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课程简介：1 _" h7 h& D0 I% o
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！( \, L. f: ?8 P; r& @5 t" w' [3 ?, L. R
混沌巡洋舰讲师团4 Z! F ^+ E8 Z: l( ]' ?5 l$ C# ~+ N
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。3 o' \4 R, h, ^: ^. @) u
大小：33G: v# J0 n1 e+ U) ?6 E5 Q% d' Q
9 j, Q8 O5 e: F/ R- \2 Y$ [课程目录：
7 Z6 c C7 c3 t# R! p% H% U3 `8 P7 t├──01-复杂系统 % J$ V5 B$ `& p- `8 F
| ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp4 56.75M5 t4 }2 U$ v3 B% }! B" r
| ├──1.2预测失效原因.mp4 19.91M
) N3 A0 b( j0 m| ├──1.3复杂系统引论.mp4 40.68M
/ b$ v& ^7 T9 `, P| └──1.4生活实例与本章答疑.mp4 36.04M
( e+ ^* K8 @ X* d├──02-大数据与机器学习 - z9 G+ F, H7 ]/ M/ R( M
| ├──2.1大数据预测因为.mp4 36.91M4 j* {) ^+ c2 q. _3 u+ x
| └──2.2大数据与机器学习.mp4 11.10M( b: M* ^& K& v# L8 }# W+ R
├──03-人工智能的三个阶段 " z& Z5 S9 l2 J' ]) d( G# b
| ├──3.10课程大纲（二）.mp4 31.64M+ a9 P( C6 [) j& x
| ├──3.1规则阶段.mp4 100.85M# i8 E* V, R1 q" G- u Y, r. R
| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 18.59M& h5 ~3 x* w9 A
| ├──3.3课间答疑.mp4 175.56M
. e- S* e9 F- a: i! l& |% }1 x| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4 49.35M
- X( l) O1 t% ~" W| ├──3.5三个阶段总结分析.mp4 22.08M1 E- Q) |4 c' Y
| ├──3.6人工智能的应用（一）.mp4 43.33M L, n8 g! U3 B2 }! J
| ├──3.7人工智能的应用（二）.mp4 24.59M& x2 M8 c% l- y) d, i# @
| ├──3.8课间答疑.mp4 169.51M
9 E0 n9 S6 \* {- r+ l$ U| └──3.9课程大纲（一）.mp4 38.19M
. y. d0 \/ `3 r+ _├──04-高等数学—元素和极限 1 ?' o! q7 Z3 Q6 c, b0 A
| ├──4.10级数的收敛.mp4 47.75M
! U! z3 d+ p" U! v6 m( F `, K6 b| ├──4.11极限的定义.mp4 39.12M3 w, l$ Z+ k& B T! g
| ├──4.12极限的四则运算.mp4 33.32M
' G9 ~' c+ P0 Q Q" K* ]| ├──4.13极限的复合.mp4 25.13M2 `0 ~( f0 ?0 C0 X( z
| ├──4.14连续性.mp4 40.51M
. i& }. u) A. u K+ Q# n| ├──4.1实数的定义（一）.mp4 32.77M
% F; y# T. u' P8 c( {: a| ├──4.2实数的定义（二）.mp4 41.81M/ x" \+ p; J7 _: x& C: N4 J3 T
| ├──4.3实数的定义（三）.mp4 36.73M
$ }2 z r: @! J3 l2 C2 Y( n8 d( A| ├──4.4实数的元素个数（一）.mp4 22.67M
/ D; ~" h9 r- e: e| ├──4.5实数的元素个数（二）.mp4 37.52M6 u3 X0 ] @* u
| ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4 38.61M
( ^, q& w, I/ ~* V& r: u; W| ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4 44.61M- T$ x: L7 y; M7 A& v
| ├──4.8无穷大之比较（一）.mp4 44.13M# I& i" g8 j9 }+ u
| └──4.9无穷大之比较（二）.mp4 24.98M7 Z1 o* P8 g+ l0 f
├──05-复杂网络经济学应用 ! d+ w. P8 h1 U+ O" \
| ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp4 46.12M$ t R2 U+ d4 a1 z
| ├──5.2复杂网络认识前后.mp4 56.31M8 m2 d) u9 h4 ~; H' A1 O4 U
| ├──5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4 75.10M2 p+ N9 h, X I% b5 G, r3 Z1 `8 f
| └──5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4 41.37M$ W7 W8 i5 K Z; ]2 q& ~
├──06-机器学习与监督算法 : |8 \" \1 ~7 Q' H' O5 c; P
| ├──6.1什么是机器学习.mp4 24.50M7 o5 q0 x) q$ v- \1 T9 G
| ├──6.2机器学习的类型.mp4 44.11M/ Z, y8 X8 f5 j/ S. t0 k+ d3 U
| ├──6.3简单回归实例（一）.mp4 43.03M
+ r( C# c4 w, |" i8 `6 S g- \| ├──6.4简单回归实例（二）.mp4 34.32M2 }- k. U3 L3 N+ o$ ^, v
| └──6.5简单回归实例（三）.mp4 180.68M
* J( k5 O6 `+ a& @, O├──07-阿尔法狗与强化学习算法 0 u2 n' w$ N/ R. c! u( {9 {) J7 \5 ~. O
| ├──7.1人工智能的发展.mp4 41.85M
$ S6 ~. f ]! j9 j; ^: ` J| ├──7.2强化学习算法（一）.mp4 31.45M8 Y/ r @: [" ~2 T
| ├──7.3强化学习算法（二）.mp4 50.43M
% L5 N: l) a& g| ├──7.4强化学习算法（三）.mp4 32.96M. D9 G/ ^3 S- Q# D9 @. }7 J1 A) i
| ├──7.5Alphago给我们的启示.mp4 20.95M
# c% S5 x& {' ~# Y- h" @2 c' k( t| └──7.6无监督学习.mp4 25.60M. o; C$ b6 _$ o! i. E6 `5 B$ w
├──08-高等数学—两个重要的极限定理
# A* {/ G1 S8 I' x* E E| ├──8.1元素与极限的知识点回顾.mp4 40.45M4 d ^ f' V) s$ w8 G: f' Q
| ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4 38.70M5 [/ |/ t+ c% z& X, a4 F
| ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4 26.35M
, i5 y) n- ]6 h$ w) [: R/ }' ~, Y| ├──8.4夹逼定理.mp4 24.83M: {% ^, U. I. P( H; ^; `3 p
| └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 27.78M
/ c, m' k) i6 A/ n9 }├──09-高等数学—导数
- o" k4 L( W. ?. M) D8 Z) F" z| ├──9.10泰勒展开的证明.mp4 37.57M% E i q$ |. _
| ├──9.1导数的定义.mp4 38.60M) N% G% w1 }7 h0 Q) U2 ?: v, j
| ├──9.2初等函数的导数.mp4 45.30M% v- P) U0 |! K
| ├──9.3反函数的导数（一）.mp4 20.92M
* p& M; n; t- ?% T3 X' d9 P% E/ q5 J( D| ├──9.4反函数的导数（二）.mp4 26.92M, i& d/ e3 I! r1 ~. l
| ├──9.5复合函数的导数.mp4 28.73M" G1 D4 `; \ M2 `) d( W U* n, @
| ├──9.6泰勒展开.mp4 17.03M
% l9 v5 ]0 {/ L' d. S! z| ├──9.7罗尔定理.mp4 25.67M7 @* A& E$ A7 \4 N. p' {( H5 `
| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 52.42M
. ] r6 C C: Y/ x% @| └──9.9洛比塔法则.mp4 45.12M
1 v! k Q) e5 v. I├──10-贝叶斯理论
% K" y- S# X3 A n| ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4 47.62M- C4 R- `5 G- D# P/ A
| ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4 20.46M
7 S, }, n8 B9 B/ z$ J& `$ s| ├──10.12贝叶斯决策（一）.mp4 34.84M3 v: k3 p4 y6 @
| ├──10.13贝叶斯决策（二）.mp4 45.05M
, i0 }# Y I' G* @( k! l/ ]2 L| ├──10.14贝叶斯决策（三）.mp4 65.28M+ Y, m" @( |0 `; D
| ├──10.1梯度优化（一）.mp4 61.02M
2 C. t F+ S! T2 H1 x| ├──10.2梯度优化（二）.mp4 67.83M
2 m) H7 M( Q7 g- v% U' a4 t| ├──10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4 35.55M+ z7 \2 V6 A. V9 O* o' H; `
| ├──10.4概率与事件.mp4 37.38M7 z" x. W) M$ N2 q4 y% I T% V
| ├──10.5贝叶斯推理（一）.mp4 35.91M
6 I# V+ V4 G1 h% h3 `( j& a| ├──10.6贝叶斯推理（二）.mp4 37.13M
' Z. `" e+ s3 L# n( C' m| ├──10.7贝叶斯推理（三）.mp4 30.98M
0 |3 }- J0 d; n2 u# r| ├──10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4 52.39M6 S- L( e* _) A" @1 S2 y
| └──10.9贝叶斯推理深入.mp4 43.60M
0 U3 a& |( Q! ^7 U3 x/ j├──11-高等数学—泰勒展开 4 F4 k" }+ h# ?- i8 B" m
| ├──11.1泰勒展开.mp4 41.11M
5 g( {: y' Y$ N( ~8 v5 ~| ├──11.2展开半径.mp4 27.59M& C5 ^$ J+ p3 | h4 h
| ├──11.3欧拉公式.mp4 48.30M
1 R- j9 b; r& \) R| ├──11.4泰勒展开求极限（一）.mp4 27.06M1 n0 N. Y+ P& @
| └──11.5泰勒展开求极限（二）.mp4 57.16M
- M7 Q j; S+ \0 }├──12-高等数学—偏导数
; Q+ B |3 a/ @* Q; j7 _| ├──12.1偏导数的对称性.mp4 34.78M
: ~9 F D& [8 D5 p| ├──12.2链式法则.mp4 34.32M8 x* P+ n' G- C0 l9 d8 Q" ?
