013、万门大学-人工智能、大数据与复杂系统

2019-07-0301:15:11 发表评论 81 ℃

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└─01-复杂系统
├─1.1物理预测的胜利与失效.mp4 56.8 MB
├─1.2预测失效原因.mp4 19.9 MB
├─1.3复杂系统引论.mp4 40.7 MB
├─1.4生活实例与本章答疑.mp4 36.0 MB
├─02-大数据与机器学习
├─2.1大数据预测因为噪声失效.mp4 36.9 MB
├─2.2大数据与机器学习.mp4 11.1 MB
├─03-人工智能的三个阶段
├─3.10课程大纲(二).mp4 31.6 MB
├─3.1规则阶段.mp4 100.8 MB
├─3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 18.6 MB
├─3.3课间答疑.mp4 175.6 MB
├─3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段.mp4 49.4 MB
├─3.5三个阶段总结分析.mp4 22.1 MB
├─3.6人工智能的应用(一).mp4 43.3 MB
├─3.7人工智能的应用(二).mp4 24.6 MB
├─3.8课间答疑.mp4 169.5 MB
├─3.9课程大纲(一).mp4 38.2 MB
├─04-高等数学—元素和极限
├─4.10级数的收敛.mp4 47.8 MB
├─4.11极限的定义.mp4 39.1 MB
├─4.12极限的四则运算.mp4 33.3 MB
├─4.13极限的复合.mp4 25.1 MB
├─4.14连续性.mp4 40.5 MB
├─4.1实数的定义(一).mp4 32.8 MB
├─4.2实数的定义(二).mp4 41.8 MB
├─4.3实数的定义(三).mp4 36.7 MB
├─4.4实数的元素个数(一).mp4 22.7 MB
├─4.5实数的元素个数(二).mp4 37.5 MB
├─4.6自然数个数少于实数个数(一).mp4 38.6 MB
├─4.7自然数个数少于实数个数(二).mp4 44.6 MB
├─4.8无穷大之比较(一).mp4 44.1 MB
├─4.9无穷大之比较(二).mp4 25.0 MB
├─05-复杂网络经济学应用
├─5.1用网络的思维看经济结构.mp4 46.1 MB
├─5.2复杂网络认识前后.mp4 56.3 MB
├─5.3从网络结构看不同地区(一).mp4 75.1 MB
├─5.4从网络结构看不同地区(二).mp4 41.4 MB
├─06-机器学习与监督算法
├─6.1什么是机器学习.mp4 24.5 MB
├─6.2机器学习的类型.mp4 44.1 MB
├─6.3简单回归实例(一).mp4 43.0 MB
├─6.4简单回归实例(二).mp4 34.3 MB
├─6.5简单回归实例(三).mp4 180.7 MB
├─07-阿尔法狗与强化学习算法
├─7.1人工智能的发展.mp4 41.8 MB
├─7.2强化学习算法(一).mp4 31.4 MB
├─7.3强化学习算法(二).mp4 50.4 MB
├─7.4强化学习算法(三).mp4 33.0 MB
├─7.5Alphago给我们的启示.mp4 21.0 MB
├─7.6无监督学习.mp4 25.6 MB
├─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 40.4 MB
├─8.2第一个重要极限定理的证明(一).mp4 38.7 MB
├─8.3第一个重要极限定理的证明(二).mp4 26.4 MB
├─8.4夹逼定理.mp4 24.8 MB
├─8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 27.8 MB
├─09-高等数学—导数
├─9.10泰勒展开的证明.mp4 37.6 MB
├─9.1导数的定义.mp4 38.6 MB
├─9.2初等函数的导数.mp4 45.3 MB
├─9.3反函数的导数(一).mp4 20.9 MB
├─9.4反函数的导数(二).mp4 26.9 MB
├─9.5复合函数的导数.mp4 28.7 MB
├─9.6泰勒展开.mp4 17.0 MB
├─9.7罗尔定理.mp4 25.7 MB
├─9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 52.4 MB
├─9.9洛比塔法则.mp4 45.1 MB
├─10-贝叶斯理论
├─10.10贝叶斯于机器学习(一).mp4 47.6 MB
├─10.11贝叶斯于机器学习(二).mp4 20.5 MB
├─10.12贝叶斯决策(一).mp4 34.8 MB
├─10.13贝叶斯决策(二).mp4 45.0 MB
├─10.14贝叶斯决策(三).mp4 65.3 MB
├─10.1梯度优化(一).mp4 61.0 MB
├─10.2梯度优化(二).mp4 67.8 MB
├─10.3概率基础.mp4 35.6 MB
├─10.4概率与事件.mp4 37.4 MB
├─10.5贝叶斯推理(一).mp4 35.9 MB
├─10.6贝叶斯推理(二).mp4 37.1 MB
├─10.7贝叶斯推理(三).mp4 31.0 MB
├─10.8辛普森案件.mp4 52.4 MB
├─10.9贝叶斯推理深入.mp4 43.6 MB
├─11-高等数学—泰勒展开
├─11.1泰勒展开.mp4 41.1 MB
├─11.2展开半径.mp4 27.6 MB
├─11.3欧拉公式.mp4 48.3 MB
├─11.4泰勒展开求极限(一).mp4 27.1 MB
├─11.5泰勒展开求极限(二).mp4 57.2 MB
├─12-高等数学—偏导数
├─12.1偏导数的对称性.mp4 34.8 MB
├─12.2链式法则.mp4 34.3 MB
├─12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 68.6 MB
├─13-高等数学—积分
├─13.1黎曼积分.mp4 22.4 MB
├─13.2微积分基本定理.mp4 54.3 MB
├─13.3分部积分(一).mp4 46.5 MB
├─13.4分部积分(二).mp4 38.8 MB
├─14-高等数学—正态分布
├─14.1标准正态分布.mp4 49.1 MB
├─14.2中心极限定理.mp4 34.1 MB
├─14.3误差函数.mp4 28.9 MB
├─14.4二维正态分布.mp4 44.1 MB
├─14.5多维正态分布.mp4 32.8 MB
├─15-朴素贝叶斯和最大似然估计
├─15.10朴素贝叶斯(三).mp4 63.8 MB
├─15.11最大似然估计(一).mp4 24.7 MB
├─15.12最大似然估计(二).mp4 51.4 MB
├─15.1蒙特卡洛分析(一).mp4 49.2 MB
├─15.2蒙特卡洛分析(二).mp4 34.8 MB
├─15.3贝叶斯先验.mp4 47.4 MB
├─15.4先验到后验的过程.mp4 21.7 MB
├─15.5朴素贝叶斯(一).mp4 33.5 MB
├─15.6朴素贝叶斯(二).mp4 40.5 MB
├─15.7算法设计.mp4 22.3 MB
├─15.8TF-IDF(一).mp4 47.2 MB
├─15.9TF-IDF(二).mp4 40.0 MB
├─16-线性代数—线性空间和线性变换
├─16.10非常规线性空间.mp4 52.4 MB
├─16.11线性相关和线性无关.mp4 36.3 MB
├─16.12秩.mp4 55.0 MB
├─16.1线性代数概述.mp4 36.2 MB
├─16.2线性代数应用方法论.mp4 17.4 MB
├─16.3线性乘法的可交换性和结合律.mp4 44.4 MB
├─16.4线性空间.mp4 17.0 MB
├─16.5线性空间八条法则(一).mp4 51.5 MB
├─16.6线性空间八条法则(二).mp4 46.9 MB
├─16.7线性空间八条法则(三).mp4 31.5 MB
