├──13.3分部积分(一).mp4  41.55M
|   └──13.4分部积分(二).mp4  35.50M
├──14-高等数学—正态分布  
|   ├──14.1标准正态分布.mp4  44.52M
|   ├──14.2中心极限定理.mp4  30.54M
|   ├──14.3误差函数.mp4  25.90M
|   ├──14.4二维正态分布.mp4  39.25M
|   └──14.5多维正态分布.mp4  29.15M
├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计  
|   ├──15.10朴素贝叶斯(三).mp4  57.08M
|   ├──15.11最大似然估计(一).mp4  22.49M
|   ├──15.12最大似然估计(二).mp4  47.16M
|   ├──15.1蒙特卡洛分析(一).mp4  45.19M
|   ├──15.2蒙特卡洛分析(二).mp4  31.51M
|   ├──15.3贝叶斯先验.mp4  42.46M
|   ├──15.4先验到后验的过程.mp4  19.68M
|   ├──15.5朴素贝叶斯(一).mp4  31.15M
|   ├──15.6朴素贝叶斯(二).mp4  36.83M
|   ├──15.7算法设计.mp4  20.31M
|   ├──15.8TF-IDF(一).mp4  43.11M
|   └──15.9TF-IDF(二).mp4  36.36M
├──16-线  
|   ├──16.10常规线空间.mp4  46.76M
|   ├──16.11线关.mp4  32.55M
|   ├──16.12秩.mp4  48.48M
|   ├──16.1线代数概述.mp4  33.06M
|   ├──16.2线代数应用方法论.mp4  15.71M
|   ├──16.3线律.mp4  39.97M
|   ├──16.4线空间.mp4  15.40M
|   ├──16.5线空间八条法则(一).mp4  45.42M
|   ├──16.6线空间八条法则(二).mp4  41.80M
|   ├──16.7线空间八条法则(三).mp4  28.44M
|   ├──16.8连续傅.mp4  24.39M
|   └──16.9傅立.mp4  36.36M
├──17-数据科学和统计学(上)  
|   ├──17.10随机变量(二).mp4  14.72M
|   ├──17.11换门的概率模拟计算(一).mp4  55.80M
|   ├──17.12换门的概率模拟计算(二).mp4  34.43M
|   ├──17.13换门的概率模拟计算(三).mp4  47.87M
|   ├──17.1课程Overview.mp4  34.78M
|   ├──17.2回顾统计学(一).mp4  60.73M
|   ├──17.3回顾统计学(二).mp4  50.90M
|   ├──17.4回顾统计学(三).mp4  27.05M
|   ├──17.5回顾数据科学(一).mp4  33.12M
|   ├──17.6回顾数据科学(二)和教材介绍.mp4  55.57M
|   ├──17.7R和RStudio等介绍(一).mp4  23.00M
|   ├──17.8R和RStudio等介绍(二).mp4  28.16M
|   ├──17.9随机变量(一)(1).mp4  20.81M
|   └──17.9随机变量(一).mp4  20.81M
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式  
|   ├──18.10等价类.mp4  50.25M
|   ├──18.11行列式(一).mp4  25.39M
|   ├──18.12行列式(二).mp4  33.75M
|   ├──18.13行列式(三).mp4  46.27M
|   ├──18.1线代数知识点回顾.mp4  28.86M
|   ├──18.2矩阵表示线变化.mp4  27.65M
|   ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp4  56.85M
|   ├──18.4相似矩阵.mp4  59.53M
|   ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4  20.31M
|   ├──18.6线代数解微分方程.mp4  59.24M
|   ├──18.7矩阵的运算—转秩(一).mp4  37.39M
|   ├──18.8矩阵的运算—转秩(二).mp4  31.29M
|   └──18.9等价关系.mp4  27.29M
├──19-Python基础课程(上)  
|   ├──19.10变量类型—字符串类型(三).mp4  39.38M
|   ├──19.11变量类型—列表类型(一).mp4  23.55M
|   ├──19.12变量类型—列表类型(二).mp4  37.07M
|   ├──19.13变量类型—列表类型(三).mp4  19.98M
|   ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型(一).mp4  27.60M
|   ├──19.15变量类型—字典类型(二).mp4  29.62M
|   ├──19.1Python介绍(一).mp4  29.08M
|   ├──19.2Python介绍(二).mp4  36.70M
|   ├──19.3变量—命名规范.mp4  28.31M
|   ├──19.4变量—代码规范.mp4  20.08M
|   ├──19.5变量类型—数值类型.mp4  21.93M
|   ├──19.6变量类型—bool类型.mp4  19.92M
|   ├──19.7变量类型—字符串类型(一).mp4  25.65M
|   ├──19.8课间答疑.mp4  19.74M
|   └──19.9变量类型—字符串类型(二).mp4  31.50M
├──20-线代数—特征值与特征向量  
|   ├──20.10线代数核心定理.mp4  25.10M
|   ├──20.11对偶空间(一).mp4  25.34M
|   ├──20.12对偶空间(二).mp4  40.99M
|   ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4  20.48M
|   ├──20.14厄米矩阵.mp4  10.23M
|   ├──20.1线代数知识点回顾.mp4  25.64M
|   ├──20.2例题讲解(一).mp4  30.68M
|   ├──20.3例题讲解(二).mp4  30.13M
|   ├──20.4例题讲解(三).mp4  35.54M
|   ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4  59.50M
|   ├──20.6特征值与特征向量的性质(一).mp4  15.02M
|   ├──20.7特征值与特征向量的性质(二).mp4  41.65M
|   ├──20.8本征值的计算(一).mp4  27.63M
|   └──20.9本征值的计算(二).mp4  28.06M
├──21-监督学习框架  
|   ├──21.10KNN(K最近邻)算法(二).mp4  36.07M
|   ├──21.11KNN(K最近邻)算法(三).mp4  18.48M
|   ├──21.12线性分类器.mp4  26.24M
|   ├──21.13高斯判别模型(一).mp4  21.79M
|   ├──21.14高斯判别模型(二).mp4  31.06M
|   ├──21.1经验误差和泛化误差.mp4  39.17M
|   ├──21.2最大后验估计.mp4  38.50M
|   ├──21.3正则化.mp4  16.72M
|   ├──21.4lasso回归.mp4  41.22M
|   ├──21.5超参数(一).mp4  31.27M
|   ├──21.6超参数(二).mp4  24.31M
|   ├──21.7监督学习框架(一).mp4  29.26M
|   ├──21.8监督学习框架(二).mp4  38.67M
|   └──21.9KNN(K最近邻)算法(一).mp4  32.40M
├──22-Python基础课程(下)  
|   ├──22.10函数(三).mp4  26.77M
