W门大学

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W门大学-3528元-人工智能、大数据与复杂系统

资源内容： W门大学-3528元-人工智能、大数据与复杂系统 |____78-课程总结 |____78.9课程总结（一）.mp4 |____78.8课程大纲（二）.mp4 |____78.7课程大纲（一）.mp4 |____78.6课程复习.mp4 |____78.5RNN诗人.mp4 |____78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4 |____78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4 |____78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4 |____78.1开场.mp4 |____78.10课程总结（二）.mp4 |____77-学习其他主题 |____77.9程序讲解（二）.mp4 |____77.8程序讲解（一）.mp4 |____77.7学习（四）.mp4 |____77.6学习（三）.mp4 |____77.5学习（二）.mp4 |____77.4学习（一）.mp4 |____77.3玻尔兹曼机.mp4 |____77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4 |____77.10程序讲解（三）.mp4 |____77.1.mp4 |____76-漫谈人工智能创业 |____76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4 |____76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4 |____76.7人工智能创业中的商业思维.mp4 |____76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4 |____76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4 |____76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4 |____76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp4 |____76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp4 |____76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4 |____76.17关于Entrepreneurship.mp4 |____76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4 |____76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4 |____76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4 |____76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4 |____76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4 |____76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4 |____76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4 |____75-RNN及LSTM |____75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4 |____75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4 |____75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4 |____75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4 |____75.5Fix point、Train Chaos.mp4 |____75.4A dance between fix points.mp4 |____75.3A simple enough case.mp4 |____75.2RNN—序列处理器（二）.mp4 |____75.1RNN—序列处理器（一）.mp4 |____75.18LSTM Text Generation（三）.mp4 |____75.17LSTM Text Generation（二）.mp4 |____75.16LSTM Text Generation（一）.mp4 |____75.15Encoder Decoder Structure.mp4 |____75.14词向量、Deep RNN.mp4 |____75.13LSTM、Use Examples.mp4 |____75.12LSTM.mp4 |____75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4 |____75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4 |____74-复杂网络上的物理传输过程 |____74.9一些传播动力学模型（六）.mp4 |____74.8一些传播动力学模型（五）.mp4 |____74.7一些传播动力学模型（四）.mp4 |____74.6一些传播动力学模型（三）.mp4 |____74.5一些传播动力学模型（二）.mp4 |____74.4一些传播动力学模型（一）.mp4 |____74.3四种网络模型.mp4 |____74.2常用的统计描述物理量.mp4 |____74.1一些基本概念.mp4 |____74.16Combining complex networks and data mining.mp4 |____74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4 |____74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4 |____74.13仿真模型的建立过程（二）.mp4 |____74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4 |____74.11一些传播动力学模型（八）.mp4 |____74.10一些传播动力学模型（七）.mp4 |____73-自然语言处理导入 |____73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp4 |____73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp4 |____73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4 |____73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4 |____73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4 |____73.4知识库构建、问答系统.mp4 |____73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4 |____73.2中文分词、依存文法分析.mp4 |____73.1中文分词.mp4 |____72-线动力学系统（下） |____72.4RNN及.mp4 |____72.3RNN.mp4 |____72.2自然语言处理（二）.mp4 |____72.1自然语言处理（一）.mp4 |____71-线动力学系统（上） |____71.9Bifurcation（六）.mp4 |____71.8Bifurcation（五）.mp4 |____71.7Bifurcation（四）.mp4 |____71.6Bifurcation（三）.mp4 |____71.5Bifurcation（二）.mp4 |____71.4Bifurcation（一）.mp4 |____71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 |____71.2线动力学系统（二）.mp4 |____71.20混沌（十一）.mp4 |____71.1线动力学系统（一）.mp4 |____71.19混沌（十）.mp4 |____71.18混沌（九）.mp4 |____71.17混沌（八）.mp4 |____71.16混沌（七）.mp4 |____71.15混沌（六）.mp4 |____71.14混沌（五）.mp4 |____71.13混沌（四）.mp4 |____71.12混沌（三）.mp4 |____71.11混沌（二）.mp4 |____71.10混沌（一）.mp4 |____70-最新回放 |____0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4 |____0822 CNN RNN回顾非线性动力学引入.mp4 |____70-Value Iteration Networks |____70.4总结及答疑.mp4 |____70.3Grid—world Domain.mp4 |____70.2Value Iteration.mp4 |____70.1Background&Motivation.mp4 |____69-模型可视化工程管理 |____69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4 |____69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4 |____69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4 |____69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4 |____69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4 |____69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4 |____69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4 |____69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4 |____69.1课程简介.mp4 |____69.18Superset补充及总结.mp4 |____69.17Superset补充.mp4 |____69.16ELK补充.mp4 |____69.15Dashboard补充.mp4 |____69.14极速Bi系统—superset.mp4 |____69.13日志管理系统—ELK.mp4 |____69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 |____69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4 |____69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4 |____68-机器学习的方法 |____68.9输出是最好的学习（一）.mp4 |____68.8铁哥答疑（二）.mp4 |____68.7铁哥答疑（一）.mp4 |____68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 |____68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 |____68.4综述式文章举例（二）.mp4 |____68.3综述式文章举例（一）.mp4 |____68.2阅读论文.mp4 |____68.1为什么要讲学习方法.mp4 |____68.15案例（五）.mp4 |____68.14案例（四）.mp4 |____68.13案例（三）.mp4 |____68.12案例（二）.mp4 |____68.11案例（一）.mp4 |____68.10输出是最好的学习（二）.mp4 |____67-自然启发算法 |____67.9进化相关的算法（四）.mp4 |____67.8进化相关的算法（三）.mp4 |____67.7进化相关的算法（二）.mp4 |____67.6进化相关的算法（一）.mp4 |____67.5模拟退火算法（二）.mp4 |____67.4模拟退火算法（一）.mp4 |____67.3概括（二）.mp4 |____67.2概括（一）.mp4 |____67.1课程回顾及答疑.mp4 |____67.16答疑.mp4 |____67.15更多的类似的算法（二）.mp4 |____67.14更多的类似的算法（一）.mp4 |____67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 |____67.12粒子群算法（三）.mp4 |____67.11粒子群算法（二）.mp4 |____67.10粒子群算法（一）.mp4 |____66-广泛出现的幂律分布 |____66.9总结.mp4 |____66.8启示（二）.mp4 |____66.7启示（一）.mp4 |____66.6城市、商业（二）.mp4 |____66.5城市、商业（一）.mp4 |____66.4界（四）.mp4 |____66.3界（三）.mp4 |____66.2界（二）.mp4 |____66.1界（一）.mp4 |____65-金融市场的复杂性 |____65.9Classical Benchmarks（四）.mp4 |____65.8Classical Benchmarks（三）.mp4 |____65.7Classical Benchmarks（二）.mp4 |____65.6Classical Benchmarks（一）.mp4 |____65.5导论（五）.mp4 |____65.4导论（四）.mp4 |____65.3导论（三）.mp4 |____65.2导论（二）.mp4 |____65.1导论（一）.mp4 |____65.19总结.mp4 |____65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4 |____65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4 |____65.16Endogenous Risk（六）.mp4 |____65.15Endogenous Risk（五）.mp4 |____65.14Endogenous Risk（四）.mp4 |____65.13Endogenous Risk（三）.mp4 |____65.12Endogenous Risk（二）.mp4 |____65.11Endogenous Risk（一）.mp4 |____65.10Classical Benchmarks（五）.mp4 |____64-用伊辛模型理解复杂系统 |____64.9（空间中的）投票模型.mp4 |____64.8正问题和反问题.mp4 |____64.7Critical Exponents.mp4 |____64.6相变和临界现象.mp4 |____64.5Ising