├─16.8连续傅立叶变换.mp4 26.8 MB
├─16.9离散傅立叶变换.mp4 41.3 MB
├─17-数据科学和统计学(上)
├─17.10随机变量(二).mp4 15.3 MB
├─17.11换门的概率模拟计算(一).mp4 59.0 MB
├─17.12换门的概率模拟计算(二).mp4 37.8 MB
├─17.13换门的概率模拟计算(三).mp4 50.5 MB
├─17.1课程Overview.mp4 36.4 MB
├─17.2回顾统计学(一).mp4 65.3 MB
├─17.3回顾统计学(二).mp4 52.9 MB
├─17.4回顾统计学(三).mp4 28.1 MB
├─17.5回顾数据科学(一).mp4 33.8 MB
├─17.6回顾数据科学(二)和教材介绍.mp4 60.8 MB
├─17.7R和RStudio等介绍(一).mp4 25.0 MB
├─17.8R和RStudio等介绍(二).mp4 29.7 MB
├─17.9随机变量(一).mp4 21.3 MB
├─18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
├─18.10等价类.mp4 57.4 MB
├─18.11行列式(一).mp4 28.3 MB
├─18.12行列式(二).mp4 38.2 MB
├─18.13行列式(三).mp4 52.4 MB
├─18.1线性代数知识点回顾.mp4 32.1 MB
├─18.2矩阵表示线性变化.mp4 31.3 MB
├─18.3可逆矩阵表示坐标变化.mp4 64.9 MB
├─18.4相似矩阵.mp4 68.2 MB
├─18.5相似矩阵表示相同线性变化.mp4 22.8 MB
├─18.6线性代数解微分方程.mp4 67.4 MB
├─18.7矩阵的运算—转秩(一).mp4 41.9 MB
├─18.8矩阵的运算—转秩(二).mp4 34.8 MB
├─18.9等价关系.mp4 30.7 MB
├─19-Python基础课程(上)
├─19.10变量类型—字符串类型(三).mp4 42.4 MB
├─19.11变量类型—列表类型(一).mp4 25.4 MB
├─19.12变量类型—列表类型(二).mp4 39.6 MB
├─19.13变量类型—列表类型(三).mp4 21.4 MB
├─19.14变量类型—语言组类型、字典类型(一).mp4 29.9 MB
├─19.15变量类型—字典类型(二).mp4 32.0 MB
├─19.1Python介绍(一).mp4 31.6 MB
├─19.2Python介绍(二).mp4 39.9 MB
├─19.3变量—命名规范.mp4 30.5 MB
├─19.4变量—代码规范.mp4 21.2 MB
├─19.5变量类型—数值类型.mp4 23.5 MB
├─19.6变量类型—bool类型.mp4 21.1 MB
├─19.7变量类型—字符串类型(一).mp4 27.3 MB
├─19.8课间答疑.mp4 21.4 MB
├─19.9变量类型—字符串类型(二).mp4 33.5 MB
├─20-线性代数—特征值与特征向量
├─20.10线性代数核心定理.mp4 28.7 MB
├─20.11对偶空间(一).mp4 28.6 MB
├─20.12对偶空间(二).mp4 46.7 MB
├─20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 23.5 MB
├─20.14厄米矩阵.mp4 11.4 MB
├─20.1线性代数知识点回顾.mp4 29.1 MB
├─20.2例题讲解(一).mp4 34.5 MB
├─20.3例题讲解(二).mp4 34.4 MB
├─20.4例题讲解(三).mp4 40.6 MB
├─20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 68.8 MB
├─20.6特征值与特征向量的性质(一).mp4 16.8 MB
├─20.7特征值与特征向量的性质(二).mp4 47.6 MB
├─20.8本征值的计算(一).mp4 31.4 MB
├─20.9本征值的计算(二).mp4 31.8 MB
├─21-监督学习框架
├─21.10KNN(K最近邻)算法(二).mp4 39.8 MB
├─21.11KNN(K最近邻)算法(三).mp4 19.8 MB
├─21.12线性分类器.mp4 28.4 MB
├─21.13高斯判别模型(一).mp4 23.8 MB
├─21.14高斯判别模型(二).mp4 34.2 MB
├─21.1经验误差和泛化误差.mp4 43.3 MB
├─21.2最大后验估计.mp4 42.6 MB
├─21.3正则化.mp4 18.8 MB
├─21.4lasso回归.mp4 45.8 MB
├─21.5超参数(一).mp4 34.3 MB
├─21.6超参数(二).mp4 26.8 MB
├─21.7监督学习框架(一).mp4 32.1 MB
├─21.8监督学习框架(二).mp4 42.4 MB
├─21.9KNN(K最近邻)算法(一).mp4 36.2 MB
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├─22-Python基础课程(下)
├─22.10函数(三).mp4 28.5 MB
├─22.11函数(四).mp4 33.9 MB
├─22.12类(一).mp4 29.4 MB
├─22.13类(二).mp4 26.8 MB
├─22.14类(三).mp4 24.8 MB
├─22.1条件判断(一).mp4 36.4 MB
├─22.2条件判断(二).mp4 32.6 MB
├─22.3循环(一).mp4 16.6 MB
├─22.4循环(二).mp4 25.6 MB
├─22.5课间答疑.mp4 25.6 MB
├─22.6循环(三).mp4 24.8 MB
├─22.7循环(四).mp4 30.1 MB
├─22.8函数(一).mp4 18.5 MB
├─22.9函数(二).mp4 24.5 MB
├─23-PCA、降维方法引入
├─23.1无监督学习框架.mp4 25.4 MB
├─23.2降维存在的原因.mp4 21.3 MB
├─23.3PCA数学分析方法(一).mp4 31.3 MB
├─23.4PCA数学分析方法(二).mp4 41.7 MB
├─23.5PCA数学分析方法(三).mp4 29.1 MB
├─23.6PCA数学分析方法(四).mp4 34.1 MB
├─23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 16.3 MB
├─23.8PCA背后的假设(一).mp4 41.9 MB
├─23.9PCA背后的假设(二).mp4 49.6 MB
├─24-数据科学和统计学(下)
├─24.10参数估计(一).mp4 26.4 MB
├─24.11参数估计(二).mp4 20.7 MB
├─24.12假设检验(一).mp4 16.3 MB
├─24.13假设检验(二).mp4 23.4 MB
├─24.1课程Overview.mp4 21.3 MB
├─24.2理解统计思想(一).mp4 22.2 MB
├─24.3理解统计思想(二).mp4 54.0 MB
├─24.4理解统计思想(三).mp4 21.8 MB
├─24.5概率空间.mp4 14.8 MB
├─24.6随机变量(一).mp4 32.3 MB
├─24.7随机变量(二).mp4 16.8 MB
├─24.8随机变量(三).mp4 45.0 MB
├─24.9随机变量(四).mp4 12.4 MB
├─25-Python操作数据库、 Python爬虫
├─25.10Python操作数据库(二).mp4 39.1 MB
├─25.11Python操作数据库(三).mp4 22.9 MB
├─25.12Python操作数据库(四).mp4 47.9 MB
├─25.13Python爬虫(一).mp4 65.3 MB
├─25.14Python爬虫(二).mp4 84.9 MB
├─25.15Python爬虫(三).mp4 59.2 MB