| └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 68.64M5 A' Z* A; q1 g) c/ V* z
├──13-高等数学—积分 4 H9 N2 Q4 Z. E& t! {) f& H/ u
| ├──13.1黎曼积.mp4 22.41M _& Y: `9 H' O2 o! Y4 i: b/ s
| ├──13.2微积分基本定理.mp4 54.34M
2 ^( ]* E/ U/ w6 J7 D| ├──13.3分部积分（一）.mp4 46.49M- u, k% h8 n) Z- A; V8 r
| └──13.4分部积分（二）.mp4 38.77M1 L7 @! w: O) X8 O) p; E: c: }
├──14-高等数学—正态分布
/ U0 e0 h5 O& u| ├──14.1标准正态分布.mp4 49.08M) v* O8 ]$ Q" d8 x/ ^, D
| ├──14.2中心极限定理.mp4 34.08M( J+ l: z4 E8 m, ^; o/ ]
| ├──14.3误差函数.mp4 28.92M
4 k& ?8 W+ J0 I2 {* q5 L| ├──14.4二维正态分布.mp4 44.05M
/ n7 b" x- {- D# C( E5 Q* x| └──14.5多维正态分布.mp4 32.81M
7 a7 h4 D4 v0 c+ s0 z4 U$ l: u├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
/ ?3 B- n& h* T| ├──15.10朴素贝叶斯（三）.mp4 63.84M& f x2 M' |% I. O7 t4 S* ]
| ├──15.11最大似然估计（一）.mp4 24.68M
9 u6 G/ r% i* g9 l/ z| ├──15.12最大似然估计（二）.mp4 51.42M! ?9 _; {0 [3 `" c& h# R/ y
| ├──15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4 49.18M
4 q- }8 a7 u% r- ^| ├──15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4 34.77M
4 R" `! \: e, M2 c' ^$ P6 ]6 R$ z( L9 g| ├──15.3贝叶斯先验.mp4 47.41M
* j) m" V) i( i7 [; Y5 T: W| ├──15.4先验到后验的过程.mp4 21.71M
9 X5 v+ v q' } e6 z/ d& A$ \| ├──15.5朴素贝叶斯（一）.mp4 33.49M
9 Z' N' m6 Q, M9 x+ k| ├──15.6朴素贝叶斯（二）.mp4 40.55M4 v! }5 } o1 ~, g& f
| ├──15.7算法设计.mp4 22.30M9 j$ E( \) j. Y6 I+ j' c
| ├──15.8TF-IDF（一）.mp4 47.24M% a* D0 @& E, E
| └──15.9TF-IDF（二）.mp4 40.03M0 ? c$ N% Y' s/ E! v2 ~9 s! V
├──16-线
) t; _* J g+ U0 H @, o| ├──16.10常规线空间.mp4 52.42M/ G3 Y4 i1 ]% P' m3 Z
| ├──16.11线关.mp4 36.32M
2 O0 z4 r O% T4 ^' Q! V| ├──16.12秩.mp4 55.00M
" j5 t4 S% f. ]! O5 [5 \6 A- o# Q u| ├──16.1线代数概述.mp4 36.24M1 l. n( a5 n& Y9 H" f: ^
| ├──16.2线代数应用方法论.mp4 17.40M
2 h6 \$ N0 E! |) n" q F| ├──16.3线律.mp4 44.41M) I, ~3 i, e5 Y; P7 E% F7 x
| ├──16.4线空间.mp4 17.05M
; U$ P: C' B" R* L| ├──16.5线空间八条法则（一）.mp4 51.45M6 h- S& }# i7 z& \
| ├──16.6线空间八条法则（二）.mp4 46.92M
8 B- z5 X2 d/ L. R r4 \+ T/ s| ├──16.7线空间八条法则（三）.mp4 31.46M
1 J* ?# |# h+ d8 R| ├──16.8连续傅.mp4 26.85M
a, z M, v7 ^4 z, I- g| └──16.9傅立.mp4 41.26M& g" B3 M% M/ `$ Z/ v* y
├──17-数据科学和统计学（上）
) b7 b# f; L( ~| ├──17.10随机变量（二）.mp4 15.26M3 U3 F% J& L6 H8 a+ v+ Y# m2 v% R9 \
| ├──17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4 58.96M; S7 L: d6 K& F6 W" ? Z+ S
| ├──17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4 37.75M2 n7 T6 [/ x0 z; n+ I
| ├──17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4 50.50M% w" O2 c& \; V
| ├──17.1课程Overview.mp4 36.35M* p; I1 | y3 C8 l3 K6 ~
| ├──17.2回顾统计学（一）.mp4 65.35M
8 M5 k* @" T0 z| ├──17.3回顾统计学（二）.mp4 52.93M
$ {5 y( i' B6 z& X8 C% d" E7 v| ├──17.4回顾统计学（三）.mp4 28.10M% h. x: P- T( @* Z8 \ s* y) S7 S
| ├──17.5回顾数据科学（一）.mp4 33.76M
' M+ |( c$ L/ x8 L4 k, i) a| ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4 60.80M
0 N6 m1 B+ x+ a" A, T| ├──17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4 24.96M% t/ f# E5 T# B1 x+ [
| ├──17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4 29.73M, m) V# F/ J2 g4 P
| └──17.9随机变量（一）.mp4 21.35M
$ b8 W& f. s+ }├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式 ) }) V5 a4 K, p: d' k* `* o
| ├──18.10等价类.mp4 57.41M
x- z: S3 ]$ f/ K9 U% ^2 z| ├──18.11行列式（一）.mp4 28.29M
! L6 V: `1 _* B: ]* ` J| ├──18.12行列式（二）.mp4 38.16M" z/ f. B( \& G9 V) P
| ├──18.13行列式（三）.mp4 52.37M
1 w5 M0 B3 M3 ?/ S( v| ├──18.1线代数知识点回顾.mp4 32.08M
' E* n9 C6 e5 D: Q% }" A| ├──18.2矩阵表示线变化.mp4 31.26M
) v6 @' u7 v4 S* Q) T: Q| ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp4 64.91M+ x2 M4 \ C' Q/ b: U
| ├──18.4相似矩阵.mp4 68.16M
. i+ P$ o/ {6 x| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4 22.81M. O% d4 ?; ]; D6 q# T/ o
| ├──18.6线代数解微分方程.mp4 67.44M% N6 N1 @0 u- F7 V& k
| ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4 41.89M
3 g# t9 S, M& K, X+ |6 b| ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4 34.80M# C( ~# j+ c$ Q! H8 k! a
| └──18.9等价关系.mp4 30.69M: A9 @0 @8 e% A7 L2 D1 p
├──19-Python基础课程（上） : \' g& D) }5 \ f% f# R2 g
| ├──19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4 42.36M
) w- {8 I t) H8 O* k9 ?4 M% W( \| ├──19.11变量类型—列表类型（一）.mp4 25.40M
r5 I9 \5 r- G. R| ├──19.12变量类型—列表类型（二）.mp4 39.63M
/ a! V/ T; P6 v v: `; H| ├──19.13变量类型—列表类型（三）.mp4 21.45M6 U) [- z, m, { p; R1 w; [
| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4 29.90M0 ]' a6 j+ J' }% S( J) p
| ├──19.15变量类型—字典类型（二）.mp4 32.03M0 f1 w7 `( ^6 L" L/ K0 j( w! J7 r
| ├──19.1Python介绍（一）.mp4 31.57M, b: c! }/ R, r& \% L/ u6 T+ m
| ├──19.2Python介绍（二）.mp4 39.90M2 j6 h5 ] T, X
| ├──19.3变量—命名规范.mp4 30.52M
. `% F, P E- m9 L! }# Q* Z- O* d| ├──19.4变量—代码规范.mp4 21.17M4 D8 V8 \$ K1 @3 W+ H& o2 s
| ├──19.5变量类型—数值类型.mp4 23.48M
7 j' k1 m' p, h; y+ u# c9 p$ n| ├──19.6变量类型—bool类型.mp4 21.10M
, [. m! H3 e- H! c* T% T| ├──19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4 27.30M0 x: Y3 V8 y- C; O- D
| ├──19.8课间答疑.mp4 21.42M
) i# v8 ]+ F" }- @; X| └──19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4 33.52M
5 U0 ]# _2 l. h* t; R" F├──20-线代数—特征值与特征向量
$ X% ~% t7 B4 S. u6 Y" N$ E: || ├──20.10线代数核心定理.mp4 28.68M- c6 i7 t# J6 h9 f N
| ├──20.11对偶空间（一）.mp4 28.56M; p2 V3 V; ]2 [
| ├──20.12对偶空间（二）.mp4 46.73M
7 N) r& G0 X: I+ I( X| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 23.53M% k2 O3 X. c5 ]3 L+ t
| ├──20.14厄米矩阵.mp4 11.39M% o7 Y8 G$ }8 ^0 _! g
| ├──20.1线代数知识点回顾.mp4 29.06M& l# C/ Z0 I' M/ D* M4 U7 h
| ├──20.2例题讲解（一）.mp4 34.51M. W/ |2 E1 `! K7 {4 v% t
| ├──20.3例题讲解（二）.mp4 34.44M3 y1 u% c' W2 p. o' T
| ├──20.4例题讲解（三）.mp4 40.60M
* w, V, j/ |5 u& Q& b* Q| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 68.79M
- F) L/ G4 S- L& q( U9 R" m| ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4 16.79M7 J9 A( D, D) H
| ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4 47.57M
+ U1 e! z' K6 ~; r| ├──20.8本征值的计算（一）.mp4 31.39M
- z$ [6 N6 {; j) C$ i/ F* k h| └──20.9本征值的计算（二）.mp4 31.82M4 c+ M4 `) W. Q8 Z
├──21-监督学习框架 1 A& h6 ]& p' C
| ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4 39.83M
: K4 Z' z4 I3 z- h2 y| ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4 19.84M1 s: ]: Q* }) A& _$ M
| ├──21.12线性分类器.mp4 28.38M8 C+ r: W1 o) s5 {' ~
| ├──21.13高斯判别模型（一）.mp4 23.77M
" n: m* Q6 A( o3 C2 r' @& {| ├──21.14高斯判别模型（二）.mp4 34.18M
1 j# b/ N7 T0 z: A1 }: }| ├──21.1经验误差和泛化误差.mp4 43.26M1 S: I% i2 _/ L6 k% W; A+ z1 f$ ]5 E) w
| ├──21.2最大后验估计.mp4 42.58M% A' Z; \- }1 [0 J! w& ^3 B7 F
| ├──21.3正则化.mp4 18.82M
/ a7 S# _/ P0 j2 z6 g1 }7 w3 L| ├──21.4lasso回归.mp4 45.80M
, N: W* ~4 @( v3 a| ├──21.5超参数（一）.mp4 34.29M
$ }, {6 E2 C4 {! q0 C1 h| ├──21.6超参数（二）.mp4 26.77M
; T& G% `5 Y9 u7 s7 h| ├──21.7监督学习框架（一）.mp4 32.13M
. Z6 I1 Z0 t L, Q1 x" a| ├──21.8监督学习框架（二）.mp4 42.39M, x1 [( X. |. C: L8 u( |3 x
| └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4 36.21M
2 Y5 Y7 F! t l8 ?" J; u├──22-Python基础课程（下） # [6 ^! e+ Z0 y/ G/ z3 q
| ├──22.10函数（三）.mp4 28.54M3 B l& ` z9 x9 w9 X
| ├──22.11函数（四）.mp4 33.92M! o; z" [6 u; E. H2 f; h, ?
