万门大学人工智能、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_ev.mp4 51.88M

｜ 1.2预测失效原因_ev.mp4 17.77M

｜ 1.3复杂系统引论_ev.mp4 37.27M

｜ 1.4生活实例与本章答疑_ev.mp4 32.40M

02-大数据与机器学习

｜ 2.1大数据预测因为_ev.mp4 33.53M

｜ 2.2大数据与机器学习_ev.mp4 10.43M

03-人工智能的三个阶段

｜ 3.10课程大纲（二）_ev.mp4 29.09M

｜ 3.1规则阶段_ev.mp4 93.55M

｜ 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段_ev.mp4 16.44M

｜ 3.3课间答疑_ev.mp4 178.16M

｜ 3.4连接主义阶段发展至学习阶段_ev.mp4 43.15M

｜ 3.5三个阶段总结分析_ev.mp4 20.15M

｜ 3.6人工智能的应用（一）_ev.mp4 38.89M

｜ 3.7人工智能的应用（二）_ev.mp4 22.36M

｜ 3.8课间答疑_ev.mp4 171.58M

｜ 3.9课程大纲（一）_ev.mp4 35.73M

04-高等数学—元素和极限

｜ 4.10级数的收敛_ev.mp4 42.67M

｜ 4.11极限的定义_ev.mp4 34.83M

｜ 4.12极限的四则运算_ev.mp4 29.87M

｜ 4.13极限的复合_ev.mp4 22.31M

｜ 4.14连续性_ev.mp4 36.26M

｜ 4.1实数的定义（一）_ev.mp4 30.06M

｜ 4.2实数的定义（二）_ev.mp4 37.47M

｜ 4.3实数的定义（三）_ev.mp4 32.26M

｜ 4.4实数的元素个数（一）_ev.mp4 20.77M

｜ 4.5实数的元素个数（二）_ev.mp4 33.50M

｜ 4.6自然数个数少于实数个数（一）_ev.mp4 35.24M

｜ 4.7自然数个数少于实数个数（二）_ev.mp4 39.07M

｜ 4.8无穷大之比较（一）_ev.mp4 42.90M

｜ 4.9无穷大之比较（二）_ev.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_ev.mp4 41.42M

｜ 5.2复杂网络认识前后_ev.mp4 50.29M

｜ 5.3从网络结构看不同地区（一）_ev.mp4 63.96M

｜ 5.4从网络结构看不同地区（二）_ev.mp4 35.92M

06-机器学习与监督算法

｜ 6.1什么是机器学习_ev.mp4 22.82M

｜ 6.2机器学习的类型_ev.mp4 38.71M

｜ 6.3简单回归实例（一）_ev.mp4 39.09M

｜ 6.4简单回归实例（二）_ev.mp4 31.11M

｜ 6.5简单回归实例（三）_ev.mp4 175.29M

07-阿尔法狗与强化学习算法

｜ 7.1人工智能的发展_ev.mp4 37.92M

｜ 7.2强化学习算法（一）_ev.mp4 28.98M

｜ 7.3强化学习算法（二）_ev.mp4 45.27M

｜ 7.4强化学习算法（三）_ev.mp4 30.09M

｜ 7.5Alphago给我们的启示_ev.mp4 19.63M

｜ 7.6无监督学习_ev.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_ev.mp4 36.65M