|   ├──22.11函数(四).mp4  32.08M
|   ├──22.12类(一).mp4  27.28M
|   ├──22.13类(二).mp4  24.95M
|   ├──22.14类(三).mp4  22.66M
|   ├──22.1条件判断(一).mp4  33.72M
|   ├──22.2条件判断(二).mp4  30.73M
|   ├──22.3循环(一).mp4  15.56M
|   ├──22.4循环(二).mp4  23.97M
|   ├──22.5课间答疑.mp4  23.87M
|   ├──22.6循环(三).mp4  23.19M
|   ├──22.7循环(四).mp4  28.32M
|   ├──22.8函数(一).mp4  17.39M
|   └──22.9函数(二).mp4  22.84M
├──23-PCA、降维方法引入  
|   ├──23.1无监督学习框架.mp4  23.66M
|   ├──23.2降维存在的原因.mp4  19.56M
|   ├──23.3PCA数学分析方法(一).mp4  28.48M
|   ├──23.4PCA数学分析方法(二).mp4  37.85M
|   ├──23.5PCA数学分析方法(三).mp4  26.03M
|   ├──23.6PCA数学分析方法(四).mp4  31.45M
|   ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4  14.94M
|   ├──23.8PCA背后的假设(一).mp4  38.24M
|   └──23.9PCA背后的假设(二).mp4  45.25M
├──24-数据科学和统计学(下)  
|   ├──24.10参数估计(一).mp4  25.06M
|   ├──24.11参数估计(二).mp4  19.91M
|   ├──24.12假设检验(一).mp4  15.66M
|   ├──24.13假设检验(二).mp4  21.82M
|   ├──24.1课程Overview.mp4  19.99M
|   ├──24.2理解统计思想(一).mp4  20.20M
|   ├──24.3理解统计思想(二).mp4  49.02M
|   ├──24.4理解统计思想(三).mp4  20.49M
|   ├──24.5概率空间.mp4  14.19M
|   ├──24.6随机变量(一).mp4  29.38M
|   ├──24.7随机变量(二).mp4  15.47M
|   ├──24.8随机变量(三).mp4  41.14M
|   └──24.9随机变量(四).mp4  11.77M
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫  
|   ├──25.10Python操作数据库(二).mp4  36.09M
|   ├──25.11Python操作数据库(三).mp4  21.40M
|   ├──25.12Python操作数据库(四).mp4  43.49M
|   ├──25.13Python爬虫(一).mp4  61.14M
|   ├──25.14Python爬虫(二).mp4  76.75M
|   ├──25.15Python爬虫(三).mp4  51.97M
|   ├──25.16Python爬虫(四).mp4  50.35M
|   ├──25.17Python爬虫(五).mp4  59.24M
|   ├──25.1课程介绍.mp4  21.31M
|   ├──25.2认识关系型数据库(一).mp4  41.88M
|   ├──25.3认识关系型数据库(二).mp4  41.97M
|   ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4  24.01M
|   ├──25.5命令行操作数据库(一).mp4  40.26M
|   ├──25.6命令行操作数据库(二).mp4  37.52M
|   ├──25.7命令行操作数据库(三).mp4  18.52M
|   ├──25.8命令行操作数据库(四).mp4  36.39M
|   └──25.9Python操作数据库(一).mp4  29.61M
├──26-线分类器  
|   ├──26.10Perceptron(三).mp4  29.14M
|   ├──26.11Perceptron(四).mp4  28.39M
|   ├──26.12熵与信息(一).mp4  21.43M
|   ├──26.13熵与信息(二).mp4  23.73M
|   ├──26.1Lasso:alpha参数与准确率(一).mp4  23.03M
|   ├──26.2Lasso:alpha参数与准确率(二).mp4  14.16M
|   ├──26.3Lasso:alpha参数与准确率(三).mp4  56.45M
|   ├──26.4线分类器.mp4  22.32M
|   ├──26.5LDA(一).mp4  23.00M
|   ├──26.6LDA(二).mp4  25.22M
|   ├──26.7LDA(三).mp4  29.82M
|   ├──26.8Perceptron(一).mp4  41.46M
|   └──26.9Perceptron(二).mp4  26.69M
├──27-Python进阶(上)  
|   ├──27.10Pandas基本操作(四).mp4  23.60M
|   ├──27.11Pandas绘图(一).mp4  30.95M
|   ├──27.12Pandas绘图(二).mp4  33.84M
|   ├──27.13Pandas绘图(三).mp4  21.16M
|   ├──27.14Pandas绘图(四).mp4  41.69M
|   ├──27.1NumPy基本操作(一).mp4  28.59M
|   ├──27.2NumPy基本操作(二).mp4  22.06M
|   ├──27.3NumPy基本操作(三).mp4  24.79M
|   ├──27.4NumPy基本操作(四).mp4  16.63M
|   ├──27.5NumPy基本操作(五).mp4  26.34M
|   ├──27.6NumPy基本操作(六).mp4  23.49M
|   ├──27.7Pandas基本操作(一).mp4  38.21M
|   ├──27.8Pandas基本操作(二).mp4  30.76M
|   └──27.9Pandas基本操作(三).mp4  34.31M
├──28-Scikit-Learn  
|   ├──28.1课程介绍.mp4  26.32M
|   ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp4  11.65M
|   ├──28.3数据处理(一).mp4  35.30M
|   ├──28.4数据处理(二).mp4  47.54M
|   ├──28.5模型实例、模型选择(一).mp4  34.96M
|   ├──28.6模型实例、模型选择(二).mp4  22.29M
|   ├──28.7模型实例、模型选择(三).mp4  20.33M
|   ├──28.8模型实例、模型选择(四).mp4  40.75M
|   └──28.9模型实例、模型选择(五).mp4  28.52M
├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入  
|   ├──29.10逻辑斯蒂回归(三).mp4  37.62M
|   ├──29.11逻辑斯蒂回归(四).mp4  37.16M
|   ├──29.12逻辑斯蒂回归(五).mp4  22.46M
|   ├──29.13SVM引入.mp4  14.51M
|   ├──29.1熵(一).mp4  34.65M
|   ├──29.2熵(二).mp4  35.99M
|   ├──29.3熵(三).mp4  28.01M
|   ├──29.4熵(四).mp4  30.18M
|   ├──29.5熵(五).mp4  18.66M
|   ├──29.6熵(六).mp4  29.31M
|   ├──29.7熵(七).mp4  10.18M
|   ├──29.8逻辑斯蒂回归(一).mp4  35.90M
|   └──29.9逻辑斯蒂回归(二).mp4  34.87M
├──30-Python进阶(下)  