| ├──22.12类（一）.mp4 29.36M* X1 f0 }0 I3 b' e. o, [, X
| ├──22.13类（二）.mp4 26.83M
+ U# K. n1 F, d: `% S0 }| ├──22.14类（三）.mp4 24.82M4 M) k4 Q$ y2 i8 v; n& y# O
| ├──22.1条件判断（一）.mp4 36.45M' z5 J' Y/ c y: F6 Z7 E p8 `
| ├──22.2条件判断（二）.mp4 32.63M- I0 d1 \) S' ~; T
| ├──22.3循环（一）.mp4 16.56M
; N+ ^/ F5 v2 R* a; Z7 B| ├──22.4循环（二）.mp4 25.58M
" @) u% E1 d% @: A: u* ~9 V' I| ├──22.5课间答疑.mp4 25.60M2 f0 W) L4 K# C# d( H$ D* G
| ├──22.6循环（三）.mp4 24.84M- T; i& z* j3 @9 [, N& W5 W8 J9 c8 L
| ├──22.7循环（四）.mp4 30.15M
0 s1 {$ v1 x- I7 T. X0 U! t" C& e| ├──22.8函数（一）.mp4 18.46M
* I- m+ M# }4 q5 H, u' p# c| └──22.9函数（二）.mp4 24.54M; U, t5 v# h1 L" b
├──23-PCA、降维方法引入
6 r3 k* ^1 A1 d3 [& o4 a| ├──23.1无监督学习框架.mp4 25.36M" h, `: Z% R" F( F
| ├──23.2降维存在的原因.mp4 21.27M
* i j$ Y0 Z5 s6 || ├──23.3PCA数学分析方法（一）.mp4 31.34M( }: z* F- z- V
| ├──23.4PCA数学分析方法（二）.mp4 41.67M1 ? t0 ]! s2 q& E( ?
| ├──23.5PCA数学分析方法（三）.mp4 29.07M
. d6 {- q: V4 |3 [' W| ├──23.6PCA数学分析方法（四）.mp4 34.13M) u( @& I4 e l' L
| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 16.30M9 ^5 {- k" n8 h7 d* I
| ├──23.8PCA背后的假设（一）.mp4 41.91M& u1 W k/ {% s2 o) i; W! N0 I
| └──23.9PCA背后的假设（二）.mp4 49.58M
7 x% r4 Y, n$ `( j+ \2 {6 |5 t├──24-数据科学和统计学（下） ; u+ _/ ?; c4 L0 m$ }
| ├──24.10参数估计（一）.mp4 26.36M
6 g- x. k! d, I9 w( @| ├──24.11参数估计（二）.mp4 20.68M
' K# u! ], r9 b2 w# W| ├──24.12假设检验（一）.mp4 16.32M/ o( m1 \0 S# G: j! q0 @( F7 `. ^5 I
| ├──24.13假设检验（二）.mp4 23.42M
( r5 ?7 X+ j/ p% D| ├──24.1课程Overview.mp4 21.32M; `/ Z' y: A* M! h" b9 N$ O
| ├──24.2理解统计思想（一）.mp4 22.23M
0 R# d1 x$ h: L1 Q g& W% G| ├──24.3理解统计思想（二）.mp4 54.02M
4 K9 ^/ A! Q3 Z1 T) z| ├──24.4理解统计思想（三）.mp4 21.84M
W3 i5 R S9 M$ J, k| ├──24.5概率空间.mp4 14.83M
7 k' ]9 Z' k% |4 v3 S; Q( @# v( @| ├──24.6随机变量（一）.mp4 32.26M+ S7 g5 G* |& ?2 T& Z7 [
| ├──24.7随机变量（二）.mp4 16.79M
& P: G5 W5 m6 x/ f- q% G. J| ├──24.8随机变量（三）.mp4 44.97M
) [% p, x7 l* k7 Z% q& @" b| └──24.9随机变量（四）.mp4 12.42M
8 ?1 d$ F9 R8 R2 _├──25-Python操作数据库、 Python爬虫 ' u' C- c6 a. [+ `
| ├──25.10Python操作数据库（二）.mp4 39.13M) g8 |( |' {1 X9 g1 `4 h& Z
| ├──25.11Python操作数据库（三）.mp4 22.91M2 f& l. C4 [1 \2 l
| ├──25.12Python操作数据库（四）.mp4 47.88M
2 t! X O0 L t, I' Q- H) ?# J| ├──25.13Python爬虫（一）.mp4 65.29M
- m- U7 g* j2 ^1 _| ├──25.14Python爬虫（二）.mp4 84.90M0 [2 Y4 r3 V$ k# V$ Z2 m0 z, l
| ├──25.15Python爬虫（三）.mp4 59.24M2 \# Z0 W, t. O) C
| ├──25.16Python爬虫（四）.mp4 57.77M
* D1 J, ~4 e3 o| ├──25.17Python爬虫（五）.mp4 69.90M
5 x* O8 W! i2 f9 }| ├──25.1课程介绍.mp4 22.96M
9 p6 b; W: H* A7 H/ B9 M| ├──25.2认识关系型数据库（一）.mp4 45.99M
8 L& M# e0 T. f7 }| ├──25.3认识关系型数据库（二）.mp4 45.07M
: {) m& M6 i) t( f2 o9 o| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 25.87M6 c3 E7 F$ ~8 r" `1 D' g e
| ├──25.5命令行操作数据库（一）.mp4 43.94M
8 W# s. R; v- _- C) l$ G' e| ├──25.6命令行操作数据库（二）.mp4 40.99M; R* `( z s/ l9 y$ @5 O$ L
| ├──25.7命令行操作数据库（三）.mp4 19.77M
! l2 ?/ Z: v( G* M| ├──25.8命令行操作数据库（四）.mp4 39.65M& m9 K. T$ i) z0 d$ U, t0 g
| └──25.9Python操作数据库（一）.mp4 32.85M
0 w. p/ C- h2 ?: t' b├──26-线分类器 0 E- P. X. `$ {
| ├──26.10Perceptron（三）.mp4 31.52M( ~& S; |2 x/ |1 `% T! ~! ]
| ├──26.11Perceptron（四）.mp4 30.99M
& g4 q: U, b) r| ├──26.12熵与信息（一）.mp4 22.88M
. j+ u( ], g# a! A' s3 v, p# I| ├──26.13熵与信息（二）.mp4 25.34M
5 J: k8 ?$ m2 D% X9 }/ K" ~- y| ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4 24.66M1 B# W, j! Q- c# o1 ?9 C5 q8 t F
| ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4 15.98M
+ e5 _. L4 @! j$ s0 W% h| ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4 62.14M8 u( r+ V+ D2 z+ [8 p; f
| ├──26.4线分类器.mp4 24.04M9 \! ~. r+ R5 t
| ├──26.5LDA（一）.mp4 24.85M
9 [% X9 r" v/ u# c6 ~( X+ P, J| ├──26.6LDA（二）.mp4 27.13M$ ^- i, N7 H) C2 Y; w* Z( P+ _
| ├──26.7LDA（三）.mp4 32.60M
! }4 C/ P$ T- T" k& i" T| ├──26.8Perceptron（一）.mp4 45.24M
8 n* ~+ A# E; P6 F- T/ Q4 _| └──26.9Perceptron（二）.mp4 29.09M
1 z& F7 C) ?( x7 u├──27-Python进阶（上） 5 ]% t" S- _ _* k9 f" r
| ├──27.10Pandas基本操作（四）.mp4 26.13M
# J6 F* |' Q! C5 h& F4 [| ├──27.11Pandas绘图（一）.mp4 34.38M
f4 p/ \+ \2 f| ├──27.12Pandas绘图（二）.mp4 37.92M$ j$ i# F( A' f% A
| ├──27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4 23.53M) B4 B+ y5 D- c
| ├──27.14Pandas绘图（四）.mp4 46.94M C: H5 h$ L' k) u
| ├──27.1NumPy基本操作（一）.mp4 31.03M
8 p6 I* @5 z2 O% A6 ?' L* w| ├──27.2NumPy基本操作（二）.mp4 24.54M- ^! S3 p6 J2 {) i3 N0 k* `8 }
| ├──27.3NumPy基本操作（三）.mp4 27.38M" v1 T$ d$ d5 m* B5 q
| ├──27.4NumPy基本操作（四）.mp4 18.17M
T% ?( h8 ^ M" q2 j* d| ├──27.5NumPy基本操作（五）.mp4 28.95M0 p! Q* r! d! g- ]& p: {! T4 P9 f) n
| ├──27.6NumPy基本操作（六）.mp4 25.70M$ O9 P2 j0 ^/ n) F) \# h
| ├──27.7Pandas基本操作（一）.mp4 42.09M
, t# r% R& I; t- Z| ├──27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4 34.98M
% e: y3 H% H! `; W! Q( C| └──27.9Pandas基本操作（三）.mp4 38.37M
/ a# _ x5 j1 S( [ O& G├──28-Scikit-Learn
% {" U0 B. y) z/ X3 A! u7 Z| ├──28.1课程介绍.mp4 29.67M" O% S7 {+ W; U- c: \5 {; u
| ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp4 12.55M: O3 |; r* Y' a# Q% X
| ├──28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4 38.72M+ B7 |9 C. z8 j; ~# Y5 a0 L
| ├──28.4数据处理（二）.mp4 54.58M
: \% A8 I+ u1 m4 L7 z5 B4 w| ├──28.5模型实例、模型选择（一）.mp4 37.87M
- M7 F# |. Y# H4 x) z| ├──28.6模型实例、模型选择（二）.mp4 24.15M
4 R2 E7 A5 Z" V* K5 Q) j| ├──28.7模型实例、模型选择（三）.mp4 21.32M
- A/ Q" |8 |1 B- {| ├──28.8模型实例、模型选择（四）.mp4 45.09M* k$ Y* H: d* U) E1 w& u
| └──28.9模型实例、模型选择（五）.mp4 32.20M$ @ G' A k- I. Q: q- }5 X
├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 $ [; W% I) L2 ?* V7 n
| ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4 40.61M
1 {7 d- U; t/ v4 P8 r: v| ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4 40.62M
" C) D! z! z3 M" ?| ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4 24.38M
! P4 R2 Q/ \4 @+ V| ├──29.13SVM引入.mp4 15.52M
( M, W4 c& }! _+ y| ├──29.1熵（一）.mp4 35.89M% x8 G2 P E7 Y$ q& z5 p9 D6 E& O x
| ├──29.2熵（二）.mp4 38.12M6 w5 {" E' r' D6 |6 ^* p
| ├──29.3熵（三）.mp4 30.18M2 k* J- [5 \) W7 m# c
| ├──29.4熵（四）.mp4 32.72M
7 y" L/ q4 D) F. h| ├──29.5熵（五）.mp4 20.18M
0 c/ `8 k1 u: u8 ^; y4 H9 }6 x| ├──29.6熵（六）.mp4 31.30M# X4 n) n. ?' T- |2 l
| ├──29.7熵（七）.mp4 10.80M
4 Q1 C2 y4 u5 r5 X| ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4 38.72M
' W+ K! c) ^$ j; ^$ N| └──29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4 37.48M