｜ 8.2第一个重要极限定理的证明（一）_ev.mp4 33.85M

｜ 8.3第一个重要极限定理的证明（二）_ev.mp4 23.36M

｜ 8.4夹逼定理_ev.mp4 22.40M

｜ 8.5第二个重要极限定理的证明_ev.mp4 24.66M

09-高等数学—导数

｜ 9.10泰勒展开的证明_ev.mp4 32.83M

｜ 9.1导数的定义_ev.mp4 33.83M

｜ 9.2初等函数的导数_ev.mp4 40.48M

｜ 9.3反函数的导数（一）_ev.mp4 19.05M

｜ 9.4反函数的导数（二）_ev.mp4 24.05M

｜ 9.5复合函数的导数_ev.mp4 25.47M

｜ 9.6泰勒展开_ev.mp4 15.28M

｜ 9.7罗尔定理_ev.mp4 22.64M

｜ 9.8微分中值定理和柯西中值定理_ev.mp4 45.57M

｜ 9.9洛比塔法则_ev.mp4 40.31M

10-贝叶斯理论

｜ 10.10贝叶斯于机器学习（一）_ev.mp4 42.34M

｜ 10.11贝叶斯于机器学习（二）_ev.mp4 18.31M

｜ 10.12贝叶斯决策（一）_ev.mp4 31.45M

｜ 10.13贝叶斯决策（二）_ev.mp4 40.67M

｜ 10.14贝叶斯决策（三）_ev.mp4 57.84M

｜ 10.1梯度优化（一）_ev.mp4 55.16M

｜ 10.2梯度优化（二）_ev.mp4 61.01M

｜ 10.3概率基础_ev.mp4 32.75M

｜ 10.4概率与事件_ev.mp4 33.68M

｜ 10.5贝叶斯推理（一）_ev.mp4 32.50M

｜ 10.6贝叶斯推理（二）_ev.mp4 33.61M

｜ 10.7贝叶斯推理（三）_ev.mp4 27.97M

｜ 10.8辛普森案件_ev.mp4 46.69M

｜ 10.9贝叶斯推理深入_ev.mp4 38.72M

11-高等数学—泰勒展开

｜ 11.1泰勒展开_ev.mp4 36.80M

｜ 11.2展开半径_ev.mp4 24.66M

｜ 11.3欧拉公式_ev.mp4 43.18M

｜ 11.4泰勒展开求极限（一）_ev.mp4 24.30M

｜ 11.5泰勒展开求极限（二）_ev.mp4 49.89M

12-高等数学—偏导数

｜ 12.1偏导数的对称性_ev.mp4 30.84M

｜ 12.2链式法则_ev.mp4 30.43M

｜ 12.3梯度算符、拉氏算符_ev.mp4 59.00M

13-高等数学—积分

｜ 13.1黎曼积_ev.mp4 19.98M

｜ 13.2微积分基本定理_ev.mp4 47.92M

｜ 13.3分部积分（一）_ev.mp4 41.55M

｜ 13.4分部积分（二）_ev.mp4 35.50M

14-高等数学—正态分布

｜ 14.1标准正态分布_ev.mp4 44.52M

｜ 14.2中心极限定理_ev.mp4 30.54M

｜ 14.3误差函数_ev.mp4 25.90M

｜ 14.4二维正态分布_ev.mp4 39.25M

｜ 14.5多维正态分布_ev.mp4 29.15M

15-朴素贝叶斯和最大似然估计

｜ 15.10朴素贝叶斯（三）_ev.mp4 57.08M

｜ 15.11最大似然估计（一）_ev.mp4 22.49M

｜ 15.12最大似然估计（二）_ev.mp4 47.16M

｜ 15.1蒙特卡洛分析（一）_ev.mp4 45.19M

｜ 15.2蒙特卡洛分析（二）_ev.mp4 31.51M

｜ 15.3贝叶斯先验_ev.mp4 42.46M

｜ 15.4先验到后验的过程_ev.mp4 19.68M

｜ 15.5朴素贝叶斯（一）_ev.mp4 31.15M

｜ 15.6朴素贝叶斯（二）_ev.mp4 36.83M

｜ 15.7算法设计_ev.mp4 20.31M

｜ 15.8TF-IDF（一）_ev.mp4 43.11M

｜ 15.9TF-IDF（二）_ev.mp4 36.36M

16-线

｜ 16.10常规线空间_ev.mp4 46.76M

｜ 16.11线关_ev.mp4 32.55M

｜ 16.12秩_ev.mp4 48.48M

｜ 16.1线代数概述_ev.mp4 33.06M

｜ 16.2线代数应用方法论_ev.mp4 15.71M

｜ 16.3线律_ev.mp4 39.97M

｜ 16.4线空间_ev.mp4 15.40M

｜ 16.5线空间八条法则（一）_ev.mp4 45.42M

｜ 16.6线空间八条法则（二）_ev.mp4 41.80M

｜ 16.7线空间八条法则（三）_ev.mp4 28.44M

｜ 16.8连续傅_ev.mp4 24.39M

｜ 16.9傅立_ev.mp4 36.36M

17-数据科学和统计学（上）

｜ 17.10随机变量（二）_ev.mp4 14.72M

｜ 17.11换门的概率模拟计算（一）_ev.mp4 55.80M

｜ 17.12换门的概率模拟计算（二）_ev.mp4 34.43M

｜ 17.13换门的概率模拟计算（三）_ev.mp4 47.87M

｜ 17.1课程Overview_ev.mp4 34.78M

｜ 17.2回顾统计学（一）_ev.mp4 60.73M

｜ 17.3回顾统计学（二）_ev.mp4 50.90M

｜ 17.4回顾统计学（三）_ev.mp4 27.05M

｜ 17.5回顾数据科学（一）_ev.mp4 33.12M

｜ 17.6回顾数据科学（二）和教材介绍_ev.mp4 55.57M

｜ 17.7R和RStudio等介绍（一）_ev.mp4 23.00M

｜ 17.8R和RStudio等介绍（二）_ev.mp4 28.16M

｜ 17.9随机变量（一）(1)_ev.mp4 20.81M

｜ 17.9随机变量（一）_ev.mp4 20.81M

18-线代数—矩阵、等价类和行列式

｜ 18.10等价类_ev.mp4 50.25M

｜ 18.11行列式（一）_ev.mp4 25.39M

｜ 18.12行列式（二）_ev.mp4 33.75M

｜ 18.13行列式（三）_ev.mp4 46.27M

｜ 18.1线代数知识点回顾_ev.mp4 28.86M

｜ 18.2矩阵表示线变化_ev.mp4 27.65M

｜ 18.3可矩阵表示坐标变化_ev.mp4 56.85M

｜ 18.4相似矩阵_ev.mp4 59.53M

｜ 18.5相似矩阵表示相同线变化_ev.mp4 20.31M

｜ 18.6线代数解微分方程_ev.mp4 59.24M

｜ 18.7矩阵的运算—转秩（一）_ev.mp4 37.39M

｜ 18.8矩阵的运算—转秩（二）_ev.mp4 31.29M

｜ 18.9等价关系_ev.mp4 27.29M

19-Python基础课程（上）

｜ 19.10变量类型—字符串类型（三）_ev.mp4 39.38M

｜ 19.11变量类型—列表类型（一）_ev.mp4 23.55M

｜ 19.12变量类型—列表类型（二）_ev.mp4 37.07M

｜ 19.13变量类型—列表类型（三）_ev.mp4 19.98M

｜ 19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）_ev.mp4 27.60M

｜ 19.15变量类型—字典类型（二）_ev.mp4 29.62M

｜ 19.1Python介绍（一）_ev.mp4 29.08M

｜ 19.2Python介绍（二）_ev.mp4 36.70M

｜ 19.3变量—命名规范_ev.mp4 28.31M

｜ 19.4变量—代码规范_ev.mp4 20.08M

｜ 19.5变量类型—数值类型_ev.mp4 21.93M

｜ 19.6变量类型—bool类型_ev.mp4 19.92M

｜ 19.7变量类型—字符串类型（一）_ev.mp4 25.65M

｜ 19.8课间答疑_ev.mp4 19.74M

｜ 19.9变量类型—字符串类型（二）_ev.mp4 31.50M

20-线代数—特征值与特征向量

｜ 20.10线代数核心定理_ev.mp4 25.10M

｜ 20.11对偶空间（一）_ev.mp4 25.34M

｜ 20.12对偶空间（二）_ev.mp4 40.99M

｜ 20.13欧氏空间与闵氏空间_ev.mp4 20.48M

｜ 20.14厄米矩阵_ev.mp4 10.23M

｜ 20.1线代数知识点回顾_ev.mp4 25.64M

｜ 20.2例题讲解（一）_ev.mp4 30.68M

｜ 20.3例题讲解（二）_ev.mp4 30.13M

｜ 20.4例题讲解（三）_ev.mp4 35.54M

｜ 20.5特征值与特征向量的物理意义_ev.mp4 59.50M

｜ 20.6特征值与特征向量的性质（一）_ev.mp4 15.02M

｜ 20.7特征值与特征向量的性质（二）_ev.mp4 41.65M

｜ 20.8本征值的计算（一）_ev.mp4 27.63M

｜ 20.9本征值的计算（二）_ev.mp4 28.06M

21-监督学习框架

｜ 21.10KNN(K最近邻)算法（二）_ev.mp4 36.07M

｜ 21.11KNN(K最近邻)算法（三）_ev.mp4 18.48M

｜ 21.12线性分类器_ev.mp4 26.24M

｜ 21.13高斯判别模型（一）_ev.mp4 21.79M

｜ 21.14高斯判别模型（二）_ev.mp4 31.06M

｜ 21.1经验误差和泛化误差_ev.mp4 39.17M

｜ 21.2最大后验估计_ev.mp4 38.50M

