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Java视频教程目录：0-宣传片! \6 Z2 @ O& V2 K( @0 D+ A
01-复杂系统
/ r& ~4 F! p6 S6 Z$ D02-大数据与机器学习# q0 L! K8 o" n2 O- P
03-人工智能的三个阶段
8 k5 ` I) ~, j! {+ U$ s04-高等数学—元素和极限
) t+ _: c9 y" @, x) J6 w* q05-复杂网络经济学应用 F: C. m& j# z) R' K0 i) |
06-机器学习与监督算法5 P1 a9 u' T! j
07-阿尔法狗与强化学习算法
" Q! a) a Z; Q9 f t3 X! O* {6 P0 E08-高等数学—两个重要的极限定理0 w9 [- f3 I: g6 M8 q9 H
09-高等数学—导数0 w( V s' P% K% b
10-贝叶斯理论
% ]$ Q+ ?. ^6 o" @( y11-高等数学—泰勒展开, ?, @$ C- [! i+ ?5 m8 t
12-高等数学—偏导数
9 M# a7 E, d: x13-高等数学—积分: [1 i0 E; Z8 ]. f3 X0 c
14-高等数学—正态分布
y7 n$ ^# s8 F4 t15-朴素贝叶斯和最大似然估计+ V( H3 [* n8 I: @ v' V9 Z
16-线性代数—线性空间和线性变换
4 L- V$ X: ~- R. X& C& S17-数据科学和统计学（上）. a* }% j2 z& J9 O# M: }& d( V
18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
* s1 Q6 N6 X/ j0 [. c" ~. E) e) H19-Python基础课程（上）' z& M5 A) ]2 d0 e
20-线性代数—特征值与特征向量# B- o7 G' i5 G* e4 k
21-监督学习框架
: g$ t. A4 x) Q: l22-Python基础课程（下）
. V9 J, I" u+ B% @/ |23-PCA、降维方法引入* T2 s& Y& `8 l& Y# y
24-数据科学和统计学（下）
; j: T0 o9 V o2 d8 T. o* f$ `25-Python操作数据库、 Python爬虫 r. c# T: x f/ c, s+ z$ ?) @
26-线性分类器- B( K2 h( b" l) _6 Q2 E
27-Python进阶（上）
- t' g. p5 K4 y! Q- {7 p( y ?28-Scikit-Learn* d4 Q5 J4 c1 P8 [6 T) l5 D
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
; e2 D1 ?! E$ C( V30-Python进阶（下）
2 n' n" c2 w9 {4 `- b7 `31-决策树- G: f( \8 V/ B$ p
32-数据呈现基础& n" H, ^7 L! x) F( Z
33-云计算初步; T O$ ^; t5 j2 _ T j& H- ^. B
34-D-Park实战
" ^, v$ H, H6 A6 g( v, _35-第四范式分享 S6 N- q d# { Q5 X) ~
36-决策树到随机森林
7 A2 S) m2 o E* ~) p6 x! u- E& |37-数据呈现进阶, t( m2 i2 v5 [* O; G
38-强化学习（上）6 {9 y7 L& [- G7 T) I6 _
39-强化学习（下） 40-SVM和神经网络引入# p' u8 {& {# D, O! y ^4 r8 V
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
. Z* J m2 B- R6 X6 S/ W+ _% | z, ?42-神经网络
. s8 }3 R A/ a. R43-监督学习－回归2 H' `: {7 E4 a0 O2 c& I" R* b. T, y( q
44-监督学习－分类
, x6 V/ F! t& r45-神经网络基础与卷积网络
2 ~+ g/ b- t* B8 B2 |2 B& U8 _+ b3 E46-时间序列预测
- b0 C: T1 _( ]" U+ Z* {( |47-人工智能金融应用
3 ~ y( q4 l4 f3 N" L/ x48-计算机视觉深度学习入门目的篇
( V: y( ^5 [8 x: j49-计算机视觉深度学习入门结构篇1 q6 |, ~8 ^6 K6 q
50-计算机视觉深度学习入门优化篇. Y! N9 g+ o( P9 r! |, W$ R9 R
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
( i j+ ^2 X E9 q9 M52-计算机视觉深度学习入门工具篇
( k" e7 Z! }- w3 N+ [' G2 |: d$ H53-个性化推荐算法
: L6 e+ m# b {; K& o% R2 j ?! a54-Pig和Spark巩固, @! a* {+ ]% [- [- P
55-人工智能与设计
' p1 ?0 V9 t( Z/ K56-神经网络% P/ T _6 j# {
57-非线性动力学
% _2 y! R" Q! r9 h" i# A* w58-高频交易订单流模型+ \2 k# S5 p7 T( u
59-区块链一场革命6 y# G) }' f* L3 @* Z G
60-统计物理专题（一）
) \$ y8 W6 ^* R! W3 s, r61-统计物理专题（二）
2 J8 o8 t: b6 W. x" \, s62-复杂网络简介
) P5 s. v: V7 W7 ?$ N) {: ^63-ABM简介及金融市场建模
2 @4 O3 J' h& F1 J3 N5 c9 J1 r64-用伊辛模型理解复杂系统. h+ c, B% {8 W* y+ W9 i
65-金融市场的复杂性# n# l/ Q1 ^' r4 Y6 E8 O3 Q5 \
66-广泛出现的幂律分布9 {+ h' ~! m$ t( o* z* I
67-自然启发算法$ B4 ~0 _7 _* B; Z" b9 l
68-机器学习的方法: A3 _9 O4 U' T$ ]
69-模型可视化工程管理8 i5 D+ t9 x. ?( @: V3 m/ J
70-Value Iteration Networks8 `8 H; L. w N8 |: \1 e Z
70-最新回放
( U9 F) U) X* S71-非线性动力学系统（上）' D4 s# H! r- [4 y
72-非线性动力学系统（下）! \% `9 D0 |+ n& e( |; j6 \
73-自然语言处理导入. n4 w4 F. G# ^, M! g% Y5 N) h
74-复杂网络上的物理传输过程1 {+ y8 _, `; ]6 H% Q: H
75-RNN及LSTM3 @* o+ `& Y2 J1 B$ ^
76-漫谈人工智能创业
* R* f: d. f( r: L77-深度学习其他主题
; ^( n2 K0 Y' |4 T' Q78-课程总结 : P0 B) r, S9 C D
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发表于 2018-6-27 00:36:47
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