6 N+ f) O/ U! P# @/ [├──30-Python进阶（下） 9 a5 i* Q( t$ A! Q5 }- ?
| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4 29.29M) j& }" B9 W, O! w& x5 l- d
| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4 22.12M( o% o0 Z* k5 z: b! _
| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4 22.34M* J+ O+ ^. E/ [$ F7 u& y2 |
| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4 28.36M# t/ z: Z* T8 W6 ]
| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4 27.54M3 g# D* n+ C$ q9 b
| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4 20.68M, U6 l. K% q5 j. h$ c. `' r M
| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4 38.10M3 J/ ~- t3 W+ I" I9 r e- s, u
| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4 40.47M
7 Q; U0 K: P; y; b K| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4 41.54M4 S$ G2 p1 f* _/ F, b
├──31-决策树 1 ]% H! k) L/ o S) G
| ├──31.1决策树（一）.mp4 21.31M. P8 S/ N/ ~7 [* B9 q' A
| ├──31.2决策树（二）.mp4 32.57M' M4 h4 j" H1 _/ S6 T3 ^
| ├──31.3决策树（三）.mp4 36.97M
0 m/ \0 H/ }( L/ u| └──31.4决策树（四）.mp4 27.11M
} x( Z+ }4 ~* D2 D$ Z# G. N├──32-数据呈现基础
' O- g' v4 ~% u* U| ├──32.1课程安排.mp4 48.84M& S( K0 y+ T% G9 k! H) `& v
| ├──32.2什么是数据可视化.mp4 15.77M
- ]+ r1 _) P9 l| ├──32.3设计原则.mp4 23.97M
1 O* r, c5 R o7 F+ c1 x& t7 P| ├──32.4数据可视化流程.mp4 24.41M6 k) K& H: y, V" _! D
| ├──32.5视觉编码.mp4 34.14M
6 f8 C7 a, _9 G$ L+ u, K! r: d+ {| ├──32.6图形选择（一）.mp4 26.50M
; `% m7 H, ` t5 W| ├──32.7图形选择（二）.mp4 20.23M$ r# C; c! C% Z- O$ {
| └──32.8图形选择（三）.mp4 22.52M
2 x$ }7 U7 u U9 H# M1 g├──33-云计算初步 * Y5 s2 k7 X9 |4 Y" S6 e7 T
| ├──33.1Hadoop介绍.mp4 30.20M% P$ v3 f+ N0 K, k7 b% F/ {2 w
| ├──33.2Hdfs应用（一）.mp4 70.62M6 {( ^; D6 Q8 @9 B; o9 \
| ├──33.3Hdfs应用（二）.mp4 59.62M8 A X0 j2 B) A# ^% h1 x9 N
| ├──33.4MapReduce（一）.mp4 41.32M
' S+ }5 S: a# c4 v; Z| ├──33.5MapReduce（二）.mp4 27.81M3 d" ?8 S @8 W2 E
| ├──33.6Hive应用（一）.mp4 69.51M+ f& ^, E7 ^# m& o
| ├──33.7Hive应用（二）.mp4 82.48M; z' h' X2 v. s8 Y* L* r
| ├──33.8Hive应用（三）.mp4 103.40M t/ B7 K/ g; _% A5 {6 ?
| └──33.9Hive应用（四）.mp4 87.24M
0 V6 {4 G, p+ g6 u7 n) Y* j├──34-D-Park实战
5 e m; b+ Y+ U6 T4 _# S- s/ f| ├──34.10Spark应用（四）.mp4 78.99M9 q* L# X$ q6 r" R+ m7 K& j
| ├──34.11Spark应用（五）.mp4 94.63M* }6 P2 o1 C f" Y, }0 W
| ├──34.12Spark应用（六）.mp4 118.58M+ Z6 e/ n7 h& G, G) ]
| ├──34.13Spark应用（七）.mp4 102.70M# _ K1 ? H& Q% y8 j" R, k
| ├──34.1Pig应用（一）.mp4 60.66M
) a+ g- O% @; M% _0 V: v| ├──34.2Pig应用（二）.mp4 57.65M
# n& H) j' D/ M0 Z| ├──34.3Pig应用（三）.mp4 62.50M6 J# q1 `' N" k0 _
| ├──34.4Pig应用（四）.mp4 58.18M# s# \; T6 C% e k5 ~
| ├──34.5Pig应用（五）.mp4 55.62M
8 D$ N/ y; e2 Q* q% j( a% q: |. K( {| ├──34.6Pig应用（六）.mp4 24.96M2 j4 h/ ?4 A* G" ^- W: Y) I# h
| ├──34.7Spark应用（一）.mp4 70.69M
1 i8 g4 M1 L7 K# x8 G6 N1 j; V| ├──34.8Spark应用（二）.mp4 38.42M8 l# }' q/ R D- S/ Z
| └──34.9Spark应用（三）.mp4 98.82M0 k. E5 e5 @* Y0 Z
├──35-第四范式分享 % a/ o3 ^. ^+ u6 Z1 C& U
| ├──35.1推荐技术的介绍.mp4 24.48M* B1 E5 [: Q5 y# S. O; e6 p; L
| ├──35.2人是如何推荐商品的.mp4 24.67M& d; R1 E: Y, K7 p# h
| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 17.30M- t; N3 L$ X, J. [0 D) o# p
| ├──35.4求解—从数据到模型.mp4 23.77M
% @8 a8 P6 h# g| ├──35.5数据拆分与特征工程.mp4 26.79M
) `/ g: i5 B0 h$ v$ s4 n| ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp4 35.12M
& Y. Z8 I; U# B/ ?% @! k| ├──35.7评估模型.mp4 24.81M0 M2 f7 r/ L; {" R7 L5 e
| └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 29.67M
; b8 |; O( Y/ z2 D2 t├──36-决策树到随机森林 % {1 i/ J3 t, k: n+ p1 c
| ├──36.10Bagging与决策树（一）.mp4 25.40M
) q5 |) V3 ]6 o$ o$ l+ ?( _4 A% q| ├──36.11Bagging与决策树（二）.mp4 29.93M
+ V% v+ H) O: a8 r| ├──36.12Boosting方法（一）.mp4 31.61M: P" \' U# T( f( a; g
| ├──36.13Boosting方法（二）.mp4 17.26M
- p3 K% f: Y) v4 {" s, X5 B| ├──36.14Boosting方法（三）.mp4 35.52M
4 p* s3 B! ?* k7 v& [' ~/ t| ├──36.15Boosting方法（四）.mp4 30.04M) ?: t5 m. L% f" G2 H; d
| ├──36.1决策树.mp4 16.65M* F2 M& t" L0 c
| ├──36.2随机森林.mp4 29.72M
9 Q8 A' N0 U' r% R| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4 35.57M
- c! b# Q0 f% D. I M; e" m| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4 36.04M
; h) V% @7 ?- o/ n$ ~5 t| ├──36.5模型参数的介绍.mp4 26.40M
$ Y) S( s1 m1 j, G' a2 u| ├──36.6集成方法（一）.mp4 28.04M
; ~" U( K! ?/ S6 r4 I| ├──36.7集成方法（二）.mp4 26.02M
& f: Q. U* N9 T5 {& v# y$ b| ├──36.8Blending.mp4 17.42M
( H2 u2 b7 @ ^9 G/ d/ c, D| └──36.9gt多样化.mp4 17.59M+ I/ H/ n+ Y% g" G2 n
├──37-数据呈现进阶
& k3 `; ]4 z0 U9 {% M# G$ S| ├──37.10D3（三）.mp4 24.06M
- C x+ Y. A( D% Q+ o| ├──37.11div.html.mp4 20.87M
; \6 F) f1 S1 d* W- A| ├──37.12svg.html.mp4 68.32M
, S; S4 i" G* s3 \) J2 ^| ├──37.13D3支持的数据类型.mp4 59.35M! h- L' P1 [8 t" l+ m; n
| ├──37.14Make a map（一）.mp4 57.52M* u- E1 q2 D8 S _2 }
| ├──37.15Make a map（二）.mp4 17.86M4 M5 {; S: ^+ N# ]& X) ~9 \% Y
| ├──37.1静态信息图（一）.mp4 24.84M2 V% f+ [6 F; a2 y
| ├──37.2静态信息图（二）.mp4 34.10M
! B* ]$ L, n4 r$ k1 P$ q| ├──37.3静态信息图（三）.mp4 61.23M
% d1 K: u3 m, j+ k| ├──37.4静态信息图（四）.mp4 38.37M5 _, e( s6 f+ T0 |# [, P
| ├──37.5静态信息图（五）.mp4 41.56M
8 Z; V N$ K+ ~| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 48.29M2 a6 w9 j# O0 q% E
| ├──37.7DOM和开发者工具.mp4 28.72M
& w: Y0 k4 R2 N& [5 h5 M| ├──37.8D3（一）.mp4 40.30M
4 d! v* O6 s$ D4 P: w7 H ?- O- E| └──37.9D3（二）.mp4 40.42M) E5 K3 U( I5 B7 x1 M+ m& R
├──38-强化学习（上） 7 y: m! `4 |" w/ P/ l. `) K
| ├──38.10Policy Learning（二）.mp4 23.46M" o2 T1 q) p+ k3 O
| ├──38.11Policy Learning（三）.mp4 33.01M8 K0 i5 \. @, K. ~
| ├──38.12Policy Learning（四）.mp4 27.71M
- [6 a5 w9 E" ?* W% }# {| ├──38.13Policy Learning（五）.mp4 17.57M
3 E. q2 U+ Q" S- n| ├──38.14Policy Learning（六）.mp4 37.05M. f+ s' G: A2 U- m
| ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 27.73M
0 g% }0 m; m: h; b: W5 O| ├──38.2经典条件反射（一）.mp4 17.46M# A: Q' X5 m( B" t
| ├──38.3经典条件反射（二）.mp4 29.48M
$ J( L. }# P9 j/ |; T& t2 _| ├──38.4操作性条件反射.mp4 27.82M7 W% R7 {; ]5 l4 l3 e
| ├──38.5Evaluation Problem（一）.mp4 26.50M
0 l8 z8 [$ G" z, a; |- y& Y5 m| ├──38.6Evaluation Problem（二）.mp4 14.78M
. D" T3 X U) }( q1 L| ├──38.7Evaluation Problem（三）.mp4 20.03M
0 P& [3 ^2 Z0 \- W, _$ y0 V: s/ e| ├──38.8Evaluation Problem（四）.mp4 30.82M' Q& W; D! E8 t2 Z
| └──38.9Policy Learning（一）.mp4 23.31M+ j* L; K( S" U+ k; E2 q+ l7 v3 ]
├──39-强化学习（下） & A6 r4 C _8 I6 X0 ~0 z& P
| ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4 13.13M
6 |6 |6 z8 C# `6 c3 z7 Y| ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4 24.68M
8 ?" m$ j4 }! s6 e- h2 R: `| ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4 25.46M- d& ^6 `4 `1 n8 P# k# c3 e& {
| ├──39.13RL in alphaGo（一）.mp4 27.48M$ L5 |; |8 L$ o1 |) P
| ├──39.14RL in alphaGo（二）.mp4 27.88M
' N9 a5 h& C$ b+ T9 K0 ^; s* ]. D( `| ├──39.15RL in alphaGo（三）.mp4 18.06M
. N, L) O6 Z: o0 g ^& f' N9 N \7 z* _| ├──39.16RL in alphaGo（四）.mp4 42.32M
. z& }# T( E4 q a$ j| ├──39.1Policy Learning总结.mp4 25.07M
2 V( p/ Q: F; `* f1 v0 L| ├──39.2基于模型的RL（一）.mp4 37.28M. H2 Y0 X- c& `
| ├──39.3基于模型的RL（二）.mp4 14.14M
! ?, W! Y9 Y2 c: `% ~( {( f/ ~2 x4 g| ├──39.4基于模型的RL（三）.mp4 36.55M6 Y2 e r! L0 y* e' b# m i
| ├──39.5基于模型的RL（四）.mp4 36.46M
/ |& K6 ~* U# F5 ?' O4 s7 S8 x| ├──39.6基于模型的RL（五）.mp4 19.95M
; p( `& u8 V5 C7 `: R0 I q3 J| ├──39.7基于模型的RL（六）.mp4 16.18M
5 l, p. E; Y# V3 B9 P5 U| ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4 38.31M
9 q: ?# F& @' M, W/ y! c| └──39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4 21.08M
0 s0 n3 q1 |- P1 E* o, ]├──40-SVM和网络引入
! e3 ~4 s# G# P: ~! W* L1 B% f5 K| ├──40.10SVM（九）.mp4 37.61M. H0 z2 Y/ ]+ j4 ?3 t7 l
| ├──40.11SVM（十）.mp4 48.42M
1 R% |- \# e; e! F| ├──40.12SVM（十一）.mp4 45.33M
/ d7 {" A: u c" m2 M; H4 i, @' D| ├──40.13SVM（十二）和网络引入.mp4 51.96M
, j/ V0 {% u. Y2 X) t" O9 f5 h. k| ├──40.1VC维.mp4 34.13M s8 ~3 H* Z3 Q6 V5 {0 b! r
| ├──40.2SVM（一）.mp4 37.21M" F" H$ _% N% ~' k1 c- p
| ├──40.3SVM（二）.mp4 45.94M& i2 N4 d- F7 \3 b9 s8 B
| ├──40.4SVM（三）.mp4 27.88M
9 s1 H+ P2 i- N| ├──40.5SVM（四）.mp4 40.20M
1 w" \- f* h4 {) }4 b| ├──40.6SVM（五）.mp4 36.03M4 P4 a. ]# y' p7 t' d9 ~1 [6 g
| ├──40.7SVM（六）.mp4 29.48M
% d$ k3 i; _8 k- n* F$ Y. E| ├──40.8SVM（七）.mp4 24.68M4 ^: }4 w5 c. G/ ]
| └──40.9SVM（八）.mp4 55.79M$ p& o) s5 N1 U8 W% L
├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 : a* I8 d; @ p9 c/ m* l& p
| ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4 43.16M
. L7 W/ k$ I: M( z! B| ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4 48.96M$ d6 [1 N, H" b# W% X. V
| ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4 43.89M
% p* p! Z/ b U( ?| ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4 87.32M
* j4 h! j7 O9 o| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4 28.85M
' g6 Q5 Z$ ~! _$ R( ^| ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4 60.77M
5 {4 w+ t6 t" F2 p [| ├──41.1集成模型总结（一）.mp4 38.15M
. K/ v' o+ W' b! i| ├──41.2集成模型总结（二）.mp4 40.99M
1 a6 N) _& p/ a| ├──41.3集成模型总结（三）.mp4 46.16M& `/ F$ U O+ ]7 Z' Z
| ├──41.4集成模型总结（四）.mp4 39.00M0 l5 |! M o4 h
| ├──41.5集成模型总结（五）.mp4 77.37M
, E, {+ e- ~' H+ U9 j, E: E| ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4 39.24M
5 F. ~' j' C! Q5 x( z' \5 B| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4 53.73M
' |# J8 i! g! c: h( b5 Q4 r* T| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4 30.94M
* S! }$ Z& C( @. b/ h| └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4 63.03M
% h! B, W+ v4 m. A& t├──42-网络 1 |2 r2 C2 k1 l2 @+ e( J5 }6 x
| ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4 38.23M; A m2 Y! l3 E
| ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4 55.56M
8 M9 t8 e* a) j/ n7 t| ├──42.3网络（一）.mp4 32.00M
# z/ h5 \4 s; q+ r| ├──42.4网络（二）.mp4 43.00M
" U" R- O) o: M& `: Z. d; S| ├──42.5网络（三）.mp4 35.89M/ O5 {/ M9 e8 T6 T' _% N1 M2 B" \
| └──42.6网络（四）.mp4 47.70M9 E9 i8 r8 Z7 X. P
├──43-监督学习－回归
7 y/ l. Q# V9 F% W/ e) h| ├──43.10经验分享（一）.mp4 28.50M
2 ~. C. d v2 J0 }% D| ├──43.11经验分享（二）.mp4 38.61M
0 c1 V8 J) v4 L8 N; g| ├──43.12经验分享（三）.mp4 34.24M5 C# l5 U; z9 N% j. k3 L b
| ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 21.57M" N7 Y2 D; G" r% x- C, x6 N
| ├──43.2机器学习工作流程（一）.mp4 11.71M
$ U2 l5 n7 u! N. Q( `. y& ^) O| ├──43.3机器学习工作流程（二）.mp4 20.98M7 m ^3 w- H5 d
| ├──43.4机器学习工作流程（三）.mp4 20.04M' E, L% _' A; C$ M1 q
| ├──43.5机器学习工作流程（四）.mp4 26.67M m* k4 v& g& ^
| ├──43.6案例分析（一）.mp4 17.12M" Y6 U4 n( {. A9 E+ d7 B
| ├──43.7案例分析（二）.mp4 40.82M
c9 |( t% [# ?3 R( F| ├──43.8案例分析（三）.mp4 39.25M
0 @' D1 B! g3 U. d. m5 R| └──43.9案例分析（四）.mp4 61.59M m9 B J* F0 w: b/ t% T3 _/ B0 v
├──44-监督学习－分类 9 m1 h9 `+ E8 v) ]6 o5 z
| ├──44.10模型训练与选择（二）.mp4 51.81M; u; g0 V9 x1 q' l9 k, N2 M
| ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4 40.68M/ i' G2 P" S9 X4 X
| ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4 59.17M7 U" C* T2 h' ^+ y% v
| ├──44.13地震数据可视化过程（一）.mp4 33.59M
" j U/ t/ t' |% A5 a5 x| ├──44.14地震数据可视化过程（二）.mp4 32.64M- ~' E1 L& v) r4 Y
| ├──44.1常用的分类算法.mp4 18.56M& e& @9 I+ q6 X |
| ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp4 28.84M
8 X* d1 c) D* C" A0 V| ├──44.3数据探索（一）.mp4 27.11M0 |: Y/ U" K9 s+ d
| ├──44.4数据探索（二）.mp4 41.16M
% H, r% Y7 A2 j. w; b| ├──44.5数据探索（三）.mp4 33.29M
) z! O/ e6 E8 o- D7 U7 a- }3 S| ├──44.6数据探索（四）.mp4 27.59M+ O, l% F5 x5 i) Y; `# a
| ├──44.7数据探索（五）.mp4 52.32M
1 E: t1 N* G' A6 ]) A" @| ├──44.8数据探索（六）.mp4 37.90M9 t; U- X+ c( W
| └──44.9模型训练与选择（一）.mp4 34.80M
# ?' }0 K, I' b$ z4 N├──45-网络基础与卷积网络 " E. h) w6 S2 k4 L& j
| ├──45.10网络（十）.mp4 40.81M) E0 i3 Z A+ g9 t( @- e R& v
| ├──45.11图像处理基础.mp4 29.82M3 c7 T; I/ ?& a, `+ m8 l. F# i! h
| ├──45.12卷积（一）.mp4 76.26M4 G; g' s: s: v' G1 l* W2 X6 u1 ^
| ├──45.13卷积（二）.mp4 43.85M
: L7 a0 k/ g) x- {7 V- Z% `| ├──45.1网络（一）.mp4 38.95M ?5 F9 y1 {6 c4 ^2 M$ N3 e' C
| ├──45.2网络（二）.mp4 26.76M6 @/ X+ d" A) x. R0 A5 A
| ├──45.3网络（三）.mp4 21.70M
W4 a) @! d0 \* A% G" s' V. k A| ├──45.4网络（四）.mp4 100.52M
' L& c" B0 Y" Z1 N| ├──45.6网络（六）.mp4 36.02M
7 ]: g- A$ j3 L1 p) G3 w& T| ├──45.7网络（七）.mp4 26.19M; X/ ^& P3 [' q8 `- V+ y
| ├──45.8网络（八）.mp4 33.37M
) @5 g8 u- M* s' W| ├──45.9网络（九）.mp4 39.64M# ~. }( R1 L: p7 I' s+ `6 Y
| └──45.网络（五）.mp4 107.87M/ n( e* J4 e! D, N8 y1 r& e
├──46-时间序列预测
8 t7 n8 m5 s" [$ c| ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4 44.20M
0 V' A8 h* P. P% M7 S- a; {| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4 44.22M
7 l" Y. P( J% ]& h3 a. U| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4 49.99M
3 Y% ]( \$ x$ R. {( j- { K$ \+ F| ├──46.13课程答疑.mp4 43.95M& Q) Z2 F8 ^. e3 O% G