｜ 21.3正则化_ev.mp4 16.72M

｜ 21.4lasso回归_ev.mp4 41.22M

｜ 21.5超参数（一）_ev.mp4 31.27M

｜ 21.6超参数（二）_ev.mp4 24.31M

｜ 21.7监督学习框架（一）_ev.mp4 29.26M

｜ 21.8监督学习框架（二）_ev.mp4 38.67M

｜ 21.9KNN(K最近邻)算法（一）_ev.mp4 32.40M

22-Python基础课程（下）

｜ 22.10函数（三）_ev.mp4 26.77M

｜ 22.11函数（四）_ev.mp4 32.08M

｜ 22.12类（一）_ev.mp4 27.28M

｜ 22.13类（二）_ev.mp4 24.95M

｜ 22.14类（三）_ev.mp4 22.66M

｜ 22.1条件判断（一）_ev.mp4 33.72M

｜ 22.2条件判断（二）_ev.mp4 30.73M

｜ 22.3循环（一）_ev.mp4 15.56M

｜ 22.4循环（二）_ev.mp4 23.97M

｜ 22.5课间答疑_ev.mp4 23.87M

｜ 22.6循环（三）_ev.mp4 23.19M

｜ 22.7循环（四）_ev.mp4 28.32M

｜ 22.8函数（一）_ev.mp4 17.39M

｜ 22.9函数（二）_ev.mp4 22.84M

23-PCA、降维方法引入

｜ 23.1无监督学习框架_ev.mp4 23.66M

｜ 23.2降维存在的原因_ev.mp4 19.56M

｜ 23.3PCA数学分析方法（一）_ev.mp4 28.48M

｜ 23.4PCA数学分析方法（二）_ev.mp4 37.85M

｜ 23.5PCA数学分析方法（三）_ev.mp4 26.03M

｜ 23.6PCA数学分析方法（四）_ev.mp4 31.45M

｜ 23.7PCA之外的降维方法—LDA_ev.mp4 14.94M

｜ 23.8PCA背后的假设（一）_ev.mp4 38.24M

｜ 23.9PCA背后的假设（二）_ev.mp4 45.25M

24-数据科学和统计学（下）

｜ 24.10参数估计（一）_ev.mp4 25.06M

｜ 24.11参数估计（二）_ev.mp4 19.91M

｜ 24.12假设检验（一）_ev.mp4 15.66M

｜ 24.13假设检验（二）_ev.mp4 21.82M

｜ 24.1课程Overview_ev.mp4 19.99M

｜ 24.2理解统计思想（一）_ev.mp4 20.20M

｜ 24.3理解统计思想（二）_ev.mp4 49.02M

｜ 24.4理解统计思想（三）_ev.mp4 20.49M

｜ 24.5概率空间_ev.mp4 14.19M

｜ 24.6随机变量（一）_ev.mp4 29.38M

｜ 24.7随机变量（二）_ev.mp4 15.47M

｜ 24.8随机变量（三）_ev.mp4 41.14M

｜ 24.9随机变量（四）_ev.mp4 11.77M

25-Python操作数据库、 Python爬虫

｜ 25.10Python操作数据库（二）_ev.mp4 36.09M

｜ 25.11Python操作数据库（三）_ev.mp4 21.40M

｜ 25.12Python操作数据库（四）_ev.mp4 43.49M

｜ 25.13Python爬虫（一）_ev.mp4 61.14M

｜ 25.14Python爬虫（二）_ev.mp4 76.75M

｜ 25.15Python爬虫（三）_ev.mp4 51.97M

｜ 25.16Python爬虫（四）_ev.mp4 50.35M

｜ 25.17Python爬虫（五）_ev.mp4 59.24M

｜ 25.1课程介绍_ev.mp4 21.31M

｜ 25.2认识关系型数据库（一）_ev.mp4 41.88M

｜ 25.3认识关系型数据库（二）_ev.mp4 41.97M

｜ 25.4MySQL数据库与Excel的不同_ev.mp4 24.01M

｜ 25.5命令行操作数据库（一）_ev.mp4 40.26M

｜ 25.6命令行操作数据库（二）_ev.mp4 37.52M

｜ 25.7命令行操作数据库（三）_ev.mp4 18.52M

｜ 25.8命令行操作数据库（四）_ev.mp4 36.39M

｜ 25.9Python操作数据库（一）_ev.mp4 29.61M

26-线分类器

｜ 26.10Perceptron（三）_ev.mp4 29.14M

｜ 26.11Perceptron（四）_ev.mp4 28.39M

｜ 26.12熵与信息（一）_ev.mp4 21.43M

｜ 26.13熵与信息（二）_ev.mp4 23.73M

｜ 26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）_ev.mp4 23.03M

｜ 26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）_ev.mp4 14.16M

｜ 26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）_ev.mp4 56.45M

｜ 26.4线分类器_ev.mp4 22.32M

｜ 26.5LDA（一）_ev.mp4 23.00M

｜ 26.6LDA（二）_ev.mp4 25.22M

｜ 26.7LDA（三）_ev.mp4 29.82M

｜ 26.8Perceptron（一）_ev.mp4 41.46M

｜ 26.9Perceptron（二）_ev.mp4 26.69M

27-Python进阶（上）

｜ 27.10Pandas基本操作（四）_ev.mp4 23.60M

｜ 27.11Pandas绘图（一）_ev.mp4 30.95M

｜ 27.12Pandas绘图（二）_ev.mp4 33.84M

｜ 27.13Pandas绘图（三）_ev.mp4 21.16M

｜ 27.14Pandas绘图（四）_ev.mp4 41.69M

｜ 27.1NumPy基本操作（一）_ev.mp4 28.59M

｜ 27.2NumPy基本操作（二）_ev.mp4 22.06M

｜ 27.3NumPy基本操作（三）_ev.mp4 24.79M

｜ 27.4NumPy基本操作（四）_ev.mp4 16.63M

｜ 27.5NumPy基本操作（五）_ev.mp4 26.34M

｜ 27.6NumPy基本操作（六）_ev.mp4 23.49M

｜ 27.7Pandas基本操作（一）_ev.mp4 38.21M

｜ 27.8Pandas基本操作（二）_ev.mp4 30.76M

｜ 27.9Pandas基本操作（三）_ev.mp4 34.31M

28-Scikit-Learn

｜ 28.1课程介绍_ev.mp4 26.32M

｜ 28.2Scikit-Learn介绍_ev.mp4 11.65M

｜ 28.3数据处理（一）_ev.mp4 35.30M

｜ 28.4数据处理（二）_ev.mp4 47.54M

｜ 28.5模型实例、模型选择（一）_ev.mp4 34.96M

｜ 28.6模型实例、模型选择（二）_ev.mp4 22.29M

｜ 28.7模型实例、模型选择（三）_ev.mp4 20.33M

｜ 28.8模型实例、模型选择（四）_ev.mp4 40.75M

｜ 28.9模型实例、模型选择（五）_ev.mp4 28.52M

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入

｜ 29.10逻辑斯蒂回归（三）_ev.mp4 37.62M

｜ 29.11逻辑斯蒂回归（四）_ev.mp4 37.16M

｜ 29.12逻辑斯蒂回归（五）_ev.mp4 22.46M

｜ 29.13SVM引入_ev.mp4 14.51M

｜ 29.1熵（一）_ev.mp4 34.65M

｜ 29.2熵（二）_ev.mp4 35.99M

｜ 29.3熵（三）_ev.mp4 28.01M

｜ 29.4熵（四）_ev.mp4 30.18M

｜ 29.5熵（五）_ev.mp4 18.66M

｜ 29.6熵（六）_ev.mp4 29.31M

｜ 29.7熵（七）_ev.mp4 10.18M

｜ 29.8逻辑斯蒂回归（一）_ev.mp4 35.90M

｜ 29.9逻辑斯蒂回归（二）_ev.mp4 34.87M

30-Python进阶（下）

｜ 30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）_ev.mp4 26.66M

｜ 30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）_ev.mp4 20.76M

｜ 30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）_ev.mp4 21.09M

｜ 30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）_ev.mp4 26.55M

｜ 30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）_ev.mp4 25.75M

｜ 30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）_ev.mp4 19.54M

｜ 30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）_ev.mp4 35.90M