├─25.16Python爬虫(四).mp4 57.8 MB
├─25.17Python爬虫(五).mp4 69.9 MB
├─25.1课程介绍.mp4 23.0 MB
├─25.2认识关系型数据库(一).mp4 46.0 MB
├─25.3认识关系型数据库(二).mp4 45.1 MB
├─25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 25.9 MB
├─25.5命令行操作数据库(一).mp4 43.9 MB
├─25.6命令行操作数据库(二).mp4 41.0 MB
├─25.7命令行操作数据库(三).mp4 19.8 MB
├─25.8命令行操作数据库(四).mp4 39.6 MB
├─25.9Python操作数据库(一).mp4 32.9 MB
├─26-线性分类器
├─26.10Perceptron(三).mp4 31.5 MB
├─26.11Perceptron(四).mp4 31.0 MB
├─26.12熵与信息(一).mp4 22.9 MB
├─26.13熵与信息(二).mp4 25.3 MB
├─26.1Lasso:alpha参数与准确率(一).mp4 24.7 MB
├─26.2Lasso:alpha参数与准确率(二).mp4 16.0 MB
├─26.3Lasso:alpha参数与准确率(三).mp4 62.1 MB
├─26.4线性分类器.mp4 24.0 MB
├─26.5LDA(一).mp4 24.8 MB
├─26.6LDA(二).mp4 27.1 MB
├─26.7LDA(三).mp4 32.6 MB
├─26.8Perceptron(一).mp4 45.2 MB
├─26.9Perceptron(二).mp4 29.1 MB
├─27-Python进阶(上)
├─27.10Pandas基本操作(四).mp4 26.1 MB
├─27.11Pandas绘图(一).mp4 34.4 MB
├─27.12Pandas绘图(二).mp4 37.9 MB
├─27.13Pandas绘图(三).mp4 23.5 MB
├─27.14Pandas绘图(四).mp4 46.9 MB
├─27.1NumPy基本操作(一).mp4 31.0 MB
├─27.2NumPy基本操作(二).mp4 24.5 MB
├─27.3NumPy基本操作(三).mp4 27.4 MB
├─27.4NumPy基本操作(四).mp4 18.2 MB
├─27.5NumPy基本操作(五).mp4 28.9 MB
├─27.6NumPy基本操作(六).mp4 25.7 MB
├─27.7Pandas基本操作(一).mp4 42.1 MB
├─27.8Pandas基本操作(二).mp4 35.0 MB
├─27.9Pandas基本操作(三).mp4 38.4 MB
├─28-Scikit-Learn
├─28.1课程介绍.mp4 29.7 MB
├─28.2Scikit-Learn介绍.mp4 12.6 MB
├─28.3数据处理(一).mp4 38.7 MB
├─28.4数据处理(二).mp4 54.6 MB
├─28.5模型实例、模型选择(一).mp4 37.9 MB
├─28.6模型实例、模型选择(二).mp4 24.2 MB
├─28.7模型实例、模型选择(三).mp4 21.3 MB
├─28.8模型实例、模型选择(四).mp4 45.1 MB
├─28.9模型实例、模型选择(五).mp4 32.2 MB
├─29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
├─29.10逻辑斯蒂回归(三).mp4 40.6 MB
├─29.11逻辑斯蒂回归(四).mp4 40.6 MB
├─29.12逻辑斯蒂回归(五).mp4 24.4 MB
├─29.13SVM引入.mp4 15.5 MB
├─29.1熵(一).mp4 35.9 MB
├─29.2熵(二).mp4 38.1 MB
├─29.3熵(三).mp4 30.2 MB
├─29.4熵(四).mp4 32.7 MB
├─29.5熵(五).mp4 20.2 MB
├─29.6熵(六).mp4 31.3 MB
├─29.7熵(七).mp4 10.8 MB
├─29.8逻辑斯蒂回归(一).mp4 38.7 MB
├─29.9逻辑斯蒂回归(二).mp4 37.5 MB
├─30-Python进阶(下)
├─30.1泰坦尼克数据处理与分析(一).mp4 29.3 MB
├─30.2泰坦尼克数据处理与分析(二).mp4 22.1 MB
├─30.3泰坦尼克数据处理与分析(三).mp4 22.3 MB
├─30.4泰坦尼克数据处理与分析(四).mp4 28.4 MB
├─30.5泰坦尼克数据处理与分析(五).mp4 27.5 MB
├─30.6泰坦尼克数据处理与分析(六).mp4 20.7 MB
├─30.7泰坦尼克数据处理与分析(七).mp4 38.1 MB
├─30.8泰坦尼克数据处理与分析(八).mp4 40.5 MB
├─30.9泰坦尼克数据处理与分析(九).mp4 41.5 MB
├─31-决策树
├─31.1决策树(一).mp4 21.3 MB
├─31.2决策树(二).mp4 32.6 MB
├─31.3决策树(三).mp4 37.0 MB
├─31.4决策树(四).mp4 27.1 MB
├─32-数据呈现基础
├─32.1课程安排.mp4 48.8 MB
├─32.2什么是数据可视化.mp4 15.8 MB
├─32.3设计原则.mp4 24.0 MB
├─32.4数据可视化流程.mp4 24.4 MB
├─32.5视觉编码.mp4 34.1 MB
├─32.6图形选择(一).mp4 26.5 MB
├─32.7图形选择(二).mp4 20.2 MB
├─32.8图形选择(三).mp4 22.5 MB
├─33-云计算初步
├─33.1Hadoop介绍.mp4 30.2 MB
├─33.2Hdfs应用(一).mp4 70.6 MB
├─33.3Hdfs应用(二).mp4 59.6 MB
├─33.4MapReduce(一).mp4 41.3 MB
├─33.5MapReduce(二).mp4 27.8 MB
├─33.6Hive应用(一).mp4 69.5 MB
├─33.7Hive应用(二).mp4 82.5 MB
├─33.8Hive应用(三).mp4 103.4 MB
├─33.9Hive应用(四).mp4 87.2 MB
├─34-D-Park实战
├─34.10Spark应用(四).mp4 79.0 MB
├─34.11Spark应用(五).mp4 94.6 MB
├─34.12Spark应用(六).mp4 118.6 MB
├─34.13Spark应用(七).mp4 102.7 MB
├─34.1Pig应用(一).mp4 60.7 MB
├─34.2Pig应用(二).mp4 57.6 MB
├─34.3Pig应用(三).mp4 62.5 MB
├─34.4Pig应用(四).mp4 58.2 MB
├─34.5Pig应用(五).mp4 55.6 MB
├─34.6Pig应用(六).mp4 25.0 MB
├─34.7Spark应用(一).mp4 70.7 MB
├─34.8Spark应用(二).mp4 38.4 MB
├─34.9Spark应用(三).mp4 98.8 MB
├─35-第四范式分享
├─35.1推荐技术的介绍.mp4 24.5 MB
├─35.2人是如何推荐商品的.mp4 24.7 MB
├─35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 17.3 MB
├─35.4求解—从数据到模型.mp4 23.8 MB
├─35.5数据拆分与特征工程.mp4 26.8 MB
├─35.6推荐系统机器学习模型.mp4 35.1 MB
├─35.7评估模型.mp4 24.8 MB
├─35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 29.7 MB
├─36-决策树到随机森林
├─36.10Bagging与决策树(一).mp4 25.4 MB