|   ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析(一).mp4  26.66M
|   ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析(二).mp4  20.76M
|   ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析(三).mp4  21.09M
|   ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析(四).mp4  26.55M
|   ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析(五).mp4  25.75M
|   ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析(六).mp4  19.54M
|   ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析(七).mp4  35.90M
|   ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析(八).mp4  36.64M
|   └──30.9泰坦尼克数据处理与分析(九).mp4  38.56M
├──31-决策树  
|   ├──31.1决策树(一).mp4  19.26M
|   ├──31.2决策树(二).mp4  29.47M
|   ├──31.3决策树(三).mp4  34.22M
|   └──31.4决策树(四).mp4  25.25M
├──32-数据呈现基础  
|   ├──32.1课程安排.mp4  43.16M
|   ├──32.2什么是数据可视化.mp4  14.97M
|   ├──32.3设计原则.mp4  22.13M
|   ├──32.4数据可视化流程.mp4  22.92M
|   ├──32.5视觉编码.mp4  31.51M
|   ├──32.6图形选择(一).mp4  24.18M
|   ├──32.7图形选择(二).mp4  18.54M
|   └──32.8图形选择(三).mp4  20.82M
├──33-云计算初步  
|   ├──33.1Hadoop介绍.mp4  27.72M
|   ├──33.2Hdfs应用(一).mp4  60.13M
|   ├──33.3Hdfs应用(二).mp4  50.32M
|   ├──33.4MapReduce(一).mp4  35.03M
|   ├──33.5MapReduce(二).mp4  25.40M
|   ├──33.6Hive应用(一).mp4  56.92M
|   ├──33.7Hive应用(二).mp4  71.43M
|   ├──33.8Hive应用(三).mp4  87.91M
|   └──33.9Hive应用(四).mp4  72.69M
├──34-D-Park实战  
|   ├──34.10Spark应用(四).mp4  68.02M
|   ├──34.11Spark应用(五).mp4  81.86M
|   ├──34.12Spark应用(六).mp4  101.48M
|   ├──34.13Spark应用(七).mp4  89.18M
|   ├──34.1Pig应用(一).mp4  51.77M
|   ├──34.2Pig应用(二).mp4  49.45M
|   ├──34.3Pig应用(三).mp4  53.64M
|   ├──34.4Pig应用(四).mp4  49.29M
|   ├──34.5Pig应用(五).mp4  45.49M
|   ├──34.6Pig应用(六).mp4  22.82M
|   ├──34.7Spark应用(一).mp4  55.20M
|   ├──34.8Spark应用(二).mp4  31.96M
|   └──34.9Spark应用(三).mp4  88.33M
├──35-第四范式分享  
|   ├──35.1推荐技术的介绍.mp4  23.37M
|   ├──35.2人是如何推荐商品的.mp4  23.53M
|   ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4  16.21M
|   ├──35.4求解—从数据到模型.mp4  22.77M
|   ├──35.5数据拆分与特征工程.mp4  24.89M
|   ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp4  32.60M
|   ├──35.7评估模型.mp4  23.28M
|   └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4  27.17M
├──36-决策树到随机森林  
|   ├──36.10Bagging与决策树(一).mp4  23.82M
|   ├──36.11Bagging与决策树(二).mp4  28.36M
|   ├──36.12Boosting方法(一).mp4  29.35M
|   ├──36.13Boosting方法(二).mp4  16.04M
|   ├──36.14Boosting方法(三).mp4  32.72M
|   ├──36.15Boosting方法(四).mp4  27.83M
|   ├──36.1决策树.mp4  15.51M
|   ├──36.2随机森林.mp4  27.26M
|   ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(一).mp4  32.22M
|   ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(二).mp4  32.81M
|   ├──36.5模型参数的介绍.mp4  24.87M
|   ├──36.6集成方法(一).mp4  25.72M
|   ├──36.7集成方法(二).mp4  23.90M
|   ├──36.8Blending.mp4  16.19M
|   └──36.9gt多样化.mp4  16.63M
├──37-数据呈现进阶  
|   ├──37.10D3(三).mp4  22.05M
|   ├──37.11div.html.mp4  18.98M
|   ├──37.12svg.html.mp4  60.95M
|   ├──37.13D3支持的数据类型.mp4  53.88M
|   ├──37.14Make a map(一).mp4  50.55M
|   ├──37.15Make a map(二).mp4  16.02M
|   ├──37.1静态信息图(一).mp4  22.91M
|   ├──37.2静态信息图(二).mp4  29.38M
|   ├──37.3静态信息图(三).mp4  50.44M
|   ├──37.4静态信息图(四).mp4  33.75M
|   ├──37.5静态信息图(五).mp4  37.80M
|   ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4  45.10M
|   ├──37.7DOM和开发者工具.mp4  26.13M
|   ├──37.8D3(一).mp4  36.65M
|   └──37.9D3(二).mp4  37.94M
├──38-强化学习(上)  
|   ├──38.10Policy Learning(二).mp4  22.08M
|   ├──38.11Policy Learning(三).mp4  30.42M
|   ├──38.12Policy Learning(四).mp4  25.80M
|   ├──38.13Policy Learning(五).mp4  16.38M
|   ├──38.14Policy Learning(六).mp4  33.83M
|   ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp4  26.05M
|   ├──38.2经典条件反射(一).mp4  16.43M
|   ├──38.3经典条件反射(二).mp4  27.32M
|   ├──38.4操作性条件反射.mp4  26.14M
|   ├──38.5aluation Problem(一).mp4  25.02M