｜ 30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）_ev.mp4 36.64M

｜ 30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）_ev.mp4 38.56M

31-决策树

｜ 31.1决策树（一）_ev.mp4 19.26M

｜ 31.2决策树（二）_ev.mp4 29.47M

｜ 31.3决策树（三）_ev.mp4 34.22M

｜ 31.4决策树（四）_ev.mp4 25.25M

32-数据呈现基础

｜ 32.1课程安排_ev.mp4 43.16M

｜ 32.2什么是数据可视化_ev.mp4 14.97M

｜ 32.3设计原则_ev.mp4 22.13M

｜ 32.4数据可视化流程_ev.mp4 22.92M

｜ 32.5视觉编码_ev.mp4 31.51M

｜ 32.6图形选择（一）_ev.mp4 24.18M

｜ 32.7图形选择（二）_ev.mp4 18.54M

｜ 32.8图形选择（三）_ev.mp4 20.82M

33-云计算初步

｜ 33.1Hadoop介绍_ev.mp4 27.72M

｜ 33.2Hdfs应用（一）_ev.mp4 60.13M

｜ 33.3Hdfs应用（二）_ev.mp4 50.32M

｜ 33.4MapReduce（一）_ev.mp4 35.03M

｜ 33.5MapReduce（二）_ev.mp4 25.40M

｜ 33.6Hive应用（一）_ev.mp4 56.92M

｜ 33.7Hive应用（二）_ev.mp4 71.43M

｜ 33.8Hive应用（三）_ev.mp4 87.91M

｜ 33.9Hive应用（四）_ev.mp4 72.69M

34-D-Park实战

｜ 34.10Spark应用（四）_ev.mp4 68.02M

｜ 34.11Spark应用（五）_ev.mp4 81.86M

｜ 34.12Spark应用（六）_ev.mp4 101.48M

｜ 34.13Spark应用（七）_ev.mp4 89.18M

｜ 34.1Pig应用（一）_ev.mp4 51.77M

｜ 34.2Pig应用（二）_ev.mp4 49.45M

｜ 34.3Pig应用（三）_ev.mp4 53.64M

｜ 34.4Pig应用（四）_ev.mp4 49.29M

｜ 34.5Pig应用（五）_ev.mp4 45.49M

｜ 34.6Pig应用（六）_ev.mp4 22.82M

｜ 34.7Spark应用（一）_ev.mp4 55.20M

｜ 34.8Spark应用（二）_ev.mp4 31.96M

｜ 34.9Spark应用（三）_ev.mp4 88.33M

35-第四范式分享

｜ 35.1推荐技术的介绍_ev.mp4 23.37M

｜ 35.2人是如何推荐商品的_ev.mp4 23.53M

｜ 35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果_ev.mp4 16.21M

｜ 35.4求解—从数据到模型_ev.mp4 22.77M

｜ 35.5数据拆分与特征工程_ev.mp4 24.89M

｜ 35.6推荐系统机器学习模型_ev.mp4 32.60M

｜ 35.7评估模型_ev.mp4 23.28M

｜ 35.8建模过程的演示与课间答疑_ev.mp4 27.17M

36-决策树到随机森林

｜ 36.10Bagging与决策树（一）_ev.mp4 23.82M

｜ 36.11Bagging与决策树（二）_ev.mp4 28.36M

｜ 36.12Boosting方法（一）_ev.mp4 29.35M

｜ 36.13Boosting方法（二）_ev.mp4 16.04M

｜ 36.14Boosting方法（三）_ev.mp4 32.72M

｜ 36.15Boosting方法（四）_ev.mp4 27.83M

｜ 36.1决策树_ev.mp4 15.51M

｜ 36.2随机森林_ev.mp4 27.26M

｜ 36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）_ev.mp4 32.22M

｜ 36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）_ev.mp4 32.81M

｜ 36.5模型参数的介绍_ev.mp4 24.87M

｜ 36.6集成方法（一）_ev.mp4 25.72M

｜ 36.7集成方法（二）_ev.mp4 23.90M

｜ 36.8Blending_ev.mp4 16.19M

｜ 36.9gt多样化_ev.mp4 16.63M

37-数据呈现进阶

｜ 37.10D3（三）_ev.mp4 22.05M

｜ 37.11div.html_ev.mp4 18.98M

｜ 37.12svg.html_ev.mp4 60.95M

｜ 37.13D3支持的数据类型_ev.mp4 53.88M

｜ 37.14Make a map（一）_ev.mp4 50.55M

｜ 37.15Make a map（二）_ev.mp4 16.02M

｜ 37.1静态信息图（一）_ev.mp4 22.91M

｜ 37.2静态信息图（二）_ev.mp4 29.38M

｜ 37.3静态信息图（三）_ev.mp4 50.44M

｜ 37.4静态信息图（四）_ev.mp4 33.75M

｜ 37.5静态信息图（五）_ev.mp4 37.80M

｜ 37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍_ev.mp4 45.10M

｜ 37.7DOM和开发者工具_ev.mp4 26.13M

｜ 37.8D3（一）_ev.mp4 36.65M

｜ 37.9D3（二）_ev.mp4 37.94M

38-强化学习（上）

｜ 38.10Policy Learning（二）_ev.mp4 22.08M

｜ 38.11Policy Learning（三）_ev.mp4 30.42M

｜ 38.12Policy Learning（四）_ev.mp4 25.80M

｜ 38.13Policy Learning（五）_ev.mp4 16.38M

｜ 38.14Policy Learning（六）_ev.mp4 33.83M

｜ 38.1你所了解的强化学习是什么_ev.mp4 26.05M

｜ 38.2经典条件反射（一）_ev.mp4 16.43M

｜ 38.3经典条件反射（二）_ev.mp4 27.32M

｜ 38.4操作性条件反射_ev.mp4 26.14M

｜ 38.5Evaluation Problem（一）_ev.mp4 25.02M

｜ 38.6Evaluation Problem（二）_ev.mp4 13.83M

｜ 38.7Evaluation Problem（三）_ev.mp4 18.91M

｜ 38.8Evaluation Problem（四）_ev.mp4 29.11M

｜ 38.9Policy Learning（一）_ev.mp4 22.10M

39-强化学习（下）

｜ 39.10大脑中的强化学习算法（三）_ev.mp4 12.49M

｜ 39.11大脑中的强化学习算法（四）_ev.mp4 22.34M

｜ 39.12大脑中的强化学习算法（五）_ev.mp4 23.78M

｜ 39.13RL in alphaGo（一）_ev.mp4 26.01M

｜ 39.14RL in alphaGo（二）_ev.mp4 26.54M

｜ 39.15RL in alphaGo（三）_ev.mp4 16.66M

｜ 39.16RL in alphaGo（四）_ev.mp4 38.71M

｜ 39.1Policy Learning总结_ev.mp4 22.36M

｜ 39.2基于模型的RL（一）_ev.mp4 34.13M

｜ 39.3基于模型的RL（二）_ev.mp4 13.36M

｜ 39.4基于模型的RL（三）_ev.mp4 33.00M

｜ 39.5基于模型的RL（四）_ev.mp4 33.57M

｜ 39.6基于模型的RL（五）_ev.mp4 18.92M

｜ 39.7基于模型的RL（六）_ev.mp4 15.41M

｜ 39.8大脑中的强化学习算法（一）_ev.mp4 33.31M

｜ 39.9大脑中的强化学习算法（二）_ev.mp4 20.05M

40-SVM和网络引入

｜ 40.10SVM（九）_ev.mp4 34.51M

｜ 40.11SVM（十）_ev.mp4 42.23M

｜ 40.12SVM（十一）_ev.mp4 40.92M

｜ 40.13SVM（十二）和网络引入_ev.mp4 46.40M

｜ 40.1VC维_ev.mp4 31.34M

｜ 40.2SVM（一）_ev.mp4 33.90M

｜ 40.3SVM（二）_ev.mp4 41.05M

｜ 40.4SVM（三）_ev.mp4 25.30M

｜ 40.5SVM（四）_ev.mp4 36.75M

｜ 40.6SVM（五）_ev.mp4 32.62M

｜ 40.7SVM（六）_ev.mp4 27.14M

｜ 40.8SVM（七）_ev.mp4 21.86M

｜ 40.9SVM（八）_ev.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）_ev.mp4 39.80M