Model(2D).mp4 |____64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 |____64.3伊辛模型（二）.mp4 |____64.2伊辛模型（一）.mp4 |____64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 |____64.19答疑.mp4 |____64.18总结.mp4 |____64.17深度学习与重正化群（二）.mp4 |____64.16深度学习与重正化群（一）.mp4 |____64.15限制Boltzmann机.mp4 |____64.14Hopfield神经网络.mp4 |____64.13自旋玻璃.mp4 |____64.12集体运动Vicsek模型.mp4 |____64.11观念动力学.mp4 |____64.10（网络中的）投票模型.mp4 |____63-ABM简介及金融市场建模 |____63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 |____63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 |____63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 |____63.6ABM为经济系统建模.mp4 |____63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4 |____63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4 |____63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4 |____63.2系统与系统建模.mp4 |____63.1课程介绍.mp4 |____63.18ABM的特点.mp4 |____63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 |____63.16学习模型.mp4 |____63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 |____63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 |____63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4 |____63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4 |____63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4 |____63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4 |____62-复杂网络简介 |____62.7Algorithms（二）.mp4 |____62.6Algorithms（一）.mp4 |____62.5Models（二）.mp4 |____62.4Models（一）.mp4 |____62.3BasicConcepts（二）.mp4 |____62.2BasicConcepts（一）.mp4 |____62.1Networks in real worlds.mp4 |____61-统计物理专题（二） |____61.5配分函数Z.mp4 |____61.4Boltzmann分布.mp4 |____61.3信息熵（二）.mp4 |____61.2信息熵（一）.mp4 |____61.1神奇公式.mp4.mp4 |____60-统计物理专题（一） |____60.9.mp4 |____60.8温度的本质（二）.mp4 |____60.7温度的本质（一）.mp4 |____60.6再造整个世界（二）.mp4 |____60.5再造整个世界（一）.mp4 |____60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4 |____60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4 |____60.2统计物理的开端（二）.mp4 |____60.1统计物理的开端(一).mp4 |____60.13 四大热力学势（二）.mp4 |____60.12四大热力学势（一）.mp4 |____60.11化学势.mp4 |____60.10证明理想气体方程.mp4 |____59-区块链一场革命 |____59.4以太坊简介及ICO.mp4 |____59.3比特币（三）.mp4 |____59.2比特币（二）.mp4 |____59.1比特币（一）.mp4 |____58-订单流模型 |____58.9订单流数据分析（五）.mp4 |____58.8订单流数据分析（四）.mp4 |____58.7订单流数据分析（三）.mp4 |____58.6订单流数据分析（二）.mp4 |____58.5订单流数据分析（一）.mp4 |____58.4点过程基础（三）.mp4 |____58.3点过程基础（二）.mp4 |____58.2点过程基础（一）.mp4 |____58.1交易.mp4 |____57-线动力学 |____57.6Poincare引理.mp4 |____57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4 |____57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4 |____57.2线动力系统.mp4 |____57.1非线动力学.mp4 |____56-网络 |____56.7RNN.mp4 |____56.6感受野.mp4 |____56.5数字识别（二）.mp4 |____56.4数字识别（一）.mp4 |____56.3Pooling.mp4 |____56.2卷积的三大特点.mp4 |____56.1卷积的本质.mp4 |____55-人工智能与设计 |____55.9人工智能（二）.mp4 |____55.8人工智能（一）.mp4 |____55.7人的智能的特点（三）.mp4 |____55.6人的智能的特点（二）.mp4 |____55.5人的智能的特点（一）.mp4 |____55.4人的智能（二）.mp4 |____55.3人的智能（一）.mp4 |____55.2已有人工智的设计应用.mp4 |____55.1智能存在的意义是什么.mp4 |____55.10使用人工智能的方式.mp4 |____54-Pig和Spark巩固 |____54.9Spark巩固（四）.mp4 |____54.8Spark巩固（三）.mp4 |____54.7Spark巩固（二）.mp4 |____54.6Spark巩固（一）.mp4 |____54.5Pig巩固（五）.mp4 |____54.4Pig巩固（四）.mp4 |____54.3Pig巩固（三）.mp4 |____54.2Pig巩固（二）.mp4 |____54.1Pig巩固（一）.mp4 |____54.10Spark巩固（五）.mp4 |____53-个化推荐算法 |____53.9算法评估和迭代.mp4 |____53.8建模step by step（三）.mp4 |____53.7建模step by step（二）.mp4 |____53.6建模step by step（一）.mp4 |____53.5推荐算法的演进（四）.mp4 |____53.4推荐算法的演进（三）.mp4 |____53.3推荐算法的演进（二）.mp4 |____53.2推荐算法的演进（一）.mp4 |____53.1个化推荐的发展.mp4 |____53.10工程望.mp4 |____52-计算机视觉深度学习入门工具篇 |____52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4 |____52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4 |____52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4 |____51-计算机视觉深度学习入门数据篇 |____51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 |____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 |____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 |____51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4 |____50-计算机视觉学习入门优化篇 |____50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 |____50.5优化器和多机并行.mp4 |____50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4 |____50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4 |____50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 |____50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4 |____49-计算机视觉深度学习入门结构篇 |____49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4 |____49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4 |____49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4 |____49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4 |____49.5特征如何组织（四）.mp4 |____49.4特征如何组织（三）.mp4 |____49.3特征如何组织（二）.mp4 |____49.2特征如何组织（一）.mp4 |____49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4 |____49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4 |____49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4 |____49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4 |____49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4 |____48-计算机视觉深度学习入门目的篇 |____48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4 |____48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4 |____48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4 |____48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4 |____48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4 |____48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4 |____48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4 |____47-人工智能金融应用 |____47.8机器学习方法（四）.mp4 |____47.7机器学习方法（三）.mp4 |____47.6机器学习方法（二）.mp4 |____47.5机器学习方法（一）.mp4 |____47.4人工智能金融应用（四）.mp4 |____47.3人工智能金融应用（三）.mp4 |____47.2人工智能金融应用（二）.mp4 |____47.1人工智能金融应用（一）.mp4 |____46-时间序列预测 |____46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4 |____46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4 |____46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4 |____46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4 |____46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4 |____46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4 |____46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 |____46.2时间序列预测概述（二）.mp4 |____46.1时间序列预测概述（一）.mp4 |____46.13课程答疑.mp4 |____46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4 |____46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4 |____46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4 |____45-网络基础与卷积网络 |____45.网络（五）.mp4 |____45.9网络（九）.mp4 |____45.8网络（八）.mp4 |____45.7网络（七）.mp4 |____45.6网络（六）.mp4 |____45.4网络（四）.mp4 |____45.3网络（三）.mp4 |____45.2网络（二）.mp4 |____45.1网络（一）.mp4 |____45.13卷积（二）.mp4 |____45.12卷积（一）.mp4 |____45.11图像处理基础.mp4 |____45.10网络（十）.mp4 |____44-监督学习－分类 |____44.9模型训练与选择（一）.mp4 |____44.8数据探索（六）.mp4 |____44.7数据探索（五）.mp4 |____44.6数据探索（四）.mp4 |____44.5数据探索（三）.mp4 |____44.4数据探索（二）.mp4 |____44.3数据探索（一）.mp4 |____44.2模型评估标准和案例分析.mp4 |____44.1常用的分类算法.mp4 |____44.14地震数据可视化过程（二）.mp4 |____44.13地震数据可视化过程（一）.mp4 |____44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4 |____44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4 |____44.10模型训练与选择（二）.mp4 |____43-监督学习－回归 |____43.9案例分析（四）.mp4 |____43.8案例分析（三）.mp4 |____43.7案例分析（二）.mp4 |____43.6案例分析（一）.mp4 |____43.5机器学习工作流程（四）.mp4 |____43.4机器学习工作流程（三）.mp4 |____43.3机器学习工作流程（二）.mp4 |____43.2机器学习工作流程（一）.mp4 |____43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 |____43.12经验分享（三）.mp4 |____43.11经验分享（二）.mp4 |____43.10经验分享（一）.mp4 |____42-网络 |____42.6网络（四）.mp4 |____42.5网络（三）.mp4 |____42.4网络（二）.mp4 |____42.3网络（一）.mp4 |____42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4 |____42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4 |____41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 |____41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4 |____41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4 |____41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4 |____41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4 |____41.5集成模型总结（五）.mp4 |____41.4集成模型总结（四）.mp4 |____41.3集成模型总结（三）.mp4 |____41.2集成模型总结（二）.mp4 |____41.1集成模型总结（一）.mp4 |____41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4 |____41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4 |____41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4 |____41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4 |____41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4 |____41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4 |____40-SVM和网络引入 |____40.9SVM（八）.mp4 |____40.8SVM（七）.mp4 |____40.7SVM（六）.mp4 |____40.6SVM（五）.mp4 |____40.5SVM（四）.mp4 |____40.4SVM（三）.mp4 |____40.3SVM（二）.mp4 |____40.2SVM（一）.mp4 |____40.1VC维.mp4 |____40.13SVM（十二）和网络引入.mp4 |____40.12SVM（十一）.mp4 |____40.11SVM（十）.mp4 |____40.10SVM（九）.mp4 |____39-强化学习（下） |____39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4 |____39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4 |____39.7基于模型的RL（六）.mp4 |____39.6基于模型的RL（五）.mp4 |____39.5基于模型的RL（四）.mp4 |____39.4基于模型的RL（三）.mp4 |____39.3基于模型的RL（二）.mp4 |____39.2基于模型的RL（一）.mp4 |____39.1Policy Learning总结.mp4 |____39.16RL in alphaGo（四）.mp4 |____39.15RL in alphaGo（三）.mp4 |____39.14RL in alphaGo（二）.mp4 |____39.13RL in alphaGo（一）.mp4 |____39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4 |____39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4 |____39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4 |____38-强化学习（上） |____38.9Policy Learning（一）.mp4 |____38.8Evaluation Problem（四）.mp4 |____38.7Evaluation Problem（三）.mp4 |____38.6Evaluation Problem（二）.mp4 |____38.5Evaluation Problem（一）.mp4 |____38.4操作性条件反射.mp4 |____38.3经典条件反射（二）.mp4 |____38.2经典条件反射（一）.mp4 |____38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 |____38.14Policy Learning（六）.mp4 |____38.13Policy Learning（五）.mp4 |____38.12Policy Learning（四）.mp4 |____38.11Policy Learning（三）.mp4 |____38.10Policy Learning（二）.mp4 |____37-数据呈现进阶 |____37.9D3（二）.mp4 |____37.8D3（一）.mp4 |____37.7DOM和开发者工具.mp4 |____37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 |____37.5静态信息图（五）.mp4 |____37.4静态信息图（四）.mp4 |____37.3静态信息图（三）.mp4 |____37.2静态信息图（二）.mp4 |____37.1静态信息图（一）.mp4 |____37.15Make a map（二）.mp4 |____37.14Make a map（一）.mp4 |____37.13D3支持的数据类型.mp4 |____37.12svg.html.mp4 |____37.11div.html.mp4 |____37.10D3（三）.mp4 |____36-决策树到随机森林 |____36.9gt多样化.mp4 |____36.8Blending.mp4 |____36.7集成方法（二）.mp4 |____36.6集成方法（一）.mp4 |____36.5模型参数的介绍.mp4 |____36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4 |____36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4 |____36.2随机森林.mp4 |____36.1决策树.mp4 |____36.15Boosting方法（四）.mp4 |____36.14Boosting方法（三）.mp4 |____36.13Boosting方法（二）.mp4 |____36.12Boosting方法（一）.mp4 |____36.11Bagging与决策树（二）.mp4 |____36.10Bagging与决策树（一）.mp4 |____35-第四范式分享 |____35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 |____35.7评估模型.mp4 |____35.6推荐系统机器学习模型.mp4 |____35.5数据拆分与特征工程.mp4 |____35.4求解—从数据到模型.mp4 |____35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 |____35.2人是如何推荐商品的.mp4 |____35.1推荐技术的介绍.mp4 |____34-D-Park实战 |____34.9Spark应用（三）.mp4 |____34.8Spark应用（二）.mp4 |____34.7Spark应用（一）.mp4 |____34.6Pig应用（六）.mp4 |____34.5Pig应用（五）.mp4 |____34.4Pig应用（四）.mp4 |____34.3Pig应用（三）.mp4 |____34.2Pig应用（二）.mp4 |____34.1Pig应用（一）.mp4 |____34.13Spark应用（七）.mp4 |____34.12Spark应用（六）.mp4 |____34.11Spark应用（五）.mp4 |____34.10Spark应用（四）.mp4 |____33-云计算初步 |____33.9Hive应用（四）.mp4 |____33.8Hive应用（三）.mp4 |____33.7Hive应用（二）.mp4 |____33.6Hive应用（一）.mp4 |____33.5MapReduce（二）.mp4 |____33.4MapReduce（一）.mp4 |____33.3Hdfs应用（二）.mp4 |____33.2Hdfs应用（一）.mp4 |____33.1Hadoop介绍.mp4 |____32-数据呈现基础 |____32.8图形选择（三）.mp4 |____32.7图形选择（二）.mp4 |____32.6图形选择（一）.mp4 |____32.5视觉编码.mp4 |____32.4数据可视化流程.mp4 |____32.3设计原则.mp4 |____32.2什么是数据可视化.mp4 |____32.1课程安排.mp4 |____31-决策树 |____31.4决策树（四）.mp4 |____31.3决策树（三）.mp4 |____31.2决策树（二）.mp4 |____31.1决策树（一）.mp4 |____30-Python进阶（下） |____30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4 |____30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4 |____30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4 |____30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4 |____30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4 |____30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4 |____30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4 |____30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4 |____30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4 |____29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 |____29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4 |____29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4 |____29.7熵（七）.mp4 |____29.6熵（六）.mp4 |____29.5熵（五）.mp4 |____29.4熵（四）.mp4 |____29.3熵（三）.mp4 |____29.2熵（二）.mp4 |____29.1熵（一）.mp4 |____29.13SVM引入.mp4 |____29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4 |____29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4 |____29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4 |____28-Scikit-Learn |____28.9模型实例、模型选择（五）.mp4 |____28.8模型实例、模型选择（四）.mp4 |____28.7模型实例、模型选择（三）.mp4 |____28.6模型实例、模型选择（二）.mp4 |____28.5模型实例、模型选择（一）.mp4 |____28.4数据处理（二）.mp4 |____28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4 |____28.2Scikit-Learn介绍.mp4 |____28.1课程介绍.mp4 |____27-Python进阶（上） |____27.9Pandas基本操作（三）.mp4 |____27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4 |____27.7Pandas基本操作（一）.mp4 |____27.6NumPy基本操作（六）.mp4 |____27.5NumPy基本操作（五）.mp4 |____27.4NumPy基本操作（四）.mp4 |____27.3NumPy基本操作（三）.mp4 |____27.2NumPy基本操作（二）.mp4 |____27.1NumPy基本操作（一）.mp4 |____27.14Pandas绘图（四）.mp4 |____27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4 |____27.12Pandas绘图（二）.mp4 |____27.11Pandas绘图（一）.mp4 |____27.10Pandas基本操作（四）.mp4 |____26-线分类器 |____26.9Perceptron（二）.mp4 |____26.8Perceptron（一）.mp4 |____26.7LDA（三）.mp4 |____26.6LDA（二）.mp4 |____26.5LDA（一）.mp4 |____26.4线分类器.mp4 |____26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4 |____26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4 |____26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4 |____26.13熵与信息（二）.mp4 |____26.12熵与信息（一）.mp4 |____26.11Perceptron（四）.mp4 |____26.10Perceptron（三）.mp4 |____25-Python操作数据库、 Python爬虫 |____25.9Python操作数据库（一）.mp4 |____25.8命令行操作数据库（四）.mp4 |____25.7命令行操作数据库（三）.mp4 |____25.6命令行操作数据库（二）.mp4 |____25.5命令行操作数据库（一）.mp4 |____25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 |____25.3认识关系型数据库（二）.mp4 |____25.2认识关系型数据库（一）.mp4 |____25.1课程介绍.mp4 |____25.17Python爬虫（五）.mp4 |____25.16Python爬虫（四）.mp4 |____25.15Python爬虫（三）.mp4 |____25.14Python爬虫（二）.mp4 |____25.13Python爬虫（一）.mp4 |____25.12Python操作数据库（四）.mp4 |____25.11Python操作数据库（三）.mp4 |____25.10Python操作数据库（二）.mp4 |____24-数据科学和统计学（下） |____24.9随机变量（四）.mp4 |____24.8随机变量（三）.mp4 |____24.7随机变量（二）.mp4 |____24.6随机变量（一）.mp4 |____24.5概率空间.mp4 |____24.4理解统计思想（三）.mp4 |____24.3理解统计思想（二）.mp4 |____24.2理解统计思想（一）.mp4 |____24.1课程Overview.mp4 |____24.13假设检验（二）.mp4 |____24.12假设检验（一）.mp4 |____24.11参数估计（二）.mp4 |____24.10参数估计（一）.mp4 |____23-PCA、降维方法引入 |____23.9PCA背后的假设（二）.mp4 |____23.8PCA背后的假设（一）.mp4 |____23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 |____23.6PCA数学分析方法（四）.mp4 |____23.5PCA数学分析方法（三）.mp4 |____23.4PCA数学分析方法（二）.mp4 |____23.3PCA数学分析方法（一）.mp4 |____23.2降维存在的原因.mp4 |____23.1无监督学习框架.mp4 |____22-Python基础课程（下） |____22.9函数（二）.mp4 |____22.8函数（一）.mp4 |____22.7循环（四）.mp4 |____22.6循环（三）.mp4 |____22.5课间答疑.mp4 |____22.4循环（二）.mp4 |____22.3循环（一）.mp4 |____22.2条件判断（二）.mp4 |____22.1条件判断（一）.mp4 |____22.14类（三）.mp4 |____22.13类（二）.mp4 |____22.12类（一）.mp4 |____22.11函数（四）.mp4 |____22.10函数（三）.mp4 |____21-监督学习框架 |____21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4 |____21.8监督学习框架（二）.mp4 |____21.7监督学习框架（一）.mp4 |____21.6超参数（二）.mp4 |____21.5超参数（一）.mp4 |____21.4lasso回归.mp4 |____21.3正则化.mp4 |____21.2最大后验估计.mp4 |____21.1经验误差和泛化误差.mp4 |____21.14高斯判别模型（二）.mp4 |____21.13高斯判别模型（一）.mp4 |____21.12线性分类器.mp4 |____21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4 |____21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4 |____20-线代数—特征值与特征向量 |____20.9本征值的计算（二）.mp4 |____20.8本征值的计算（一）.mp4 |____20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4 |____20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4 |____20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 |____20.4例题讲解（三）.mp4 |____20.3例题讲解（二）.mp4 |____20.2例题讲解（一）.mp4 |____20.1线代数知识点回顾.mp4 |____20.14厄米矩阵.mp4 |____20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 |____20.12对偶空间（二）.mp4 |____20.11对偶空间（一）.mp4 |____20.10线代数核心定理.mp4 |____19-Python基础课程（上） |____19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4 |____19.8课间答疑.mp4 |____19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4 |____19.6变量类型—bool类型.mp4 |____19.5变量类型—数值类型.mp4 |____19.4变量—代码规范.mp4 |____19.3变量—命名规范.mp4 |____19.2Python介绍（二）.mp4 |____19.1Python介绍（一）.mp4 |____19.15变量类型—字典类型（二）.mp4 |____19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4 |____19.13变量类型—列表类型（三）.mp4 |____19.12变量类型—列表类型（二）.mp4 |____19.11变量类型—列表类型（一）.mp4 |____19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4 |____18-线代数—矩阵、等价类和行列式 |____18.9等价关系.mp4 |____18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4 |____18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4 |____18.6线代数解微分方程.mp4 |____18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4 |____18.4相似矩阵.mp4 |____18.3可矩阵表示坐标变化.mp4 |____18.2矩阵表示线变化.mp4 |____18.1线代数知识点回顾.mp4 |____18.13行列式（三）.mp4 |____18.12行列式（二）.mp4 |____18.11行列式（一）.mp4 |____18.10等价类.mp4 |____17-数据科学和统计学（上） |____17.9随机变量（一）.mp4 |____17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4 |____17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4 |____17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4 |____17.5回顾数据科学（一）.mp4 |____17.4回顾统计学（三）.mp4 |____17.3回顾统计学（二）.mp4 |____17.2回顾统计学（一）.mp4 |____17.1课程Overview.mp4 |____17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4 |____17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4 |____17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4 |____17.10随机变量（二）.mp4 |____16-线 |____16.9傅立.mp4 |____16.8连续傅.mp4 |____16.7线空间八条法则（三）.mp4 |____16.6线空间八条法则（二）.mp4 |____16.5线空间八条法则（一）.mp4 |____16.4线空间.mp4 |____16.3线律.mp4 |____16.2线代数应用方法论.mp4 |____16.1线代数概述.mp4 |____16.12秩.mp4 |____16.11线关.mp4 |____16.10常规线空间.mp4 |____15-朴素贝叶斯和最大似然估计 |____15.9TF-IDF（二）.mp4 |____15.8TF-IDF（一）.mp4 |____15.7算法设计.mp4 |____15.6朴素贝叶斯（二）.mp4 |____15.5朴素贝叶斯（一）.mp4 |____15.4先验到后验的过程.mp4 |____15.3贝叶斯先验.mp4 |____15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4 |____15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4 |____15.12最大似然估计（二）.mp4 |____15.11最大似然估计（一）.mp4 |____15.10朴素贝叶斯（三）.mp4 |____14-高等数学—正态分布 |____14.5多维正态分布.mp4 |____14.4二维正态分布.mp4 |____14.3误差函数.mp4 |____14.2中心极限定理.mp4 |____14.1标准正态分布.mp4 |____13-高等数学—积分 |____13.4分部积分（二）.mp4 |____13.3分部积分（一）.mp4 |____13.2微积分基本定理.mp4 |____13.1黎曼积.mp4 |____12-高等数学—偏导数 |____12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 |____12.2链式法则.mp4 |____12.1偏导数的对称性.mp4 |____11-高等数学—泰勒展开 |____11.5泰勒展开求极限（二）.mp4 |____11.4泰勒展开求极限（一）.mp4 |____11.3欧拉公式.mp4 |____11.2展开半径.mp4 |____11.1泰勒展开.mp4 |____10-贝叶斯理论 |____10.9贝叶斯推理深入.mp4 |____10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4 |____10.7贝叶斯推理（三）.mp4 |____10.6贝叶斯推理（二）.mp4 |____10.5贝叶斯推理（一）.mp4 |____10.4概率与事件.mp4 |____10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4 |____10.2梯度优化（二）.mp4 |____10.1梯度优化（一）.mp4 |____10.14贝叶斯决策（三）.mp4 |____10.13贝叶斯决策（二）.mp4 |____10.12贝叶斯决策（一）.mp4 |____10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4 |____10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4 |____09-高等数学—导数 |____9.9洛比塔法则.mp4 |____9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 |____9.7罗尔定理.mp4 |____9.6泰勒展开.mp4 |____9.5复合函数的导数.mp4 |____9.4反函数的导数（二）.mp4 |____9.3反函数的导数（一）.mp4 |____9.2初等函数的导数.mp4 |____9.1导数的定义.mp4 |____9.10泰勒展开的证明.mp4 |____08-高等数学—两个重要的极限定理 |____8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 |____8.4夹逼定理.mp4 |____8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4 |____8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4 |____8.1元素与极限的知识点回顾.mp4 |____07-阿尔法狗与强化学习算法 |____7.6无监督学习.mp4 |____7.5Alphago给我们的启示.mp4 |____7.4强化学习算法（三）.mp4 |____7.3强化学习算法（二）.mp4 |____7.2强化学习算法（一）.mp4 |____7.1人工智能的发展.mp4 |____06-机器学习与监督算法 |____6.5简单回归实例（三）.mp4 |____6.4简单回归实例（二）.mp4 |____6.3简单回归实例（一）.mp4 |____6.2机器学习的类型.mp4 |____6.1什么是机器学习.mp4 |____05-复杂网络经济学应用 |____5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4 |____5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4 |____5.2复杂网络认识前后.mp4 |____5.1用网络的思维看经济结构.mp4 |____04-高等数学—元素和极限 |____4.9无穷大之比较（二）.mp4 |____4.8无穷大之比较（一）.mp4 |____4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4 |____4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4 |____4.5实数的元素个数（二）.mp4 |____4.4实数的元素个数（一）.mp4 |____4.3实数的定义（三）.mp4 |____4.2实数的定义（二）.mp4 |____4.1实数的定义（一）.mp4 |____4.14连续性.mp4 |____4.13极限的复合.mp4 |____4.12极限的四则运算.mp4 |____4.11极限的定义.mp4 |____4.10级数的收敛.mp4 |____03-人工智能的三个阶段 |____3.9课程大纲（一）.mp4 |____3.8课间答疑.mp4 |____3.7人工智能的应用（二）.mp4 |____3.6人工智能的应用（一）.mp4 |____3.5三个阶段总结分析.mp4 |____3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4 |____3.3课间答疑.mp4 |____3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 |____3.1规则阶段.mp4 |____3.10课程大纲（二）.mp4 |____02-大数据与机器学习 |____2.2大数据与机器学习.mp4 |____2.1大数据预测因为.mp4 |____01-复杂系统 |____1.4生活实例与本章答疑.mp4 |____1.3复杂系统引论.mp4 |____1.2预测失效原因.mp4 |____1.1物理预测的胜利与失效.mp4

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