| ├──46.1时间序列预测概述（一）.mp4 21.13M
. T( g0 P! n7 ^/ O7 G4 r1 h| ├──46.2时间序列预测概述（二）.mp4 25.35M
3 d6 E* G4 R4 e$ l, Y0 f: _| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 31.24M
) ~! G7 h8 }' |. W| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4 46.17M1 S+ A* @. V( M) j* _( d
| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4 52.10M9 j( m5 _! ]8 J
| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4 26.18M' W5 a e1 D2 k4 W! y7 ^. d
| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4 44.54M
+ T: m8 x& V6 p$ {0 a5 W% E| ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4 21.07M4 i0 L- C t: t! v* ^
| └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4 20.75M
! }, x A7 B4 g8 y0 x* Y& Y├──47-人工智能金融应用
+ \% D/ C$ R/ [| ├──47.1人工智能金融应用（一）.mp4 28.75M1 }7 ~% ^3 ~1 c# \; @9 r/ Y/ o
| ├──47.2人工智能金融应用（二）.mp4 40.74M/ S; D% X9 y# _6 U$ z7 ?
| ├──47.3人工智能金融应用（三）.mp4 37.08M+ q- K# v* I/ e# h7 \. ~
| ├──47.4人工智能金融应用（四）.mp4 47.73M
! Q; `( J& I7 x; G| ├──47.5机器学习方法（一）.mp4 35.20M
* R2 T s8 m6 K5 y# g# K| ├──47.6机器学习方法（二）.mp4 28.61M
# G# a8 ^+ c, D. _6 l7 B! a. G5 p| ├──47.7机器学习方法（三）.mp4 31.28M
) k1 L+ B/ @& u1 ?& ^| └──47.8机器学习方法（四）.mp4 43.09M
6 w$ G+ v1 v! A) H$ S├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇 8 p6 A1 N1 m( C- s( e; h$ r
| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4 103.56M
- f3 I$ B2 h! H6 i| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4 133.77M
! ?/ Y, v6 Y7 b+ f0 F$ D| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4 73.85M
1 k: M6 _( w& F: Y" U9 C| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4 119.15M
0 \1 R% B$ ~5 v0 k7 b1 [: I! ?| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4 153.33M
& I. G4 a- w3 n K4 [. z4 _+ y" f| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4 94.60M
7 I/ g' R T: Q! Z| └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4 123.40M. w; m" h- k( L+ i/ }
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
, Q; a9 {) Z% k J ]0 s| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4 99.63M6 n4 T# C2 }2 @6 F6 n7 R
| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4 77.54M
" N$ H9 u, H9 y% x| ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4 108.34M7 M8 r) z s* e3 Q! f6 p
| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4 111.10M" {$ ` p3 I# Z; f
| ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4 131.94M
& Y4 b7 j, F" k/ }- ^5 d| ├──49.2特征如何组织（一）.mp4 126.19M
! C m4 I, e% c. l1 z7 }8 [8 Z| ├──49.3特征如何组织（二）.mp4 85.98M; ~+ Y9 S9 U- {$ o; Y
| ├──49.4特征如何组织（三）.mp4 92.86M# j$ A0 f+ ]/ X" ^" l
| ├──49.5特征如何组织（四）.mp4 113.36M% j+ L1 Z( x) d {
| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4 116.35M
" l7 r7 ^$ ]8 o% X/ X7 f| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4 87.73M
* P! t7 I( E8 ~$ {% k1 M2 C| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4 148.19M
5 U: j2 o9 P/ k$ M, ]# S/ r1 L| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4 91.32M. i. v7 r7 v/ `( b+ x1 x2 o
├──50-计算机视觉学习入门优化篇
2 S6 ~9 s9 J3 w6 X| ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4 70.37M% A8 t% S, a* _
| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 148.70M
! }/ L" b6 I& R| ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4 69.52M; \8 X4 c2 ~% j3 m6 g
| ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4 128.01M
' p; B6 r& n& ]0 I& M: a| ├──50.5优化器和多机并行.mp4 134.88M* g. \% C$ A8 o7 T! [5 M
| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 124.03M' c4 l$ J0 ]) A. e0 t
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
# q# N4 ]8 W1 y J, p| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4 104.33M" g' x8 c. ^( I% L. J% o+ s
| ├──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 104.69M
' n* X* t: F N; c2 B8 S| ├──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 81.45M& A" c: D7 a7 Y- T. V; q5 z" {6 W
| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 139.32M
3 p! ~6 ?" V2 o& @; E+ k8 m9 _├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇 + i: q+ l. ~7 B4 M' [6 {: y: o
| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4 93.54M
" {+ g s) [' ~| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4 110.24M
9 s( _: G" n: u: j) T/ S| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4 53.25M! a' a6 R" a0 \
├──53-个化推荐算法 $ _: n, B& k( y, b l2 V& ]
| ├──53.10工程望.mp4 33.72M3 r$ w7 E \6 m: f# ]' g
| ├──53.1个化推荐的发展.mp4 26.09M
& r: `4 J* l. J2 g! O| ├──53.2推荐算法的演进（一）.mp4 25.52M
g6 \9 k# f2 `" R| ├──53.3推荐算法的演进（二）.mp4 35.84M7 I8 b' g! i$ x
| ├──53.4推荐算法的演进（三）.mp4 27.90M
) y& i8 r% o- I, f& ^$ v| ├──53.5推荐算法的演进（四）.mp4 40.25M0 T# }3 P% T3 ?: s; B6 E
| ├──53.6建模step by step（一）.mp4 34.01M8 s) V+ o2 S! P
| ├──53.7建模step by step（二）.mp4 38.70M
6 f/ R' Z; |( y) H| ├──53.8建模step by step（三）.mp4 32.73M- l- J, }* }$ e' w x$ T+ G
| └──53.9算法评估和迭代.mp4 18.88M I+ y3 \/ F6 B3 c- S4 k- @
├──54-Pig和Spark巩固
6 A/ H' C' f! ]' P# L# Q0 P6 Q3 ^| ├──54.10Spark巩固（五）.mp4 101.73M* c; y. O" \7 @3 E6 Y9 s6 I
| ├──54.1Pig巩固（一）.mp4 43.80M( _ @& C1 J. r' y* S+ k$ l
| ├──54.2Pig巩固（二）.mp4 115.33M
! S6 ^; w' B8 Z: z( r0 O# C| ├──54.3Pig巩固（三）.mp4 89.15M
" O: b* ^9 q6 |' @0 B# v| ├──54.4Pig巩固（四）.mp4 82.98M1 w d- Y( K1 [
| ├──54.5Pig巩固（五）.mp4 70.14M' ^9 k' {- M# h/ s ]
| ├──54.6Spark巩固（一）.mp4 65.64M
, \" B' g# }( O7 t$ g# I| ├──54.7Spark巩固（二）.mp4 105.44M
" S0 ~% j; E5 N0 L1 u* q2 X$ d| ├──54.8Spark巩固（三）.mp4 70.56M
& p* g- c/ `' S6 ?% b| └──54.9Spark巩固（四）.mp4 54.90M
9 n0 X- b5 t, ], k- A) _; c├──55-人工智能与设计 ! Q$ K$ ~6 C" {( O4 M
| ├──55.10使用人工智能的方式.mp4 26.10M
0 f' B6 N9 |! g| ├──55.1智能存在的意义是什么.mp4 19.54M6 z! ?9 i0 Q# L7 J
| ├──55.2已有人工智的设计应用.mp4 18.64M
2 a5 [1 s' _8 e| ├──55.3人的智能（一）.mp4 17.03M7 Y' @" F* |! s2 `& q) Z6 ~
| ├──55.4人的智能（二）.mp4 28.66M/ h- _3 f% U5 s6 M
| ├──55.5人的智能的特点（一）.mp4 29.62M
" {9 B5 \7 L* z0 Q| ├──55.6人的智能的特点（二）.mp4 27.86M; D% o/ H8 H" P4 F( \4 R! Q2 p' f
| ├──55.7人的智能的特点（三）.mp4 41.62M
( F8 p# E. L- G* t! J9 _" X" K% b. j| ├──55.8人工智能（一）.mp4 27.63M, {5 }. [' P( u' N
| └──55.9人工智能（二）.mp4 24.63M
7 {) {1 j6 L5 }' f+ D├──56-网络 0 h. \3 P1 K# H( A
| ├──56.1卷积的本质.mp4 27.83M5 b( H) |" E; T# H
| ├──56.2卷积的三大特点.mp4 34.15M