｜ 41.11GDBT理解及其衍生应用（六）_ev.mp4 44.52M

｜ 41.12GDBT理解及其衍生应用（七）_ev.mp4 39.81M

｜ 41.13GDBT理解及其衍生应用（八）_ev.mp4 75.89M

｜ 41.14GDBT理解及其衍生应用（九）_ev.mp4 26.38M

｜ 41.15GDBT理解及其衍生应用（十）_ev.mp4 55.57M

｜ 41.1集成模型总结（一）_ev.mp4 35.49M

｜ 41.2集成模型总结（二）_ev.mp4 37.10M

｜ 41.3集成模型总结（三）_ev.mp4 42.64M

｜ 41.4集成模型总结（四）_ev.mp4 35.94M

｜ 41.5集成模型总结（五）_ev.mp4 68.24M

｜ 41.6GDBT理解及其衍生应用（一）_ev.mp4 34.28M

｜ 41.7GDBT理解及其衍生应用（二）_ev.mp4 49.66M

｜ 41.8GDBT理解及其衍生应用（三）_ev.mp4 28.87M

｜ 41.9GDBT理解及其衍生应用（四）_ev.mp4 58.03M

42-网络

｜ 42.1SVM比较其他分类起代码（一）_ev.mp4 34.32M

｜ 42.2SVM比较其他分类起代码（二）_ev.mp4 48.44M

｜ 42.3网络（一）_ev.mp4 29.78M

｜ 42.4网络（二）_ev.mp4 39.59M

｜ 42.5网络（三）_ev.mp4 32.39M

｜ 42.6网络（四）_ev.mp4 43.42M

43-监督学习－回归

｜ 43.10经验分享（一）_ev.mp4 27.49M

｜ 43.11经验分享（二）_ev.mp4 34.12M

｜ 43.12经验分享（三）_ev.mp4 30.48M

｜ 43.1机器学习的概念和监督学习_ev.mp4 20.84M

｜ 43.2机器学习工作流程（一）_ev.mp4 11.22M

｜ 43.3机器学习工作流程（二）_ev.mp4 19.70M

｜ 43.4机器学习工作流程（三）_ev.mp4 19.19M

｜ 43.5机器学习工作流程（四）_ev.mp4 25.20M

｜ 43.6案例分析（一）_ev.mp4 15.80M

｜ 43.7案例分析（二）_ev.mp4 35.57M

｜ 43.8案例分析（三）_ev.mp4 35.27M

｜ 43.9案例分析（四）_ev.mp4 54.24M

44-监督学习－分类

｜ 44.10模型训练与选择（二）_ev.mp4 46.89M

｜ 44.11Airbnb数据探索过程（一）_ev.mp4 36.65M

｜ 44.12Airbnb数据探索过程（二）_ev.mp4 52.79M

｜ 44.13地震数据可视化过程（一）_ev.mp4 28.67M

｜ 44.14地震数据可视化过程（二）_ev.mp4 28.91M

｜ 44.1常用的分类算法_ev.mp4 17.99M

｜ 44.2模型评估标准和案例分析_ev.mp4 25.92M

｜ 44.3数据探索（一）_ev.mp4 24.54M

｜ 44.4数据探索（二）_ev.mp4 37.33M

｜ 44.5数据探索（三）_ev.mp4 30.67M

｜ 44.6数据探索（四）_ev.mp4 25.15M

｜ 44.7数据探索（五）_ev.mp4 45.57M

｜ 44.8数据探索（六）_ev.mp4 33.94M

｜ 44.9模型训练与选择（一）_ev.mp4 31.30M

45-网络基础与卷积网络

｜ 45.10网络（十）_ev.mp4 37.73M

｜ 45.11图像处理基础_ev.mp4 26.88M

｜ 45.12卷积（一）_ev.mp4 68.27M

｜ 45.13卷积（二）_ev.mp4 39.63M

｜ 45.1网络（一）_ev.mp4 35.51M

｜ 45.2网络（二）_ev.mp4 24.97M

｜ 45.3网络（三）_ev.mp4 19.84M

｜ 45.4网络（四）_ev.mp4 83.98M

｜ 45.6网络（六）_ev.mp4 31.34M

｜ 45.7网络（七）_ev.mp4 23.65M

｜ 45.8网络（八）_ev.mp4 30.77M

｜ 45.9网络（九）_ev.mp4 36.43M

｜ 45.网络（五）(1)_ev.mp4 89.07M

｜ 45.网络（五）_ev.mp4 89.07M

46-时间序列预测

｜ 46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析_ev.mp4 39.15M

｜ 46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）_ev.mp4 38.99M

｜ 46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）_ev.mp4 44.14M

｜ 46.13课程答疑_ev.mp4 39.25M

｜ 46.1时间序列预测概述（一）_ev.mp4 18.92M

｜ 46.2时间序列预测概述（二）_ev.mp4 22.00M

｜ 46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA)_ev.mp4 28.35M

｜ 46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）_ev.mp4 41.19M

｜ 46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）_ev.mp4 44.57M

｜ 46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）_ev.mp4 23.10M

｜ 46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）_ev.mp4 38.01M

｜ 46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）_ev.mp4 19.25M

｜ 46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）_ev.mp4 19.22M

47-人工智能金融应用

｜ 47.1人工智能金融应用（一）_ev.mp4 26.46M

｜ 47.2人工智能金融应用（二）_ev.mp4 36.22M

｜ 47.3人工智能金融应用（三）_ev.mp4 33.46M

｜ 47.4人工智能金融应用（四）_ev.mp4 42.57M

｜ 47.5机器学习方法（一）_ev.mp4 31.20M

｜ 47.6机器学习方法（二）_ev.mp4 25.38M

｜ 47.7机器学习方法（三）_ev.mp4 27.63M

｜ 47.8机器学习方法（四）_ev.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_ev.mp4 81.07M

｜ 48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）_ev.mp4 95.11M

｜ 48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）_ev.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）_ev.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）_ev.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）_ev.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）_ev.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）_ev.mp4 69.17M

｜ 49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）_ev.mp4 56.31M

｜ 49.12结构之间的以及实验结果（七）_ev.mp4 75.02M

｜ 49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）_ev.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_ev.mp4 99.80M

｜ 49.2特征如何组织（一）_ev.mp4 89.58M

｜ 49.3特征如何组织（二）_ev.mp4 61.78M

｜ 49.4特征如何组织（三）_ev.mp4 65.32M

｜ 49.5特征如何组织（四）_ev.mp4 90.07M

｜ 49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）_ev.mp4 87.66M

｜ 49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）_ev.mp4 66.49M

｜ 49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）_ev.mp4 109.39M

｜ 49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）_ev.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_ev.mp4 56.40M

｜ 50.2CNN模型的一阶优化逻辑_ev.mp4 110.88M

｜ 50.3稳定性：Annealing和Momentum_ev.mp4 47.50M

｜ 50.4拟合：从Dropout到Weight Decay_ev.mp4 92.55M

｜ 50.5优化器和多机并行_ev.mp4 104.50M

｜ 50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去_ev.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_ev.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）_ev.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）_ev.mp4 56.59M