|   ├──38.6aluation Problem(二).mp4  13.83M
|   ├──38.7aluation Problem(三).mp4  18.91M
|   ├──38.8aluation Problem(四).mp4  29.11M
|   └──38.9Policy Learning(一).mp4  22.10M
├──39-强化学习(下)  
|   ├──39.10大脑中的强化学习算法(三).mp4  12.49M
|   ├──39.11大脑中的强化学习算法(四).mp4  22.34M
|   ├──39.12大脑中的强化学习算法(五).mp4  23.78M
|   ├──39.13RL in alphaGo(一).mp4  26.01M
|   ├──39.14RL in alphaGo(二).mp4  26.54M
|   ├──39.15RL in alphaGo(三).mp4  16.66M
|   ├──39.16RL in alphaGo(四).mp4  38.71M
|   ├──39.1Policy Learning总结.mp4  22.36M
|   ├──39.2基于模型的RL(一).mp4  34.13M
|   ├──39.3基于模型的RL(二).mp4  13.36M
|   ├──39.4基于模型的RL(三).mp4  33.00M
|   ├──39.5基于模型的RL(四).mp4  33.57M
|   ├──39.6基于模型的RL(五).mp4  18.92M
|   ├──39.7基于模型的RL(六).mp4  15.41M
|   ├──39.8大脑中的强化学习算法(一).mp4  33.31M
|   └──39.9大脑中的强化学习算法(二).mp4  20.05M
├──40-SVM和网络引入  
|   ├──40.10SVM(九).mp4  34.51M
|   ├──40.11SVM(十).mp4  42.23M
|   ├──40.12SVM(十一).mp4  40.92M
|   ├──40.13SVM(十二)和网络引入.mp4  46.40M
|   ├──40.1VC维.mp4  31.34M
|   ├──40.2SVM(一).mp4  33.90M
|   ├──40.3SVM(二).mp4  41.05M
|   ├──40.4SVM(三).mp4  25.30M
|   ├──40.5SVM(四).mp4  36.75M
|   ├──40.6SVM(五).mp4  32.62M
|   ├──40.7SVM(六).mp4  27.14M
|   ├──40.8SVM(七).mp4  21.86M
|   └──40.9SVM(八).mp4  48.87M
├──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  39.80M
|   ├──41.11GDBT理解及其衍生应用(六).mp4  44.52M
|   ├──41.12GDBT理解及其衍生应用(七).mp4  39.81M
|   ├──41.13GDBT理解及其衍生应用(八).mp4  75.89M
|   ├──41.14GDBT理解及其衍生应用(九).mp4  26.38M
|   ├──41.15GDBT理解及其衍生应用(十).mp4  55.57M
|   ├──41.1集成模型总结(一).mp4  35.49M
|   ├──41.2集成模型总结(二).mp4  37.10M
|   ├──41.3集成模型总结(三).mp4  42.64M
|   ├──41.4集成模型总结(四).mp4  35.94M
|   ├──41.5集成模型总结(五).mp4  68.24M
|   ├──41.6GDBT理解及其衍生应用(一).mp4  34.28M
|   ├──41.7GDBT理解及其衍生应用(二).mp4  49.66M
|   ├──41.8GDBT理解及其衍生应用(三).mp4  28.87M
|   └──41.9GDBT理解及其衍生应用(四).mp4  58.03M
├──42-网络  
|   ├──42.1SVM比较其他分类起代码(一).mp4  34.32M
|   ├──42.2SVM比较其他分类起代码(二).mp4  48.44M
|   ├──42.3网络(一).mp4  29.78M
|   ├──42.4网络(二).mp4  39.59M
|   ├──42.5网络(三).mp4  32.39M
|   └──42.6网络(四).mp4  43.42M
├──43-监督学习-回归  
|   ├──43.10经验分享(一).mp4  27.49M
|   ├──43.11经验分享(二).mp4  34.12M
|   ├──43.12经验分享(三).mp4  30.48M
|   ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp4  20.84M
|   ├──43.2机器学习工作流程(一).mp4  11.22M
|   ├──43.3机器学习工作流程(二).mp4  19.70M
|   ├──43.4机器学习工作流程(三).mp4  19.19M
|   ├──43.5机器学习工作流程(四).mp4  25.20M
|   ├──43.6案例分析(一).mp4  15.80M
|   ├──43.7案例分析(二).mp4  35.57M
|   ├──43.8案例分析(三).mp4  35.27M
|   └──43.9案例分析(四).mp4  54.24M
├──44-监督学习-分类  
|   ├──44.10模型训练与选择(二).mp4  46.89M
|   ├──44.11Airbnb数据探索过程(一).mp4  36.65M
|   ├──44.12Airbnb数据探索过程(二).mp4  52.79M
|   ├──44.13地震数据可视化过程(一).mp4  28.67M
|   ├──44.14地震数据可视化过程(二).mp4  28.91M
|   ├──44.1常用的分类算法.mp4  17.99M
|   ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp4  25.92M
|   ├──44.3数据探索(一).mp4  24.54M
|   ├──44.4数据探索(二).mp4  37.33M
|   ├──44.5数据探索(三).mp4  30.67M
|   ├──44.6数据探索(四).mp4  25.15M
|   ├──44.7数据探索(五).mp4  45.57M
|   ├──44.8数据探索(六).mp4  33.94M
|   └──44.9模型训练与选择(一).mp4  31.30M
├──45-网络基础与卷积网络  
|   ├──45.10网络(十).mp4  37.73M
|   ├──45.11图像处理基础.mp4  26.88M
|   ├──45.12卷积(一).mp4  68.27M
|   ├──45.13卷积(二).mp4  39.63M
|   ├──45.1网络(一).mp4  35.51M
|   ├──45.2网络(二).mp4  24.97M
|   ├──45.3网络(三).mp4  19.84M
|   ├──45.4网络(四).mp4  83.98M
|   ├──45.6网络(六).mp4  31.34M
|   ├──45.7网络(七).mp4  23.65M
|   ├──45.8网络(八).mp4  30.77M
|   ├──45.9网络(九).mp4  36.43M
|   ├──45.网络(五)(1).mp4  89.07M
|   └──45.网络(五).mp4  89.07M
├──46-时间序列预测  
|   ├──46.10长短期记忆网络(LSTM)案例分析.mp4  39.15M
|   ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet(一).mp4  38.99M
|   ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet(二).mp4  44.14M
|   ├──46.13课程答疑.mp4  39.25M
|   ├──46.1时间序列预测概述(一).mp4  18.92M
|   ├──46.2时间序列预测概述(二).mp4  22.00M
|   ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4  28.35M