├─36.11Bagging与决策树(二).mp4 29.9 MB
├─36.12Boosting方法(一).mp4 31.6 MB
├─36.13Boosting方法(二).mp4 17.3 MB
├─36.14Boosting方法(三).mp4 35.5 MB
├─36.15Boosting方法(四).mp4 30.0 MB
├─36.1决策树.mp4 16.7 MB
├─36.2随机森林.mp4 29.7 MB
├─36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(一).mp4 35.6 MB
├─36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(二).mp4 36.0 MB
├─36.5模型参数的介绍.mp4 26.4 MB
├─36.6集成方法(一).mp4 28.0 MB
├─36.7集成方法(二).mp4 26.0 MB
├─36.8Blending.mp4 17.4 MB
├─36.9gt多样化.mp4 17.6 MB
├─37-数据呈现进阶
├─37.10D3(三).mp4 24.1 MB
├─37.11div.html.mp4 20.9 MB
├─37.12svg.html.mp4 68.3 MB
├─37.13D3支持的数据类型.mp4 59.4 MB
├─37.14Make a map(一).mp4 57.5 MB
├─37.15Make a map(二).mp4 17.9 MB
├─37.1静态信息图(一).mp4 24.8 MB
├─37.2静态信息图(二).mp4 34.1 MB
├─37.3静态信息图(三).mp4 61.2 MB
├─37.4静态信息图(四).mp4 38.4 MB
├─37.5静态信息图(五).mp4 41.6 MB
├─37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 48.3 MB
├─37.7DOM和开发者工具.mp4 28.7 MB
├─37.8D3(一).mp4 40.3 MB
├─37.9D3(二).mp4 40.4 MB
├─38-强化学习(上)
├─38.10Policy Learning(二).mp4 23.5 MB
├─38.11Policy Learning(三).mp4 33.0 MB
├─38.12Policy Learning(四).mp4 27.7 MB
├─38.13Policy Learning(五).mp4 17.6 MB
├─38.14Policy Learning(六).mp4 37.1 MB
├─38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 27.7 MB
├─38.2经典条件反射(一).mp4 17.5 MB
├─38.3经典条件反射(二).mp4 29.5 MB
├─38.4操作性条件反射.mp4 27.8 MB
├─38.5Evaluation Problem(一).mp4 26.5 MB
├─38.6Evaluation Problem(二).mp4 14.8 MB
├─38.7Evaluation Problem(三).mp4 20.0 MB
├─38.8Evaluation Problem(四).mp4 30.8 MB
├─38.9Policy Learning(一).mp4 23.3 MB
├─39-强化学习(下)
├─39.10大脑中的强化学习算法(三).mp4 13.1 MB
├─39.11大脑中的强化学习算法(四).mp4 24.7 MB
├─39.12大脑中的强化学习算法(五).mp4 25.5 MB
├─39.13RL in alphaGo(一).mp4 27.5 MB
├─39.14RL in alphaGo(二).mp4 27.9 MB
├─39.15RL in alphaGo(三).mp4 18.1 MB
├─39.16RL in alphaGo(四).mp4 42.3 MB
├─39.1Policy Learning总结.mp4 25.1 MB
├─39.2基于模型的RL(一).mp4 37.3 MB
├─39.3基于模型的RL(二).mp4 14.1 MB
├─39.4基于模型的RL(三).mp4 36.6 MB
├─39.5基于模型的RL(四).mp4 36.5 MB
├─39.6基于模型的RL(五).mp4 20.0 MB
├─39.7基于模型的RL(六).mp4 16.2 MB
├─39.8大脑中的强化学习算法(一).mp4 38.3 MB
├─39.9大脑中的强化学习算法(二).mp4 21.1 MB
├─40-SVM和神经网络引入
├─40.10SVM(九).mp4 37.6 MB
├─40.11SVM(十).mp4 48.4 MB
├─40.12SVM(十一).mp4 45.3 MB
├─40.13SVM(十二)和神经网络引入.mp4 52.0 MB
├─40.1VC维.mp4 34.1 MB
├─40.2SVM(一).mp4 37.2 MB
├─40.3SVM(二).mp4 45.9 MB
├─40.4SVM(三).mp4 27.9 MB
├─40.5SVM(四).mp4 40.2 MB
├─40.6SVM(五).mp4 36.0 MB
├─40.7SVM(六).mp4 29.5 MB
├─40.8SVM(七).mp4 24.7 MB
├─40.9SVM(八).mp4 55.8 MB
├─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 43.2 MB
├─41.11GDBT理解及其衍生应用(六).mp4 49.0 MB
├─41.12GDBT理解及其衍生应用(七).mp4 43.9 MB
├─41.13GDBT理解及其衍生应用(八).mp4 87.3 MB
├─41.14GDBT理解及其衍生应用(九).mp4 28.8 MB
├─41.15GDBT理解及其衍生应用(十).mp4 60.8 MB
├─41.1集成模型总结(一).mp4 38.1 MB
├─41.2集成模型总结(二).mp4 41.0 MB
├─41.3集成模型总结(三).mp4 46.2 MB
├─41.4集成模型总结(四).mp4 39.0 MB
├─41.5集成模型总结(五).mp4 77.4 MB
├─41.6GDBT理解及其衍生应用(一).mp4 39.2 MB
├─41.7GDBT理解及其衍生应用(二).mp4 53.7 MB
├─41.8GDBT理解及其衍生应用(三).mp4 30.9 MB
├─41.9GDBT理解及其衍生应用(四).mp4 63.0 MB
├─42-神经网络
├─42.1SVM比较其他分类起代码(一).mp4 38.2 MB
├─42.2SVM比较其他分类起代码(二).mp4 55.6 MB
├─42.3神经网络(一).mp4 32.0 MB
├─42.4神经网络(二).mp4 43.0 MB
├─42.5神经网络(三).mp4 35.9 MB
├─42.6神经网络(四).mp4 47.7 MB
├─43-监督学习-回归
├─43.10经验分享(一).mp4 28.5 MB
├─43.11经验分享(二).mp4 38.6 MB
├─43.12经验分享(三).mp4 34.2 MB
├─43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 21.6 MB
├─43.2机器学习工作流程(一).mp4 11.7 MB
├─43.3机器学习工作流程(二).mp4 21.0 MB
├─43.4机器学习工作流程(三).mp4 20.0 MB
├─43.5机器学习工作流程(四).mp4 26.7 MB
├─43.6案例分析(一).mp4 17.1 MB
├─43.7案例分析(二).mp4 40.8 MB
├─43.8案例分析(三).mp4 39.3 MB
├─43.9案例分析(四).mp4 61.6 MB
├─44-监督学习-分类
├─44.10模型训练与选择(二).mp4 51.8 MB
├─44.11Airbnb数据探索过程(一).mp4 40.7 MB