1 l- ^+ ]9 m# J8 q# L( C) \| ├──56.3Pooling.mp4 16.96M5 p' c8 F; w5 M# n5 d5 A1 x8 P
| ├──56.4数字识别（一）.mp4 33.21M
1 `1 `3 I+ [9 ]8 X/ R& C8 [| ├──56.5数字识别（二）.mp4 31.97M
0 S5 G8 k. n( M+ ? p3 l/ s4 A| ├──56.6感受野.mp4 23.33M- ]4 @4 Q) w* V1 N: d h
| └──56.7RNN.mp4 23.46M
5 X4 ^1 @* [0 V# m7 z I├──57-线动力学
& `3 r% W3 g" U| ├──57.1非线动力学.mp4 23.13M
( O5 q" ]) T" K0 y: R" M| ├──57.2线动力系统.mp4 39.97M
7 p/ V# W# z1 d' Z+ {! b5 N+ p* ~| ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4 40.37M6 a# o8 P/ v$ y% s E) l5 O6 i
| ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4 39.76M+ o, ~" n0 _, `4 k8 z
| └──57.6Poincare引理.mp4 37.13M! o/ I* Y# ~; x8 ^) |
├──58-订单流模型 5 ]) d' d, @9 b( _# ~+ h. J% z
| ├──58.1交易.mp4 20.17M+ e$ |7 g" d. D
| ├──58.2点过程基础（一）.mp4 13.47M, G: C6 h4 X9 n, p
| ├──58.3点过程基础（二）.mp4 24.16M
$ X5 H2 H; ?! u D1 }! V. H3 \| ├──58.4点过程基础（三）.mp4 17.88M
0 ~/ C0 d, y2 w% P, ]" B| ├──58.5订单流数据分析（一）.mp4 22.35M( Y) e7 X. T- i/ B6 P
| ├──58.6订单流数据分析（二）.mp4 20.85M
( p, H) E) u* J3 M4 x T| ├──58.7订单流数据分析（三）.mp4 17.74M6 k: y3 U* s: ]1 x7 \; a5 D7 R; w
| ├──58.8订单流数据分析（四）.mp4 20.63M: S) H- a0 C! n5 h- V( z& q+ G
| └──58.9订单流数据分析（五）.mp4 26.22M
, m, [$ L* ~" R├──59-区块链一场革命
" z! {- [: U H: j& ~ k' a6 h| ├──59.1比特币（一）.mp4 23.00M
`8 L1 `$ q0 @2 K, }- c$ ?0 h| ├──59.2比特币（二）.mp4 15.72M
: a5 _. `9 X: ]" M$ Q& y| ├──59.3比特币（三）.mp4 32.06M
2 j, Y0 @6 {$ Q' x# T: ~; b- v| └──59.4以太坊简介及ICO.mp4 15.19M
/ ^/ b- Q6 L2 i├──60-统计物理专题（一） - F- i5 i A- n" w( i/ [
| ├──60.10证明理想气体方程.mp4 23.30M
$ F! h" P- p4 U, l| ├──60.11化学势.mp4 41.52M+ @& ~ Q& J# x9 C* C
| ├──60.12四大热力学势（一）.mp4 30.13M1 q& ~# L5 e1 M) ^
| ├──60.13 四大热力学势（二）.mp4 38.40M- \; i5 O) q7 h( z) J
| ├──60.1统计物理的开端(一).mp4 32.96M
t! s' U9 v* \| ├──60.2统计物理的开端（二）.mp4 24.17M
2 G% k8 i$ H( ~| ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4 19.46M
, S' ^! H/ k# E- m- h| ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4 35.67M
E3 Y3 X* }! J% V6 w# W+ m1 p| ├──60.5再造整个世界（一）.mp4 30.55M
' j; ?0 ^8 Z! _1 n( y| ├──60.6再造整个世界（二）.mp4 35.10M
- v8 C3 r) E* X2 v| ├──60.7温度的本质（一）.mp4 40.98M
. p d2 y1 N1 D! j+ f/ | h/ S| ├──60.8温度的本质（二）.mp4 27.34M
% }! X- x: Z! z. d| └──60.9.mp4 33.55M% l! |3 _( [' K* [' Q# `
├──61-统计物理专题（二）
- V0 e/ n$ H) R. ?3 u/ F( w) i| ├──61.1神奇公式.mp4.mp4 34.65M8 D/ [4 }' R& K
| ├──61.2信息熵（一）.mp4 17.86M4 B1 U* R. [- K9 R% g! ^1 N8 o' u
| ├──61.3信息熵（二）.mp4 28.56M
+ g- O9 Z9 X6 o| ├──61.4Boltzmann分布.mp4 30.18M2 ^# R" O5 j- W
| └──61.5配分函数Z.mp4 38.78M8 J7 Y3 x+ }, v3 j4 j, E0 B
├──62-复杂网络简介 " T: i- `4 {9 _9 x
| ├──62.1Networks in real worlds.mp4 14.25M
" D: H) S7 M! q! C; j: u| ├──62.2BasicConcepts（一）.mp4 19.84M. T/ y5 Y- ]! B
| ├──62.3BasicConcepts（二）.mp4 13.30M% M, ^) O* O4 l( r
| ├──62.4Models（一）.mp4 12.13M
* G( [" K5 P2 w| ├──62.5Models（二）.mp4 14.05M7 P. U3 [) j5 a s! r: Q
| ├──62.6Algorithms（一）.mp4 25.38M! }9 y5 R, ]( }- g9 h2 _2 T
| └──62.7Algorithms（二）.mp4 34.74M
- b0 n( S* | ]1 {/ \4 T4 E3 x├──63-ABM简介及金融市场建模 * D; l8 T7 V3 Y/ ?1 u
| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4 27.16M
7 f# k. L+ c9 t| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4 37.89M5 F! c/ e* l1 w/ |# ^
| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4 31.98M5 }" H$ j5 @# W5 l0 x( C$ g# X) }
| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4 25.36M
+ ]' H, v6 j, R, ]- Q6 P| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 31.88M
( r8 i% o% f& r9 \, w/ y# j| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 31.77M
; V. q4 G3 F: s& O/ e% G| ├──63.16学习模型.mp4 35.67M
6 q0 V& q/ A6 [5 D5 `7 T% g| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 15.76M2 J. W% b7 d/ ]8 N. m6 @
| ├──63.18ABM的特点.mp4 29.34M7 l8 Q Y `% L) c: F
| ├──63.1课程介绍.mp4 26.86M
& ^" u* \/ V! Y# l9 {) c| ├──63.2系统与系统建模.mp4 39.51M, l9 h# z }4 y; ^: ^
| ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4 36.32M c1 ?$ B2 ?3 j
| ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4 45.10M
4 a& p; ?5 X/ B6 L| ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4 36.85M
9 k$ f( L' B3 Y N$ w7 _| ├──63.6ABM为经济系统建模.mp4 30.42M# N. N2 }+ o" a
| ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 35.29M+ ]! x% z( G4 j) z) V
| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 40.14M5 u# i9 S w; F
| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 25.30M
' E+ \, E( Q) \; r/ x) G, t├──64-用伊辛模型理解复杂系统 3 i. c) ^2 Y1 x, D# R8 Y) T- W
| ├──64.10（网络中的）投票模型.mp4 24.22M. \1 Q1 [- ?2 R
| ├──64.11观念动力学.mp4 29.82M( N5 Z& d! f4 w8 |
| ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp4 38.31M
. z5 g5 Q$ }2 J| ├──64.13自旋玻璃.mp4 18.15M
# a% O4 r% {9 A6 ]2 k| ├──64.14Hopfield神经网络.mp4 23.30M6 d6 R( l! d2 z& W0 y! d
| ├──64.15限制Boltzmann机.mp4 30.24M+ f% Z; o q. v& {
| ├──64.16深度学习与重正化群（一）.mp4 35.40M
( p% y7 x# X" Q2 p1 ~+ a| ├──64.17深度学习与重正化群（二）.mp4 21.92M
w& z# d6 ?6 m| ├──64.18总结.mp4 30.73M$ `" [& ^6 Z) p
| ├──64.19答疑.mp4 17.36M
& M3 B4 R2 |" ?0 W! D0 L| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 24.37M% \5 p' x* |: ^# j
| ├──64.2伊辛模型（一）.mp4 19.17M
, b* B9 H9 p$ m* Q# Q! U4 X| ├──64.3伊辛模型（二）.mp4 19.62M
6 B; k5 q6 I% J% ~' y| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 23.56M
0 B: S4 ~3 T- ]% o/ T6 [| ├──64.5Ising Model(2D).mp4 25.98M. H" H# N2 O. L4 T6 G
| ├──64.6相变和临界现象.mp4 43.62M
2 u$ O. O9 \/ \& F0 w6 s| ├──64.7Critical Exponents.mp4 26.70M
$ |" u% s) l0 [% j| ├──64.8正问题和反问题.mp4 29.14M
7 a+ n3 f; f5 K| └──64.9（空间中的）投票模型.mp4 36.38M1 S5 s. h9 G' Z) I2 C. x! I& e6 [
├──65-金融市场的复杂性 ; f3 `, z, L8 |' ]/ X. }# I7 U
| ├──65.10Classical Benchmarks（五）.mp4 29.71M5 @$ g, _7 u/ L) k& p
| ├──65.11Endogenous Risk（一）.mp4 42.78M2 g% Y4 C' j- u0 H+ @0 d
| ├──65.12Endogenous Risk（二）.mp4 36.84M
0 o, W" {; Z( B4 Y7 X4 k| ├──65.13Endogenous Risk（三）.mp4 40.22M
3 E; H+ ^: p5 [: K. H5 o/ b0 s| ├──65.14Endogenous Risk（四）.mp4 18.31M w' }* \- S( x, o1 G4 f
| ├──65.15Endogenous Risk（五）.mp4 35.46M
/ ]/ G9 h0 {& S5 E: Y3 E+ b: a| ├──65.16Endogenous Risk（六）.mp4 37.13M# B2 N+ ]* e: `2 _! C
| ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4 42.37M
1 ^, o* K1 O1 f0 d$ [| ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4 44.83M
! {. q0 h+ p! l| ├──65.19总结.mp4 21.10M* f' A( j z* ]; t. t( N: ?