｜ 51.4如何使用端到端深度学习的方法_ev.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）_ev.mp4 68.00M

｜ 52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）_ev.mp4 84.11M

｜ 52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）_ev.mp4 41.96M

53-个化推荐算法

｜ 53.10工程望_ev.mp4 30.81M

｜ 53.1个化推荐的发展_ev.mp4 23.07M

｜ 53.2推荐算法的演进（一）_ev.mp4 23.20M

｜ 53.3推荐算法的演进（二）_ev.mp4 31.81M

｜ 53.4推荐算法的演进（三）_ev.mp4 24.96M

｜ 53.5推荐算法的演进（四）_ev.mp4 35.87M

｜ 53.6建模step by step（一）_ev.mp4 30.95M

｜ 53.7建模step by step（二）_ev.mp4 35.22M

｜ 53.8建模step by step（三）_ev.mp4 28.99M

｜ 53.9算法评估和迭代_ev.mp4 17.33M

54-Pig和Spark巩固

｜ 54.10Spark巩固（五）_ev.mp4 88.05M

｜ 54.1Pig巩固（一）_ev.mp4 38.89M

｜ 54.2Pig巩固（二）_ev.mp4 97.92M

｜ 54.3Pig巩固（三）_ev.mp4 76.82M

｜ 54.4Pig巩固（四）_ev.mp4 68.43M

｜ 54.5Pig巩固（五）_ev.mp4 59.60M

｜ 54.6Spark巩固（一）_ev.mp4 52.27M

｜ 54.7Spark巩固（二）_ev.mp4 88.17M

｜ 54.8Spark巩固（三）_ev.mp4 55.28M

｜ 54.9Spark巩固（四）_ev.mp4 46.71M

55-人工智能与设计

｜ 55.10使用人工智能的方式_ev.mp4 23.97M

｜ 55.1智能存在的意义是什么_ev.mp4 17.93M

｜ 55.2已有人工智的设计应用_ev.mp4 17.36M

｜ 55.3人的智能（一）_ev.mp4 16.12M

｜ 55.4人的智能（二）_ev.mp4 26.87M

｜ 55.5人的智能的特点（一）_ev.mp4 28.03M

｜ 55.6人的智能的特点（二）_ev.mp4 25.98M

｜ 55.7人的智能的特点（三）_ev.mp4 38.05M

｜ 55.8人工智能（一）_ev.mp4 24.86M

｜ 55.9人工智能（二）_ev.mp4 22.11M

56-网络

｜ 56.1卷积的本质_ev.mp4 25.20M

｜ 56.2卷积的三大特点_ev.mp4 30.68M

｜ 56.3Pooling_ev.mp4 15.31M

｜ 56.4数字识别（一）_ev.mp4 29.82M

｜ 56.5数字识别（二）_ev.mp4 29.09M

｜ 56.6感受野_ev.mp4 21.64M

｜ 56.7RNN_ev.mp4 21.72M

57-线动力学

｜ 57.1非线动力学_ev.mp4 21.38M

｜ 57.2线动力系统_ev.mp4 36.03M

｜ 57.3线动力学与非线动力学系统（一）_ev.mp4 36.38M

｜ 57.4线动力学与非线动力学系统（二）_ev.mp4 34.71M

｜ 57.6Poincare引理_ev.mp4 33.25M

58-订单流模型

｜ 58.1交易_ev.mp4 19.87M

｜ 58.2点过程基础（一）_ev.mp4 13.19M

｜ 58.3点过程基础（二）_ev.mp4 23.25M

｜ 58.4点过程基础（三）_ev.mp4 17.23M

｜ 58.5订单流数据分析（一）_ev.mp4 20.62M

｜ 58.6订单流数据分析（二）_ev.mp4 19.62M

｜ 58.7订单流数据分析（三）_ev.mp4 16.47M

｜ 58.8订单流数据分析（四）_ev.mp4 19.76M

｜ 58.9订单流数据分析（五）_ev.mp4 24.29M

59-区块链一场革命

｜ 59.1比特币（一）_ev.mp4 22.08M

｜ 59.2比特币（二）_ev.mp4 15.03M

｜ 59.3比特币（三）_ev.mp4 30.59M

｜ 59.4以太坊简介及ICO_ev.mp4 15.14M

60-统计物理专题（一）

｜ 60.10证明理想气体方程_ev.mp4 20.84M

｜ 60.11化学势_ev.mp4 37.37M

｜ 60.12四大热力学势（一）_ev.mp4 26.52M

｜ 60.13 四大热力学势（二）_ev.mp4 33.74M

｜ 60.1统计物理的开端(一)_ev.mp4 30.06M

｜ 60.2统计物理的开端（二）_ev.mp4 21.15M

｜ 60.3抛硬币抛出正态分布（一）_ev.mp4 17.89M

｜ 60.4抛硬币抛出正态分布（二）_ev.mp4 32.33M

｜ 60.5再造整个世界（一）_ev.mp4 27.50M

｜ 60.6再造整个世界（二）_ev.mp4 31.17M

｜ 60.7温度的本质（一）_ev.mp4 36.61M

｜ 60.8温度的本质（二）_ev.mp4 24.75M

｜ 60.9_ev.mp4 30.28M

61-统计物理专题（二）

｜ 61.1神奇公式.mp4_ev.mp4 31.21M

｜ 61.2信息熵（一）_ev.mp4 16.52M

｜ 61.3信息熵（二）_ev.mp4 24.66M

｜ 61.4Boltzmann分布_ev.mp4 27.06M

｜ 61.5配分函数Z_ev.mp4 34.45M

62-复杂网络简介

｜ 62.1Networks in real worlds_ev.mp4 13.10M

｜ 62.2BasicConcepts（一）_ev.mp4 19.69M

｜ 62.3BasicConcepts（二）_ev.mp4 13.23M

｜ 62.4Models（一）_ev.mp4 11.89M

｜ 62.5Models（二）_ev.mp4 13.89M

｜ 62.6Algorithms（一）_ev.mp4 24.00M

｜ 62.7Algorithms（二）_ev.mp4 31.17M

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）_ev.mp4 23.42M

｜ 63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）_ev.mp4 33.09M

｜ 63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）_ev.mp4 28.34M

｜ 63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）_ev.mp4 22.23M

｜ 63.14ABM金融市场-genova市场模型_ev.mp4 28.28M

｜ 63.15ABM金融市场-Agent及其行为_ev.mp4 28.49M

｜ 63.16学习模型_ev.mp4 31.32M

｜ 63.17ABM金融市场-价格形成机制_ev.mp4 14.21M

｜ 63.18ABM的特点_ev.mp4 26.18M

｜ 63.1课程介绍_ev.mp4 24.25M

｜ 63.2系统与系统建模_ev.mp4 34.69M

｜ 63.3ABM与复杂系统建模（一）_ev.mp4 31.75M

｜ 63.4ABM与复杂系统建模（二）_ev.mp4 38.50M

｜ 63.5ABM与复杂系统建模（三）_ev.mp4 32.45M

｜ 63.6ABM为经济系统建模_ev.mp4 27.00M

｜ 63.7经典经济学如何给市场建模_ev.mp4 31.00M

｜ 63.8ABM与复杂系统建模-市场交易_ev.mp4 35.26M

｜ 63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散_ev.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_ev.mp4 22.04M