├─44.12Airbnb数据探索过程(二).mp4 59.2 MB
├─44.13地震数据可视化过程(一).mp4 33.6 MB
├─44.14地震数据可视化过程(二).mp4 32.6 MB
├─44.1常用的分类算法.mp4 18.6 MB
├─44.2模型评估标准和案例分析.mp4 28.8 MB
├─44.3数据探索(一).mp4 27.1 MB
├─44.4数据探索(二).mp4 41.2 MB
├─44.5数据探索(三).mp4 33.3 MB
├─44.6数据探索(四).mp4 27.6 MB
├─44.7数据探索(五).mp4 52.3 MB
├─44.8数据探索(六).mp4 37.9 MB
├─44.9模型训练与选择(一).mp4 34.8 MB
├─45-神经网络基础与卷积网络
├─45.10神经网络(十).mp4 40.8 MB
├─45.11图像处理基础.mp4 29.8 MB
├─45.12卷积(一).mp4 76.3 MB
├─45.13卷积(二).mp4 43.9 MB
├─45.1神经网络(一).mp4 38.9 MB
├─45.2神经网络(二).mp4 26.8 MB
├─45.3神经网络(三).mp4 21.7 MB
├─45.4神经网络(四).mp4 100.5 MB
├─45.5神经网络(五).mp4 107.9 MB
├─45.6神经网络(六).mp4 36.0 MB
├─45.7神经网络(七).mp4 26.2 MB
├─45.8神经网络(八).mp4 33.4 MB
├─45.9神经网络(九).mp4 39.6 MB
├─46-时间序列预测
├─46.10长短期记忆网络(LSTM)案例分析.mp4 44.2 MB
├─46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet(一).mp4 44.2 MB
├─46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet(二).mp4 50.0 MB
├─46.13课程答疑.mp4 43.9 MB
├─46.1时间序列预测概述(一).mp4 21.1 MB
├─46.2时间序列预测概述(二).mp4 25.4 MB
├─46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 31.2 MB
├─46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(一).mp4 46.2 MB
├─46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(二).mp4 52.1 MB
├─46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(三).mp4 26.2 MB
├─46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(四).mp4 44.5 MB
├─46.8长短期记忆网络(LSTM)(一).mp4 21.1 MB
├─46.9长短期记忆网络(LSTM)(二).mp4 20.7 MB
├─47-人工智能金融应用
├─47.1人工智能金融应用(一).mp4 28.7 MB
├─47.2人工智能金融应用(二).mp4 40.7 MB
├─47.3人工智能金融应用(三).mp4 37.1 MB
├─47.4人工智能金融应用(四).mp4 47.7 MB
├─47.5机器学习方法(一).mp4 35.2 MB
├─47.6机器学习方法(二).mp4 28.6 MB
├─47.7机器学习方法(三).mp4 31.3 MB
├─47.8机器学习方法(四).mp4 43.1 MB
├─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 103.6 MB
├─48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一).mp4 133.8 MB
├─48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二).mp4 73.8 MB
├─48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一).mp4 119.2 MB
├─48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二).mp4 153.3 MB
├─48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三).mp4 94.6 MB
├─48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四).mp4 123.4 MB
├─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 99.6 MB
├─49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六).mp4 77.5 MB
├─49.12结构之间的优劣评判以及实验结果(七).mp4 108.3 MB
├─49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八).mp4 111.1 MB
├─49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4 131.9 MB
├─49.2特征如何组织(一).mp4 126.2 MB
├─49.3特征如何组织(二).mp4 86.0 MB
├─49.4特征如何组织(三).mp4 92.9 MB
├─49.5特征如何组织(四).mp4 113.4 MB
├─49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一).mp4 116.3 MB
├─49.7结构之间的优劣评判以及实验结果(二).mp4 87.7 MB
├─49.8结构之间的优劣评判以及实验结果(三).mp4 148.2 MB
├─49.9结构之间的优劣评判以及实验结果(四).mp4 91.3 MB
├─50-计算机视觉深度学习入门优化篇
├─50.1计算机视觉深度学习入门:优化篇概述.mp4 70.4 MB
├─50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 148.7 MB
├─50.3训练稳定性:Annealing和Momentum.mp4 69.5 MB
├─50.4抗拟合:从Dropout到Weight Decay.mp4 128.0 MB
├─50.5竞争优化器和多机并行.mp4 134.9 MB
├─50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 124.0 MB
├─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 104.3 MB
├─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 104.7 MB
├─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 81.4 MB
├─51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 139.3 MB
├─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 93.5 MB
├─52.2计算机视觉深度学习入门工具篇(二).mp4 110.2 MB
├─52.3计算机视觉深度学习入门工具篇(三).mp4 53.2 MB
├─53-个性化推荐算法
├─53.10工程化实践、常见的问题与解决方法、前沿进展与展望.mp4 33.7 MB