|   ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(一).mp4  41.19M
|   ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(二).mp4  44.57M
|   ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(三).mp4  23.10M
|   ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(四).mp4  38.01M
|   ├──46.8长短期记忆网络(LSTM)(一).mp4  19.25M
|   └──46.9长短期记忆网络(LSTM)(二).mp4  19.22M
├──47-人工智能金融应用  
|   ├──47.1人工智能金融应用(一).mp4  26.46M
|   ├──47.2人工智能金融应用(二).mp4  36.22M
|   ├──47.3人工智能金融应用(三).mp4  33.46M
|   ├──47.4人工智能金融应用(四).mp4  42.57M
|   ├──47.5机器学习方法(一).mp4  31.20M
|   ├──47.6机器学习方法(二).mp4  25.38M
|   ├──47.7机器学习方法(三).mp4  27.63M
|   └──47.8机器学习方法(四).mp4  37.92M
├──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  81.07M
|   ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一).mp4  95.11M
|   ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二).mp4  51.92M
|   ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一).mp4  92.25M
|   ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二).mp4  110.19M
|   ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三).mp4  71.86M
|   └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四).mp4  92.12M
├──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  69.17M
|   ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六).mp4  56.31M
|   ├──49.12结构之间的以及实验结果(七).mp4  75.02M
|   ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八).mp4  87.26M
|   ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4  99.80M
|   ├──49.2特征如何组织(一).mp4  89.58M
|   ├──49.3特征如何组织(二).mp4  61.78M
|   ├──49.4特征如何组织(三).mp4  65.32M
|   ├──49.5特征如何组织(四).mp4  90.07M
|   ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一).mp4  87.66M
|   ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果(二).mp4  66.49M
|   ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果(三).mp4  109.39M
|   └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果(四).mp4  65.24M
├──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  56.40M
|   ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4  110.88M
|   ├──50.3稳定性:Annealing和Momentum.mp4  47.50M
|   ├──50.4拟合:从Dropout到Weight Decay.mp4  92.55M
|   ├──50.5优化器和多机并行.mp4  104.50M
|   └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4  95.08M
├──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  81.38M
|   ├──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  77.92M
|   ├──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  56.59M
|   └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4  108.18M
├──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  68.00M
|   ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇(二).mp4  84.11M
|   └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇(三).mp4  41.96M
├──53-个化推荐算法  
|   ├──53.10工程望.mp4  30.81M
|   ├──53.1个化推荐的发展.mp4  23.07M
|   ├──53.2推荐算法的演进(一).mp4  23.20M
|   ├──53.3推荐算法的演进(二).mp4  31.81M
|   ├──53.4推荐算法的演进(三).mp4  24.96M
|   ├──53.5推荐算法的演进(四).mp4  35.87M
|   ├──53.6建模step by step(一).mp4  30.95M
|   ├──53.7建模step by step(二).mp4  35.22M
|   ├──53.8建模step by step(三).mp4  28.99M
|   └──53.9算法评估和迭代.mp4  17.33M
├──54-Pig和Spark巩固  
|   ├──54.10Spark巩固(五).mp4  88.05M
|   ├──54.1Pig巩固(一).mp4  38.89M
|   ├──54.2Pig巩固(二).mp4  97.92M
|   ├──54.3Pig巩固(三).mp4  76.82M
|   ├──54.4Pig巩固(四).mp4  68.43M
|   ├──54.5Pig巩固(五).mp4  59.60M
|   ├──54.6Spark巩固(一).mp4  52.27M
|   ├──54.7Spark巩固(二).mp4  88.17M
|   ├──54.8Spark巩固(三).mp4  55.28M
|   └──54.9Spark巩固(四).mp4  46.71M
├──55-人工智能与设计  
|   ├──55.10使用人工智能的方式.mp4  23.97M
|   ├──55.1智能存在的意义是什么.mp4  17.93M
|   ├──55.2已有人工智的设计应用.mp4  17.36M
|   ├──55.3人的智能(一).mp4  16.12M
|   ├──55.4人的智能(二).mp4  26.87M
|   ├──55.5人的智能的特点(一).mp4  28.03M
|   ├──55.6人的智能的特点(二).mp4  25.98M
|   ├──55.7人的智能的特点(三).mp4  38.05M