｜ 64.11观念动力学_ev.mp4 26.78M

｜ 64.12集体运动Vicsek模型_ev.mp4 32.74M

｜ 64.13自旋玻璃_ev.mp4 15.90M

｜ 64.14Hopfield神经网络_ev.mp4 19.79M

｜ 64.15限制Boltzmann机_ev.mp4 26.94M

｜ 64.16深度学习与重正化群（一）_ev.mp4 32.47M

｜ 64.17深度学习与重正化群（二）_ev.mp4 20.74M

｜ 64.18总结_ev.mp4 28.96M

｜ 64.19答疑_ev.mp4 16.10M

｜ 64.1伊辛模型的背景及格气模型_ev.mp4 22.04M

｜ 64.2伊辛模型（一）_ev.mp4 17.17M

｜ 64.3伊辛模型（二）_ev.mp4 18.58M

｜ 64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟_ev.mp4 21.75M

｜ 64.5Ising Model(2D)_ev.mp4 23.87M

｜ 64.6相变和临界现象_ev.mp4 37.25M

｜ 64.7Critical Exponents_ev.mp4 24.35M

｜ 64.8正问题和反问题_ev.mp4 25.36M

｜ 64.9（空间中的）投票模型_ev.mp4 30.30M

65-金融市场的复杂性

｜ 65.10Classical Benchmarks（五）_ev.mp4 27.05M

｜ 65.11Endogenous Risk（一）_ev.mp4 38.14M

｜ 65.12Endogenous Risk（二）_ev.mp4 33.31M

｜ 65.13Endogenous Risk（三）_ev.mp4 36.90M

｜ 65.14Endogenous Risk（四）_ev.mp4 16.74M

｜ 65.15Endogenous Risk（五）_ev.mp4 31.86M

｜ 65.16Endogenous Risk（六）_ev.mp4 33.94M

｜ 65.17Heterogeneous Beliefs（一）_ev.mp4 39.23M

｜ 65.18Heterogeneous Beliefs（二）_ev.mp4 41.14M

｜ 65.19总结_ev.mp4 19.32M

｜ 65.1导论（一）_ev.mp4 35.84M

｜ 65.2导论（二）_ev.mp4 35.98M

｜ 65.3导论（三）_ev.mp4 19.40M

｜ 65.4导论（四）_ev.mp4 27.17M

｜ 65.5导论（五）_ev.mp4 34.45M

｜ 65.6Classical Benchmarks（一）_ev.mp4 28.57M

｜ 65.7Classical Benchmarks（二）_ev.mp4 26.06M

｜ 65.8Classical Benchmarks（三）_ev.mp4 36.93M

｜ 65.9Classical Benchmarks（四）_ev.mp4 20.35M

66-广泛出现的幂律分布

｜ 66.1界（一）_ev.mp4 27.39M

｜ 66.2界（二）_ev.mp4 23.01M

｜ 66.3界（三）_ev.mp4 21.53M

｜ 66.4界（四）_ev.mp4 29.07M

｜ 66.5城市、商业（一）_ev.mp4 31.66M

｜ 66.6城市、商业（二）_ev.mp4 31.14M

｜ 66.7启示（一）_ev.mp4 29.01M

｜ 66.8启示（二）_ev.mp4 16.49M

｜ 66.9总结_ev.mp4 16.93M

67-自然启发算法

｜ 67.10粒子群算法（一）_ev.mp4 33.51M

｜ 67.11粒子群算法（二）_ev.mp4 34.27M

｜ 67.12粒子群算法（三）_ev.mp4 30.83M

｜ 67.13遗传算法和PSO的比较_ev.mp4 23.24M

｜ 67.14更多的类似的算法（一）_ev.mp4 31.37M

｜ 67.15更多的类似的算法（二）_ev.mp4 24.01M

｜ 67.16答疑_ev.mp4 31.91M

｜ 67.1课程回顾及答疑_ev.mp4 28.10M

｜ 67.2概括（一）_ev.mp4 27.31M

｜ 67.3概括（二）_ev.mp4 14.69M

｜ 67.4模拟退火算法（一）_ev.mp4 36.03M

｜ 67.5模拟退火算法（二）_ev.mp4 30.02M

｜ 67.6进化相关的算法（一）_ev.mp4 24.63M

｜ 67.7进化相关的算法（二）_ev.mp4 27.55M

｜ 67.8进化相关的算法（三）_ev.mp4 31.82M

｜ 67.9进化相关的算法（四）_ev.mp4 25.95M

68-机器学习的方法

｜ 68.10输出是最好的学习（二）_ev.mp4 15.13M

｜ 68.11案例（一）_ev.mp4 25.92M

｜ 68.12案例（二）_ev.mp4 17.19M

｜ 68.13案例（三）_ev.mp4 19.23M

｜ 68.14案例（四）_ev.mp4 34.24M

｜ 68.15案例（五）_ev.mp4 15.26M

｜ 68.1为什么要讲学习方法_ev.mp4 23.41M

｜ 68.2阅读论文_ev.mp4 18.84M

｜ 68.3综述式文章举例（一）_ev.mp4 79.55M

｜ 68.4综述式文章举例（二）_ev.mp4 144.72M

｜ 68.5碎片化时间学习及书籍_ev.mp4 47.06M

｜ 68.6视频学习资源及做思维导图_ev.mp4 31.28M

｜ 68.7铁哥答疑（一）_ev.mp4 27.31M

｜ 68.8铁哥答疑（二）_ev.mp4 18.13M

｜ 68.9输出是最好的学习（一）_ev.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）_ev.mp4 27.14M