├─53.1个性化推荐的发展.mp4 26.1 MB
├─53.2推荐算法的演进(一).mp4 25.5 MB
├─53.3推荐算法的演进(二).mp4 35.8 MB
├─53.4推荐算法的演进(三).mp4 27.9 MB
├─53.5推荐算法的演进(四).mp4 40.2 MB
├─53.6建模step by step(一).mp4 34.0 MB
├─53.7建模step by step(二).mp4 38.7 MB
├─53.8建模step by step(三).mp4 32.7 MB
├─53.9算法评估和迭代.mp4 18.9 MB
├─54-Pig和Spark巩固
├─54.10Spark巩固(五).mp4 101.7 MB
├─54.1Pig巩固(一).mp4 43.8 MB
├─54.2Pig巩固(二).mp4 115.3 MB
├─54.3Pig巩固(三).mp4 89.1 MB
├─54.4Pig巩固(四).mp4 83.0 MB
├─54.5Pig巩固(五).mp4 70.1 MB
├─54.6Spark巩固(一).mp4 65.6 MB
├─54.7Spark巩固(二).mp4 105.4 MB
├─54.8Spark巩固(三).mp4 70.6 MB
├─54.9Spark巩固(四).mp4 54.9 MB
├─55-人工智能与设计
├─55.10使用人工智能的方式.mp4 26.1 MB
├─55.1智能存在的意义是什么.mp4 19.5 MB
├─55.2已有人工智的设计应用.mp4 18.6 MB
├─55.3人的智能(一).mp4 17.0 MB
├─55.4人的智能(二).mp4 28.7 MB
├─55.5人的智能的特点(一).mp4 29.6 MB
├─55.6人的智能的特点(二).mp4 27.9 MB
├─55.7人的智能的特点(三).mp4 41.6 MB
├─55.8人工智能(一).mp4 27.6 MB
├─55.9人工智能(二).mp4 24.6 MB
├─56-神经网络
├─56.1卷积的本质.mp4 27.8 MB
├─56.2卷积的三大特点.mp4 34.1 MB
├─56.3Pooling.mp4 17.0 MB
├─56.4数字识别(一).mp4 33.2 MB
├─56.5数字识别(二).mp4 32.0 MB
├─56.6感受野.mp4 23.3 MB
├─56.7RNN.mp4 23.5 MB
├─57-非线性动力学
├─57.1非线性动力学.mp4 23.1 MB
├─57.2线性动力系统.mp4 40.0 MB
├─57.3线性动力学与非线性动力学系统(一).mp4 40.4 MB
├─57.4线性动力学与非线性动力学系统(二).mp4 39.8 MB
├─57.5定点理论.mp4 39.8 MB
├─57.6Poincare引理.mp4 37.1 MB
├─58-高频交易订单流模型
├─58.1高频交易.mp4 20.2 MB
├─58.2点过程基础(一).mp4 13.5 MB
├─58.3点过程基础(二).mp4 24.2 MB
├─58.4点过程基础(三).mp4 17.9 MB
├─58.5订单流数据分析(一).mp4 22.3 MB
├─58.6订单流数据分析(二).mp4 20.9 MB
├─58.7订单流数据分析(三).mp4 17.7 MB
├─58.8订单流数据分析(四).mp4 20.6 MB
├─58.9订单流数据分析(五).mp4 26.2 MB
├─59-区块链一场革命
├─59.1比特币(一).mp4 23.0 MB
├─59.2比特币(二).mp4 15.7 MB
├─59.3比特币(三).mp4 32.1 MB
├─59.4以太坊简介及ICO.mp4 15.2 MB
├─60-统计物理专题(一)
├─60.10证明理想气体方程.mp4 23.3 MB
├─60.11化学势.mp4 41.5 MB
├─60.12四大热力学势(一).mp4 30.1 MB
├─60.13 四大热力学势(二).mp4 38.4 MB
├─60.1统计物理的开端(一).mp4 33.0 MB
├─60.2统计物理的开端(二).mp4 24.2 MB
├─60.3抛硬币抛出正态分布(一).mp4 19.5 MB
├─60.4抛硬币抛出正态分布(二).mp4 35.7 MB
├─60.5再造整个世界(一).mp4 30.5 MB
├─60.6再造整个世界(二).mp4 35.1 MB
├─60.7温度的本质(一).mp4 41.0 MB
├─60.8温度的本质(二).mp4 27.3 MB
├─60.9压强.mp4 33.6 MB
├─61-统计物理专题(二)
├─61.1神奇公式.mp4.mp4 34.7 MB
├─61.2信息熵(一).mp4 17.9 MB
├─61.3信息熵(二).mp4 28.6 MB
├─61.4Boltzmann分布.mp4 30.2 MB
├─61.5配分函数Z.mp4 38.8 MB
├─62-复杂网络简介
├─62.1Networks in real worlds.mp4 14.3 MB
├─62.2BasicConcepts(一).mp4 19.8 MB
├─62.3BasicConcepts(二).mp4 13.3 MB
├─62.4Models(一).mp4 12.1 MB
├─62.5Models(二).mp4 14.0 MB
├─62.6Algorithms(一).mp4 25.4 MB
├─62.7Algorithms(二).mp4 34.7 MB
├─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 27.2 MB
├─63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二).mp4 37.9 MB
├─63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一).mp4 32.0 MB
├─63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二).mp4 25.4 MB
├─63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 31.9 MB
├─63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 31.8 MB
├─63.16学习模型.mp4 35.7 MB
├─63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 15.8 MB
├─63.18ABM的特点与缺陷.mp4 29.3 MB
├─63.1课程介绍.mp4 26.9 MB
├─63.2系统与系统建模.mp4 39.5 MB
├─63.3ABM与复杂系统建模(一).mp4 36.3 MB
├─63.4ABM与复杂系统建模(二).mp4 45.1 MB
├─63.5ABM与复杂系统建模(三).mp4 36.8 MB
├─63.6ABM为经济系统建模.mp4 30.4 MB
├─63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 35.3 MB
├─63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 40.1 MB
├─63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 25.3 MB
├─64-用伊辛模型理解复杂系统
├─64.10(网络中的)投票模型.mp4 24.2 MB
├─64.11观念动力学.mp4 29.8 MB
├─64.12集体运动Vicsek模型.mp4 38.3 MB
├─64.13自旋玻璃.mp4 18.2 MB
├─64.14Hopfield神经网络.mp4 23.3 MB
├─64.15限制Boltzmann机.mp4 30.2 MB
├─64.16深度学习与重正化群(一).mp4 35.4 MB
├─64.17深度学习与重正化群(二).mp4 21.9 MB