|   ├──55.8人工智能(一).mp4  24.86M
|   └──55.9人工智能(二).mp4  22.11M
├──56-网络  
|   ├──56.1卷积的本质.mp4  25.20M
|   ├──56.2卷积的三大特点.mp4  30.68M
|   ├──56.3Pooling.mp4  15.31M
|   ├──56.4数字识别(一).mp4  29.82M
|   ├──56.5数字识别(二).mp4  29.09M
|   ├──56.6感受野.mp4  21.64M
|   └──56.7RNN.mp4  21.72M
├──57-线动力学  
|   ├──57.1非线动力学.mp4  21.38M
|   ├──57.2线动力系统.mp4  36.03M
|   ├──57.3线动力学与非线动力学系统(一).mp4  36.38M
|   ├──57.4线动力学与非线动力学系统(二).mp4  34.71M
|   └──57.6Poincare引理.mp4  33.25M
├──58-订单流模型  
|   ├──58.1交易.mp4  19.87M
|   ├──58.2点过程基础(一).mp4  13.19M
|   ├──58.3点过程基础(二).mp4  23.25M
|   ├──58.4点过程基础(三).mp4  17.23M
|   ├──58.5订单流数据分析(一).mp4  20.62M
|   ├──58.6订单流数据分析(二).mp4  19.62M
|   ├──58.7订单流数据分析(三).mp4  16.47M
|   ├──58.8订单流数据分析(四).mp4  19.76M
|   └──58.9订单流数据分析(五).mp4  24.29M
├──59-区块链一场革命  
|   ├──59.1比特币(一).mp4  22.08M
|   ├──59.2比特币(二).mp4  15.03M
|   ├──59.3比特币(三).mp4  30.59M
|   └──59.4以太坊简介及ICO.mp4  15.14M
├──60-统计物理专题(一)  
|   ├──60.10证明理想气体方程.mp4  20.84M
|   ├──60.11化学势.mp4  37.37M
|   ├──60.12四大热力学势(一).mp4  26.52M
|   ├──60.13 四大热力学势(二).mp4  33.74M
|   ├──60.1统计物理的开端(一).mp4  30.06M
|   ├──60.2统计物理的开端(二).mp4  21.15M
|   ├──60.3抛硬币抛出正态分布(一).mp4  17.89M
|   ├──60.4抛硬币抛出正态分布(二).mp4  32.33M
|   ├──60.5再造整个世界(一).mp4  27.50M
|   ├──60.6再造整个世界(二).mp4  31.17M
|   ├──60.7温度的本质(一).mp4  36.61M
|   ├──60.8温度的本质(二).mp4  24.75M
|   └──60.9.mp4  30.28M
├──61-统计物理专题(二)  
|   ├──61.1神奇公式.mp4.mp4  31.21M
|   ├──61.2信息熵(一).mp4  16.52M
|   ├──61.3信息熵(二).mp4  24.66M
|   ├──61.4Boltzmann分布.mp4  27.06M
|   └──61.5配分函数Z.mp4  34.45M
├──62-复杂网络简介  
|   ├──62.1Networks in real worlds.mp4  13.10M
|   ├──62.2BasicConcepts(一).mp4  19.69M
|   ├──62.3BasicConcepts(二).mp4  13.23M
|   ├──62.4Models(一).mp4  11.89M
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|   ├──62.6Algorithms(一).mp4  24.00M
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├──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  23.42M
|   ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二).mp4  33.09M
|   ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一).mp4  28.34M
|   ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二).mp4  22.23M
|   ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4  28.28M
|   ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4  28.49M
|   ├──63.16学习模型.mp4  31.32M
|   ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4  14.21M
|   ├──63.18ABM的特点.mp4  26.18M
|   ├──63.1课程介绍.mp4  24.25M
|   ├──63.2系统与系统建模.mp4  34.69M
|   ├──63.3ABM与复杂系统建模(一).mp4  31.75M
|   ├──63.4ABM与复杂系统建模(二).mp4  38.50M
|   ├──63.5ABM与复杂系统建模(三).mp4  32.45M
|   ├──63.6ABM为经济系统建模.mp4  27.00M
|   ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp4  31.00M
|   ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4  35.26M
|   └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4  22.09M
├──64-用伊辛模型理解复杂系统  
|   ├──64.10(网络中的)投票模型.mp4  22.04M
|   ├──64.11观念动力学.mp4  26.78M
|   ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp4  32.74M
|   ├──64.13自旋玻璃.mp4  15.90M
|   ├──64.14Hopfield神经网络.mp4  19.79M
|   ├──64.15限制Boltzmann机.mp4  26.94M
|   ├──64.16深度学习与重正化群(一).mp4  32.47M
|   ├──64.17深度学习与重正化群(二).mp4  20.74M
|   ├──64.18总结.mp4  28.96M
|   ├──64.19答疑.mp4  16.10M
|   ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4  22.04M
|   ├──64.2伊辛模型(一).mp4  17.17M
|   ├──64.3伊辛模型(二).mp4  18.58M
|   ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4  21.75M
|   ├──64.5Ising Model(2D).mp4  23.87M
|   ├──64.6相变和临界现象.mp4  37.25M
|   ├──64.7Critical Exponents.mp4  24.35M
|   ├──64.8正问题和反问题.mp4  25.36M
|   └──64.9(空间中的)投票模型.mp4  30.30M
├──65-金融市场的复杂性  
|   ├──65.10Classical Benchmarks(五).mp4  27.05M
|   ├──65.11Endogenous Risk(一).mp4  38.14M
|   ├──65.12Endogenous Risk(二).mp4  33.31M
|   ├──65.13Endogenous Risk(三).mp4  36.90M