｜ 69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）_ev.mp4 32.94M

｜ 69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts_ev.mp4 62.01M

｜ 69.13日志管理系统—ELK_ev.mp4 42.96M

｜ 69.14极速Bi系统—superset_ev.mp4 34.70M

｜ 69.15Dashboard补充_ev.mp4 47.87M

｜ 69.16ELK补充_ev.mp4 54.03M

｜ 69.17Superset补充_ev.mp4 51.78M

｜ 69.18Superset补充及总结_ev.mp4 18.45M

｜ 69.1课程简介_ev.mp4 18.82M

｜ 69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）_ev.mp4 25.26M

｜ 69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）_ev.mp4 27.54M

｜ 69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）_ev.mp4 50.26M

｜ 69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）_ev.mp4 29.61M

｜ 69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）_ev.mp4 45.19M

｜ 69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）_ev.mp4 32.77M

｜ 69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）_ev.mp4 47.04M

｜ 69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）_ev.mp4 29.67M

70-Value Iteration Networks

｜ 70.1Background&Motivation_ev.mp4 22.65M

｜ 70.2Value Iteration_ev.mp4 19.63M

｜ 70.3Grid—world Domain_ev.mp4 23.08M

｜ 70.4总结及答疑_ev.mp4 25.47M

70-最新回放

｜ 0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入_ev.mp4 453.89M

｜ 0822 高频订单流模型、区块链介绍_ev.mp4 369.32M

71-线动力学系统（上）

｜ 71.10混沌（一）_ev.mp4 26.29M

｜ 71.11混沌（二）_ev.mp4 22.92M

｜ 71.12混沌（三）_ev.mp4 19.48M

｜ 71.13混沌（四）_ev.mp4 22.06M

｜ 71.14混沌（五）_ev.mp4 30.06M

｜ 71.15混沌（六）_ev.mp4 74.97M

｜ 71.16混沌（七）_ev.mp4 154.78M

｜ 71.17混沌（八）_ev.mp4 29.80M

｜ 71.18混沌（九）_ev.mp4 29.53M

｜ 71.19混沌（十）_ev.mp4 18.50M

｜ 71.1线动力学系统（一）_ev.mp4 25.99M

｜ 71.20混沌（十一）_ev.mp4 21.09M

｜ 71.2线动力学系统（二）_ev.mp4 30.90M

｜ 71.3二维系统动力学综述—Poincare引理_ev.mp4 31.32M

｜ 71.4Bifurcation（一）_ev.mp4 12.63M

｜ 71.5Bifurcation（二）_ev.mp4 30.39M

｜ 71.6Bifurcation（三）_ev.mp4 28.40M

｜ 71.7Bifurcation（四）_ev.mp4 26.12M

｜ 71.8Bifurcation（五）_ev.mp4 33.44M

｜ 71.9Bifurcation（六）_ev.mp4 57.34M

72-线动力学系统（下）

｜ 72.1自然语言处理（一）_ev.mp4 28.69M

｜ 72.2自然语言处理（二）_ev.mp4 31.79M

｜ 72.3RNN_ev.mp4 31.55M

｜ 72.4RNN及_ev.mp4 28.39M

73-自然语言处理导入

｜ 73.1中文分词_ev.mp4 24.91M

｜ 73.2中文分词、依存文法分析_ev.mp4 22.11M

｜ 73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算_ev.mp4 35.61M

｜ 73.4知识库构建、问答系统_ev.mp4 36.10M

｜ 73.5示范2的豆瓣评论词云（一）_ev.mp4 48.07M

｜ 73.6示范2的豆瓣评论词云（二）_ev.mp4 42.91M

｜ 73.7示范2的豆瓣评论词云（三）_ev.mp4 50.17M

｜ 73.8示范2的豆瓣评论词云（四）_ev.mp4 58.42M

｜ 73.9示范2的豆瓣评论词云（五）_ev.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）_ev.mp4 28.05M

｜ 74.11一些传播动力学模型（八）_ev.mp4 21.25M

｜ 74.12仿真模型的建立过程（一）_ev.mp4 39.14M

｜ 74.13仿真模型的建立过程（二）_ev.mp4 38.29M

｜ 74.14仿真模型的建立过程（三）_ev.mp4 54.52M

｜ 74.15仿真模型的建立过程（四）_ev.mp4 38.90M

｜ 74.16Combining complex networks and data mining_ev.mp4 28.94M

｜ 74.1一些基本概念_ev.mp4 17.19M

｜ 74.2常用的统计描述物理量_ev.mp4 13.42M

｜ 74.3四种网络模型_ev.mp4 27.73M

｜ 74.4一些传播动力学模型（一）_ev.mp4 25.94M

｜ 74.5一些传播动力学模型（二）_ev.mp4 26.77M

｜ 74.6一些传播动力学模型（三）_ev.mp4 26.95M

｜ 74.7一些传播动力学模型（四）_ev.mp4 28.36M

｜ 74.8一些传播动力学模型（五）_ev.mp4 27.04M

｜ 74.9一些传播动力学模型（六）_ev.mp4 25.19M

75-RNN及LSTM

｜ 75.10梯度消失与梯度爆炸（二）_ev.mp4 21.87M

｜ 75.11Reservoir computing—偷懒方法_ev.mp4 18.73M

｜ 75.12LSTM_ev.mp4 30.34M

｜ 75.13LSTM、Use Examples_ev.mp4 32.03M

｜ 75.14词向量、Deep RNN_ev.mp4 19.94M

｜ 75.15Encoder Decoder Structure_ev.mp4 18.67M

｜ 75.16LSTM Text Generation（一）_ev.mp4 39.45M

｜ 75.17LSTM Text Generation（二）_ev.mp4 47.18M

｜ 75.18LSTM Text Generation（三）_ev.mp4 49.51M

｜ 75.1RNN—序列处理器（一）_ev.mp4 21.71M

｜ 75.2RNN—序列处理器（二）_ev.mp4 29.13M

｜ 75.3A simple enough case_ev.mp4 27.06M

｜ 75.4A dance between fix points_ev.mp4 28.11M

｜ 75.5Fix point、Train Chaos_ev.mp4 24.80M

｜ 75.6RNN作为生成模型（动力系统）_ev.mp4 22.77M

｜ 75.7RNN训练—BPTT（一）_ev.mp4 21.29M

｜ 75.8RNN训练—BPTT（二）_ev.mp4 17.23M

｜ 75.9梯度消失与梯度爆炸（一）_ev.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）_ev.mp4 35.85M

｜ 76.11三个战略管理学商业模型（四）_ev.mp4 35.31M

｜ 76.12三个战略管理学商业模型（五）_ev.mp4 28.81M

｜ 76.13三个战略管理学商业模型（六）_ev.mp4 94.06M

｜ 76.14三个战略管理学商业模型（七）_ev.mp4 30.55M

｜ 76.15三个战略管理学商业模型（八）_ev.mp4 21.20M

｜ 76.16三个战略管理学商业模型（九）_ev.mp4 25.02M

｜ 76.17关于Entrepreneurship_ev.mp4 12.34M

｜ 76.1人工智能对我们生活的影响（一）_ev.mp4 44.37M

｜ 76.2人工智能对我们生活的影响（二）_ev.mp4 36.44M

｜ 76.3人工智能对我们生活的影响（三）_ev.mp4 41.90M

｜ 76.4人工智能对我们生活的影响（四）_ev.mp4 62.05M

｜ 76.5人工智能对我们生活的影响（五）_ev.mp4 62.73M

｜ 76.6人工智能对我们生活的影响（六）_ev.mp4 104.79M

｜ 76.7人工智能创业中的商业思维_ev.mp4 26.61M

｜ 76.8三个战略管理学商业模型（一）_ev.mp4 18.42M

｜ 76.9三个战略管理学商业模型（二）_ev.mp4 18.03M

77-学习其他主题

｜ 77.10程序讲解（三）_ev.mp4 43.82M

｜ 77.1_ev.mp4 26.60M

｜ 77.2玻尔兹曼机—联想的机器_ev.mp4 25.89M

｜ 77.3玻尔兹曼机_ev.mp4 33.07M

｜ 77.4学习（一）_ev.mp4 24.43M

｜ 77.5学习（二）_ev.mp4 22.73M

｜ 77.6学习（三）_ev.mp4 23.01M

｜ 77.7学习（四）_ev.mp4 41.62M

｜ 77.8程序讲解（一）_ev.mp4 39.39M

｜ 77.9程序讲解（二）_ev.mp4 50.66M

78-课程总结

｜ 78.10课程总结（二）_ev.mp4 23.22M

｜ 78.1开场_ev.mp4 20.11M

｜ 78.2Attention实例—Spatial Transformer_ev.mp4 56.18M

｜ 78.3猫狗大战—CNN实战（一）_ev.mp4 38.92M

｜ 78.4猫狗大战—CNN实战（二）_ev.mp4 33.48M

｜ 78.5RNN诗人_ev.mp4 27.19M

｜ 78.6课程复习_ev.mp4 30.84M

｜ 78.7课程大纲（一）_ev.mp4 17.56M

｜ 78.8课程大纲（二）_ev.mp4 17.88M

｜ 78.9课程总结（一）_ev.mp4 15.97M

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