├─64.18总结.mp4 30.7 MB
├─64.19答疑.mp4 17.4 MB
├─64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 24.4 MB
├─64.2伊辛模型(一).mp4 19.2 MB
├─64.3伊辛模型(二).mp4 19.6 MB
├─64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 23.6 MB
├─64.5Ising Model(2D).mp4 26.0 MB
├─64.6相变和临界现象.mp4 43.6 MB
├─64.7Critical Exponents.mp4 26.7 MB
├─64.8正问题和反问题.mp4 29.1 MB
├─64.9(空间中的)投票模型.mp4 36.4 MB
├─65-金融市场的复杂性
├─65.10Classical Benchmarks(五).mp4 29.7 MB
├─65.11Endogenous Risk(一).mp4 42.8 MB
├─65.12Endogenous Risk(二).mp4 36.8 MB
├─65.13Endogenous Risk(三).mp4 40.2 MB
├─65.14Endogenous Risk(四).mp4 18.3 MB
├─65.15Endogenous Risk(五).mp4 35.5 MB
├─65.16Endogenous Risk(六).mp4 37.1 MB
├─65.17Heterogeneous Beliefs(一).mp4 42.4 MB
├─65.18Heterogeneous Beliefs(二).mp4 44.8 MB
├─65.19总结.mp4 21.1 MB
├─65.1导论(一).mp4 39.0 MB
├─65.2导论(二).mp4 39.7 MB
├─65.3导论(三).mp4 21.4 MB
├─65.4导论(四).mp4 30.3 MB
├─65.5导论(五).mp4 37.6 MB
├─65.6Classical Benchmarks(一).mp4 31.9 MB
├─65.7Classical Benchmarks(二).mp4 28.6 MB
├─65.8Classical Benchmarks(三).mp4 40.0 MB
├─65.9Classical Benchmarks(四).mp4 22.4 MB
├─66-广泛出现的幂律分布
├─66.1生物界(一).mp4 29.0 MB
├─66.2生物界(二).mp4 24.3 MB
├─66.3生物界(三).mp4 22.9 MB
├─66.4生物界(四).mp4 31.0 MB
├─66.5城市、商业(一).mp4 33.9 MB
├─66.6城市、商业(二).mp4 33.3 MB
├─66.7启示(一).mp4 31.5 MB
├─66.8启示(二).mp4 17.6 MB
├─66.9总结.mp4 18.3 MB
├─67-自然启发算法
├─67.10粒子群算法(一).mp4 37.2 MB
├─67.11粒子群算法(二).mp4 38.2 MB
├─67.12粒子群算法(三).mp4 33.6 MB
├─67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 25.7 MB
├─67.14更多的类似的算法(一).mp4 34.9 MB
├─67.15更多的类似的算法(二).mp4 27.4 MB
├─67.16答疑.mp4 35.4 MB
├─67.1课程回顾及答疑.mp4 29.7 MB
├─67.2概括(一).mp4 29.2 MB
├─67.3概括(二).mp4 15.9 MB
├─67.4模拟退火算法(一).mp4 40.2 MB
├─67.5模拟退火算法(二).mp4 32.8 MB
├─67.6进化相关的算法(一).mp4 26.4 MB
├─67.7进化相关的算法(二).mp4 29.7 MB
├─67.8进化相关的算法(三).mp4 36.0 MB
├─67.9进化相关的算法(四).mp4 27.6 MB
├─68-机器学习的方法
├─68.10输出是最好的学习(二).mp4 16.0 MB
├─68.11案例(一).mp4 27.6 MB
├─68.12案例(二).mp4 18.3 MB
├─68.13案例(三).mp4 20.5 MB
├─68.14案例(四).mp4 38.0 MB
├─68.15案例(五).mp4 16.4 MB
├─68.1为什么要讲学习方法.mp4 24.7 MB
├─68.2阅读论文.mp4 19.9 MB
├─68.3综述式文章举例(一).mp4 88.3 MB
├─68.4综述式文章举例(二).mp4 150.5 MB
├─68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 51.6 MB
├─68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 33.8 MB
├─68.7铁哥答疑(一).mp4 28.5 MB
├─68.8铁哥答疑(二).mp4 19.2 MB
├─68.9输出是最好的学习(一).mp4 22.2 MB
├─69-模型可视化工程管理
├─69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一).mp4 30.8 MB
├─69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(二).mp4 38.7 MB
├─69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 71.3 MB
├─69.13日志管理系统—ELK.mp4 50.4 MB
├─69.14极速Bi系统—superset.mp4 40.2 MB
├─69.15Dashboard补充.mp4 55.4 MB
├─69.16ELK补充.mp4 63.3 MB
├─69.17Superset补充.mp4 60.9 MB
├─69.18Superset补充及总结.mp4 20.4 MB
├─69.1课程简介.mp4 20.7 MB
├─69.2虚拟换环境—Anaconda&docker(一).mp4 28.7 MB
├─69.3虚拟换环境—Anaconda&docker(二).mp4 30.0 MB
├─69.4虚拟换环境—Anaconda&docker(三).mp4 59.3 MB
├─69.5虚拟换环境—Anaconda&docker(四).mp4 34.5 MB
├─69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五).mp4 53.3 MB
├─69.7虚拟换环境—Anaconda&docker(六).mp4 38.2 MB
├─69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七).mp4 54.6 MB
├─69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八).mp4 49.7 MB
├─70-Value Iteration Networks
├─70.1Background&Motivation.mp4 23.0 MB
├─70.2Value Iteration.mp4 19.8 MB
├─70.3Grid—world Domain.mp4 23.8 MB
├─70.4总结及答疑.mp4 26.4 MB
├─70-最新回放
├─0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4 469.9 MB
├─0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4 371.7 MB
├─71-非线性动力学系统(上)
├─71.10混沌(一).mp4 28.6 MB
├─71.11混沌(二).mp4 24.6 MB
├─71.12混沌(三).mp4 21.4 MB