|   ├──65.14Endogenous Risk(四).mp4  16.74M
|   ├──65.15Endogenous Risk(五).mp4  31.86M
|   ├──65.16Endogenous Risk(六).mp4  33.94M
|   ├──65.17Heterogeneous Beliefs(一).mp4  39.23M
|   ├──65.18Heterogeneous Beliefs(二).mp4  41.14M
|   ├──65.19总结.mp4  19.32M
|   ├──65.1导论(一).mp4  35.84M
|   ├──65.2导论(二).mp4  35.98M
|   ├──65.3导论(三).mp4  19.40M
|   ├──65.4导论(四).mp4  27.17M
|   ├──65.5导论(五).mp4  34.45M
|   ├──65.6Classical Benchmarks(一).mp4  28.57M
|   ├──65.7Classical Benchmarks(二).mp4  26.06M
|   ├──65.8Classical Benchmarks(三).mp4  36.93M
|   └──65.9Classical Benchmarks(四).mp4  20.35M
├──66-广泛出现的幂律分布  
|   ├──66.1界(一).mp4  27.39M
|   ├──66.2界(二).mp4  23.01M
|   ├──66.3界(三).mp4  21.53M
|   ├──66.4界(四).mp4  29.07M
|   ├──66.5城市、商业(一).mp4  31.66M
|   ├──66.6城市、商业(二).mp4  31.14M
|   ├──66.7启示(一).mp4  29.01M
|   ├──66.8启示(二).mp4  16.49M
|   └──66.9总结.mp4  16.93M
├──67-自然启发算法  
|   ├──67.10粒子群算法(一).mp4  33.51M
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|   ├──67.12粒子群算法(三).mp4  30.83M
|   ├──67.13遗传算法和PSO的比较.mp4  23.24M
|   ├──67.14更多的类似的算法(一).mp4  31.37M
|   ├──67.15更多的类似的算法(二).mp4  24.01M
|   ├──67.16答疑.mp4  31.91M
|   ├──67.1课程回顾及答疑.mp4  28.10M
|   ├──67.2概括(一).mp4  27.31M
|   ├──67.3概括(二).mp4  14.69M
|   ├──67.4模拟退火算法(一).mp4  36.03M
|   ├──67.5模拟退火算法(二).mp4  30.02M
|   ├──67.6进化相关的算法(一).mp4  24.63M
|   ├──67.7进化相关的算法(二).mp4  27.55M
|   ├──67.8进化相关的算法(三).mp4  31.82M
|   └──67.9进化相关的算法(四).mp4  25.95M
├──68-机器学习的方法  
|   ├──68.10输出是最好的学习(二).mp4  15.13M
|   ├──68.11案例(一).mp4  25.92M
|   ├──68.12案例(二).mp4  17.19M
|   ├──68.13案例(三).mp4  19.23M
|   ├──68.14案例(四).mp4  34.24M
|   ├──68.15案例(五).mp4  15.26M
|   ├──68.1为什么要讲学习方法.mp4  23.41M
|   ├──68.2阅读论文.mp4  18.84M
|   ├──68.3综述式文章举例(一).mp4  79.55M
|   ├──68.4综述式文章举例(二).mp4  144.72M
|   ├──68.5碎片化时间学习及书籍.mp4  47.06M
|   ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp4  31.28M
|   ├──68.7铁哥答疑(一).mp4  27.31M
|   ├──68.8铁哥答疑(二).mp4  18.13M
|   └──68.9输出是最好的学习(一).mp4  21.01M
├──69-模型可视化工程管理  
|   ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一).mp4  27.14M
|   ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(二).mp4  32.94M
|   ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4  62.01M
|   ├──69.13日志管理系统—ELK.mp4  42.96M
|   ├──69.14极速Bi系统—superset.mp4  34.70M
|   ├──69.15Dashboard补充.mp4  47.87M
|   ├──69.16ELK补充.mp4  54.03M
|   ├──69.17Superset补充.mp4  51.78M
|   ├──69.18Superset补充及总结.mp4  18.45M
|   ├──69.1课程简介.mp4  18.82M
|   ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker(一).mp4  25.26M
|   ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker(二).mp4  27.54M
|   ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker(三).mp4  50.26M
|   ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker(四).mp4  29.61M
|   ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五).mp4  45.19M
|   ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker(六).mp4  32.77M
|   ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七).mp4  47.04M
|   └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八).mp4  29.67M
├──70-Value Iteration Networks  
|   ├──70.1Background&Motivation.mp4  22.65M
|   ├──70.2Value Iteration.mp4  19.63M
|   ├──70.3Grid—world Domain.mp4  23.08M
|   └──70.4总结及答疑.mp4  25.47M
├──70-最新回放  
|   ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4  453.89M
|   └──0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4  369.32M
├──71-线动力学系统(上)  
|   ├──71.10混沌(一).mp4  26.29M
|   ├──71.11混沌(二).mp4  22.92M
|   ├──71.12混沌(三).mp4  19.48M
|   ├──71.13混沌(四).mp4  22.06M
|   ├──71.14混沌(五).mp4  30.06M
|   ├──71.15混沌(六).mp4  74.97M
|   ├──71.16混沌(七).mp4  154.78M
|   ├──71.17混沌(八).mp4  29.80M
|   ├──71.18混沌(九).mp4  29.53M
|   ├──71.19混沌(十).mp4  18.50M
|   ├──71.1线动力学系统(一).mp4  25.99M
|   ├──71.20混沌(十一).mp4  21.09M