├─71.13混沌(四).mp4 24.0 MB
├─71.14混沌(五).mp4 32.4 MB
├─71.15混沌(六).mp4 86.2 MB
├─71.16混沌(七).mp4 157.7 MB
├─71.17混沌(八).mp4 31.5 MB
├─71.18混沌(九).mp4 31.5 MB
├─71.19混沌(十).mp4 19.8 MB
├─71.1非线性动力学系统(一).mp4 28.0 MB
├─71.20混沌(十一).mp4 30.3 MB
├─71.2非线性动力学系统(二).mp4 33.7 MB
├─71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 33.7 MB
├─71.4Bifurcation(一).mp4 13.7 MB
├─71.5Bifurcation(二).mp4 34.2 MB
├─71.6Bifurcation(三).mp4 32.0 MB
├─71.7Bifurcation(四).mp4 28.7 MB
├─71.8Bifurcation(五).mp4 38.0 MB
├─71.9Bifurcation(六).mp4 65.6 MB
├─72-非线性动力学系统(下)
├─72.1自然语言处理乱弹(一).mp4 30.9 MB
├─72.2自然语言处理乱弹(二).mp4 34.1 MB
├─72.3RNN.mp4 34.4 MB
├─72.4RNN及答疑.mp4 30.8 MB
├─73-自然语言处理导入
├─73.1中文分词.mp4 27.7 MB
├─73.2中文分词、依存文法分析.mp4 26.7 MB
├─73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4 40.9 MB
├─73.4知识库构建、问答系统.mp4 42.7 MB
├─73.5示范战狼2的豆瓣评论词云(一).mp4 56.9 MB
├─73.6示范战狼2的豆瓣评论词云(二).mp4 54.8 MB
├─73.7示范战狼2的豆瓣评论词云(三).mp4 62.7 MB
├─73.8示范战狼2的豆瓣评论词云(四).mp4 72.2 MB
├─73.9示范战狼2的豆瓣评论词云(五).mp4 62.9 MB
├─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 32.4 MB
├─74.11一些传播动力学模型(八).mp4 23.5 MB
├─74.12仿真模型的建立过程(一).mp4 45.0 MB
├─74.13仿真模型的建立过程(二).mp4 44.3 MB
├─74.14仿真模型的建立过程(三).mp4 63.7 MB
├─74.15仿真模型的建立过程(四).mp4 44.2 MB
├─74.16Combining complex networks and data mining.mp4 31.9 MB
├─74.1一些基本概念.mp4 18.5 MB
├─74.2常用的统计描述物理量.mp4 14.4 MB
├─74.3四种网络模型.mp4 30.3 MB
├─74.4一些传播动力学模型(一).mp4 28.2 MB
├─74.5一些传播动力学模型(二).mp4 28.9 MB
├─74.6一些传播动力学模型(三).mp4 29.6 MB
├─74.7一些传播动力学模型(四).mp4 31.4 MB
├─74.8一些传播动力学模型(五).mp4 29.5 MB
├─74.9一些传播动力学模型(六).mp4 27.8 MB
├─75-RNN及LSTM
├─75.10梯度消失与梯度爆炸(二).mp4 23.9 MB
├─75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4 19.8 MB
├─75.12LSTM.mp4 32.5 MB
├─75.13LSTM、Use Examples.mp4 36.5 MB
├─75.14词向量、Deep RNN.mp4 22.0 MB
├─75.15Encoder Decoder Structure.mp4 20.2 MB
├─75.16LSTM Text Generation(一).mp4 44.1 MB
├─75.17LSTM Text Generation(二).mp4 53.5 MB
├─75.18LSTM Text Generation(三).mp4 54.8 MB
├─75.1RNN—序列处理器(一).mp4 23.3 MB
├─75.2RNN—序列处理器(二).mp4 31.4 MB
├─75.3A simple enough case.mp4 29.0 MB
├─75.4A dance between fix points.mp4 30.7 MB
├─75.5Fix point、Train Chaos.mp4 26.8 MB
├─75.6RNN作为生成模型(动力系统).mp4 24.6 MB
├─75.7RNN训练—BPTT(一).mp4 22.9 MB
├─75.8RNN训练—BPTT(二).mp4 18.8 MB
├─75.9梯度消失与梯度爆炸(一).mp4 22.7 MB
├─76-漫谈人工智能创业
├─76.10三个战略管理学商业模型(三).mp4 39.7 MB
├─76.11三个战略管理学商业模型(四).mp4 41.5 MB
├─76.12三个战略管理学商业模型(五).mp4 31.4 MB
├─76.13三个战略管理学商业模型(六).mp4 96.1 MB
├─76.14三个战略管理学商业模型(七).mp4 33.2 MB
├─76.15三个战略管理学商业模型(八).mp4 22.9 MB
├─76.16三个战略管理学商业模型(九).mp4 27.0 MB
├─76.17关于Entrepreneurship.mp4 13.3 MB
├─76.1人工智能对我们生活的影响(一).mp4 51.7 MB
├─76.2人工智能对我们生活的影响(二).mp4 38.1 MB
├─76.3人工智能对我们生活的影响(三).mp4 47.4 MB
├─76.4人工智能对我们生活的影响(四).mp4 67.9 MB
├─76.5人工智能对我们生活的影响(五).mp4 70.7 MB
├─76.6人工智能对我们生活的影响(六).mp4 105.5 MB
├─76.7人工智能创业中的商业思维.mp4 29.7 MB
├─76.8三个战略管理学商业模型(一).mp4 19.8 MB
├─76.9三个战略管理学商业模型(二).mp4 19.4 MB
├─77-深度学习其他主题
├─77.10程序讲解(三).mp4 47.9 MB
├─77.1神经网络的无穷潜力.mp4 30.3 MB
├─77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4 27.7 MB
├─77.3受限玻尔兹曼机.mp4 36.2 MB
├─77.4对抗学习(一).mp4 26.4 MB
├─77.5对抗学习(二).mp4 24.2 MB
├─77.6对抗学习(三).mp4 24.4 MB
├─77.7对抗学习(四).mp4 54.5 MB
├─77.8程序讲解(一).mp4 43.0 MB
├─77.9程序讲解(二).mp4 54.5 MB
├─购买课程,扫码加微信.jpg 145.2 KB
├─78-课程总结
├─78.10课程总结(二).mp4 32.7 MB
├─78.1开场.mp4 21.2 MB
├─78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4 60.9 MB
├─78.3猫狗大战—CNN实战(一).mp4 42.0 MB
├─78.4猫狗大战—CNN实战(二).mp4 35.4 MB
├─78.5RNN诗人.mp4 28.9 MB
├─78.6课程复习.mp4 33.2 MB
├─78.7课程大纲(一).mp4 18.4 MB
├─78.8课程大纲(二).mp4 18.8 MB
├─78.9课程总结(一).mp4 16.5 MB
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