|   ├──71.2线动力学系统(二).mp4  30.90M
|   ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4  31.32M
|   ├──71.4Bifurcation(一).mp4  12.63M
|   ├──71.5Bifurcation(二).mp4  30.39M
|   ├──71.6Bifurcation(三).mp4  28.40M
|   ├──71.7Bifurcation(四).mp4  26.12M
|   ├──71.8Bifurcation(五).mp4  33.44M
|   └──71.9Bifurcation(六).mp4  57.34M
├──72-线动力学系统(下)  
|   ├──72.1自然语言处理(一).mp4  28.69M
|   ├──72.2自然语言处理(二).mp4  31.79M
|   ├──72.3RNN.mp4  31.55M
|   └──72.4RNN及.mp4  28.39M
├──73-自然语言处理导入  
|   ├──73.1中文分词.mp4  24.91M
|   ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp4  22.11M
|   ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4  35.61M
|   ├──73.4知识库构建、问答系统.mp4  36.10M
|   ├──73.5示范2的豆瓣评论词云(一).mp4  48.07M
|   ├──73.6示范2的豆瓣评论词云(二).mp4  42.91M
|   ├──73.7示范2的豆瓣评论词云(三).mp4  50.17M
|   ├──73.8示范2的豆瓣评论词云(四).mp4  58.42M
|   └──73.9示范2的豆瓣评论词云(五).mp4  51.46M
├──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  28.05M
|   ├──74.11一些传播动力学模型(八).mp4  21.25M
|   ├──74.12仿真模型的建立过程(一).mp4  39.14M
|   ├──74.13仿真模型的建立过程(二).mp4  38.29M
|   ├──74.14仿真模型的建立过程(三).mp4  54.52M
|   ├──74.15仿真模型的建立过程(四).mp4  38.90M
|   ├──74.16Combining complex networks and data mining.mp4  28.94M
|   ├──74.1一些基本概念.mp4  17.19M
|   ├──74.2常用的统计描述物理量.mp4  13.42M
|   ├──74.3四种网络模型.mp4  27.73M
|   ├──74.4一些传播动力学模型(一).mp4  25.94M
|   ├──74.5一些传播动力学模型(二).mp4  26.77M
|   ├──74.6一些传播动力学模型(三).mp4  26.95M
|   ├──74.7一些传播动力学模型(四).mp4  28.36M
|   ├──74.8一些传播动力学模型(五).mp4  27.04M
|   └──74.9一些传播动力学模型(六).mp4  25.19M
├──75-RNN及LSTM  
|   ├──75.10梯度消失与梯度爆炸(二).mp4  21.87M
|   ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4  18.73M
|   ├──75.12LSTM.mp4  30.34M
|   ├──75.13LSTM、Use Examples.mp4  32.03M
|   ├──75.14词向量、Deep RNN.mp4  19.94M
|   ├──75.15Encoder Decoder Structure.mp4  18.67M
|   ├──75.16LSTM Text Generation(一).mp4  39.45M
|   ├──75.17LSTM Text Generation(二).mp4  47.18M
|   ├──75.18LSTM Text Generation(三).mp4  49.51M
|   ├──75.1RNN—序列处理器(一).mp4  21.71M
|   ├──75.2RNN—序列处理器(二).mp4  29.13M
|   ├──75.3A simple enough case.mp4  27.06M
|   ├──75.4A dance between fix points.mp4  28.11M
|   ├──75.5Fix point、Train Chaos.mp4  24.80M
|   ├──75.6RNN作为生成模型(动力系统).mp4  22.77M
|   ├──75.7RNN训练—BPTT(一).mp4  21.29M
|   ├──75.8RNN训练—BPTT(二).mp4  17.23M
|   └──75.9梯度消失与梯度爆炸(一).mp4  20.95M
├──76-漫谈人工智能创业  
|   ├──76.10三个战略管理学商业模型(三).mp4  35.85M
|   ├──76.11三个战略管理学商业模型(四).mp4  35.31M
|   ├──76.12三个战略管理学商业模型(五).mp4  28.81M
|   ├──76.13三个战略管理学商业模型(六).mp4  94.06M
|   ├──76.14三个战略管理学商业模型(七).mp4  30.55M
|   ├──76.15三个战略管理学商业模型(八).mp4  21.20M
|   ├──76.16三个战略管理学商业模型(九).mp4  25.02M
|   ├──76.17关于Entrepreneurship.mp4  12.34M
|   ├──76.1人工智能对我们生活的影响(一).mp4  44.37M
|   ├──76.2人工智能对我们生活的影响(二).mp4  36.44M
|   ├──76.3人工智能对我们生活的影响(三).mp4  41.90M
|   ├──76.4人工智能对我们生活的影响(四).mp4  62.05M
|   ├──76.5人工智能对我们生活的影响(五).mp4  62.73M
|   ├──76.6人工智能对我们生活的影响(六).mp4  104.79M
|   ├──76.7人工智能创业中的商业思维.mp4  26.61M
|   ├──76.8三个战略管理学商业模型(一).mp4  18.42M
|   └──76.9三个战略管理学商业模型(二).mp4  18.03M
├──77-学习其他主题  
|   ├──77.10程序讲解(三).mp4  43.82M
|   ├──77.1.mp4  26.60M
|   ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4  25.89M
|   ├──77.3玻尔兹曼机.mp4  33.07M
|   ├──77.4学习(一).mp4  24.43M
|   ├──77.5学习(二).mp4  22.73M
|   ├──77.6学习(三).mp4  23.01M
|   ├──77.7学习(四).mp4  41.62M
|   ├──77.8程序讲解(一).mp4  39.39M
|   └──77.9程序讲解(二).mp4  50.66M
└──78-课程总结  
|   ├──78.10课程总结(二).mp4  23.22M
|   ├──78.1开场.mp4  20.11M
|   ├──78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4  56.18M
|   ├──78.3猫狗大战—CNN实战(一).mp4  38.92M
|   ├──78.4猫狗大战—CNN实战(二).mp4  33.48M
|   ├──78.5RNN诗人.mp4  27.19M
|   ├──78.6课程复习.mp4  30.84M
|   ├──78.7课程大纲(一).mp4  17.56M
|   ├──78.8课程大纲(二).mp4  17.88M
|   └──78.9课程总结(一).mp4  15.97M

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