| ├──65.1导论（一）.mp4 38.96M
9 l1 G- g7 y. q; [5 X/ D }0 @9 x| ├──65.2导论（二）.mp4 39.67M5 r5 b( i% D3 `5 @
| ├──65.3导论（三）.mp4 21.40M
9 B4 ]0 E2 T* a' ~7 b| ├──65.4导论（四）.mp4 30.33M
' F' @1 Q9 X E| ├──65.5导论（五）.mp4 37.59M- v$ e" G& z& ]5 W7 M1 q5 z7 [
| ├──65.6Classical Benchmarks（一）.mp4 31.91M
% S% h2 }9 u1 v! g: j7 {| ├──65.7Classical Benchmarks（二）.mp4 28.58M ~ _3 A+ ]5 m8 N: C
| ├──65.8Classical Benchmarks（三）.mp4 40.01M
% c! v3 I" F t/ G9 t| └──65.9Classical Benchmarks（四）.mp4 22.39M+ U1 {% [) n C: t& i
├──66-广泛出现的幂律分布 5 d2 j/ ~- H0 I
| ├──66.1界（一）.mp4 29.04M( D# ~6 B* b: h2 H* [5 N' K
| ├──66.2界（二）.mp4 24.32M: h# R& G: e. [& Q+ k
| ├──66.3界（三）.mp4 22.86M/ a8 b0 |/ i4 R+ o* R' A, }
| ├──66.4界（四）.mp4 30.99M
L3 _' m" G1 Q$ E5 K M, Q, O| ├──66.5城市、商业（一）.mp4 33.94M6 w9 H; J8 @* G( ]
| ├──66.6城市、商业（二）.mp4 33.28M
6 i$ ]. |: p( {% O# x' p! E| ├──66.7启示（一）.mp4 31.50M
# o" H) p: x& ]| ├──66.8启示（二）.mp4 17.57M# w K: p: r( i# B
| └──66.9总结.mp4 18.33M! D9 |: S, _- O# S4 }5 F) X
├──67-自然启发算法 : R8 M6 J: Z' u9 \, ?& s% M
| ├──67.10粒子群算法（一）.mp4 37.15M' e0 G7 T3 ~: Z1 o9 F1 ^2 g
| ├──67.11粒子群算法（二）.mp4 38.20M6 h# l- L5 a! C& V0 {
| ├──67.12粒子群算法（三）.mp4 33.56M
1 t& l' z# G/ [. L8 p| ├──67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 25.66M+ D$ b! e* I R9 T9 U; y
| ├──67.14更多的类似的算法（一）.mp4 34.86M+ g2 T4 G3 B4 I9 G Q$ o7 H
| ├──67.15更多的类似的算法（二）.mp4 27.43M
$ {" ?) e( F3 c9 [/ x0 k) u| ├──67.16答疑.mp4 35.37M
C) g8 B9 o. i, E. [% d' i8 ]| ├──67.1课程回顾及答疑.mp4 29.67M) O* ~9 k5 f+ o2 T4 Q- G4 L( T3 v6 K
| ├──67.2概括（一）.mp4 29.21M! M( A* H" P* S
| ├──67.3概括（二）.mp4 15.86M
& b" U1 Q8 w- i- J5 T5 F) Q4 ]& i" ]- J| ├──67.4模拟退火算法（一）.mp4 40.23M& ]+ b3 n8 L! ~! {! d( y# v
| ├──67.5模拟退火算法（二）.mp4 32.77M+ c! T7 R7 h8 ~( I/ @1 j
| ├──67.6进化相关的算法（一）.mp4 26.37M1 M3 m, m! O+ {: W8 v3 o
| ├──67.7进化相关的算法（二）.mp4 29.70M l5 w9 u9 | ]6 Y3 M! u9 X2 B* S
| ├──67.8进化相关的算法（三）.mp4 35.95M$ g/ m4 R p4 O5 T
| └──67.9进化相关的算法（四）.mp4 27.62M
: r; P/ r, u2 Q& F) g( s! h├──68-机器学习的方法
* s. D: D# L9 a7 F5 q# R3 J; J6 D* n| ├──68.10输出是最好的学习（二）.mp4 16.02M5 l6 A, \- Z: }% x F; r
| ├──68.11案例（一）.mp4 27.57M
7 r2 b$ q M+ _, O" i- B! A& O5 |" s5 u8 A| ├──68.12案例（二）.mp4 18.35M
- ^1 ~( s O: D* G- A( z. P# B# o| ├──68.13案例（三）.mp4 20.45M- i% v( q1 u! U8 L" i0 B9 a
| ├──68.14案例（四）.mp4 37.97M; O; E& e, X( R+ f4 L5 |" P
| ├──68.15案例（五）.mp4 16.35M# k: @/ b5 H& U& g1 `
| ├──68.1为什么要讲学习方法.mp4 24.69M6 {6 D \- t( S
| ├──68.2阅读论文.mp4 19.88M
# F9 o- Q0 V: \& b f9 W3 H| ├──68.3综述式文章举例（一）.mp4 88.32M+ V* I) x, N+ R5 q; g
| ├──68.4综述式文章举例（二）.mp4 150.55M
% f+ M" ~1 p% j6 C| ├──68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 51.55M* I t8 n4 `+ k6 l: P
| ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 33.82M
" f" M. a. b( _/ v, G2 Q% M! F% o. M| ├──68.7铁哥答疑（一）.mp4 28.49M
! \) B+ F; i5 Q% U, z| ├──68.8铁哥答疑（二）.mp4 19.16M
. w& K9 R9 ^& J8 r/ W| └──68.9输出是最好的学习（一）.mp4 22.24M
& k% C. |; m* d/ V5 E% ^% E" @* ]' O& x├──69-模型可视化工程管理
5 W" ^' o, F2 _| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4 30.84M
3 U( d. {' {% v7 e; a9 A| ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4 38.70M- U0 j# ~( W( ]/ ?2 ]5 c9 ?' O1 K0 X
| ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 71.32M
) A( ]# z5 \, @+ K% ~1 u' ~' ~| ├──69.13日志管理系统—ELK.mp4 50.36M
7 B6 w2 i0 c1 r, n| ├──69.14极速Bi系统—superset.mp4 40.22M
% p* ^- P8 N' M3 D: a7 b- d5 W8 v| ├──69.15Dashboard补充.mp4 55.35M# K) j; N- U; j& L/ k! Q8 Z
| ├──69.16ELK补充.mp4 63.33M! @) ?; b9 `$ ~# d; ]
| ├──69.17Superset补充.mp4 60.90M
. {8 [9 v0 O9 j! s$ [| ├──69.18Superset补充及总结.mp4 20.41M
% r7 s$ ]+ _9 P& a9 y0 X| ├──69.1课程简介.mp4 20.73M+ J4 F; M5 X8 z3 p/ ~- q
| ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4 28.71M2 I7 \9 d: F9 J" N0 Q' c6 k
| ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4 29.99M
- E* `6 Z! i$ q# y+ J: r8 M& f I5 A$ P| ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4 59.30M" I2 f* k& q7 _9 r9 N4 G- m" I
| ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4 34.50M; s5 G* @: F' s- B" t% j
| ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4 53.32M7 [7 k/ X+ U4 {6 `4 C' N6 m$ J* T
| ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4 38.22M
# L+ n% ~- g0 p( h6 q1 B| ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4 54.64M
" r3 y. Z8 R( m- i- I/ H4 t| └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4 138.46M* c- k) H7 ?- {1 |
├──70-Value Iteration Networks b! O8 f! w" i
| ├──70.1Background&Motivation.mp4 22.96M
1 w. j) Z; T. n) A# u! U0 Z% u| ├──70.2Value Iteration.mp4 36.72M
$ [% V: E: c. H- X! h* m0 n| ├──70.3Grid—world Domain.mp4 23.79M: L2 }( n% w& |# M. f
| └──70.4总结及答疑.mp4 26.44M$ T. D s6 H) y8 ~+ R' }: |
├──70-最新回放
% L- q0 m* [ j4 I( v| ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4 469.87M+ R+ [5 S3 m0 D
| └──0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4 371.67M
% X; E# b0 ?8 p$ |3 }% j├──71-线动力学系统（上） & p& j+ k- ^$ s) P
| ├──71.10混沌（一）.mp4 28.57M
. t* T) e. g0 z, x| ├──71.11混沌（二）.mp4 24.57M
5 @" h a" m' U| ├──71.12混沌（三）.mp4 21.45M
# _' J" F) P d9 F) T5 B' g| ├──71.13混沌（四）.mp4 24.02M
Z8 V3 m- k) r1 c+ R5 p| ├──71.14混沌（五）.mp4 32.35M
4 g7 [8 n& N! h6 G+ G& m| ├──71.15混沌（六）.mp4 86.21M
O; N" P9 M9 v4 l| ├──71.16混沌（七）.mp4 157.69M/ s" e& T |+ A' _
| ├──71.17混沌（八）.mp4 31.50M2 h0 r( t; W, U' s8 `+ f
| ├──71.18混沌（九）.mp4 31.55M2 V3 `- N; s; M4 K. u+ s
| ├──71.19混沌（十）.mp4 19.79M
+ h4 i: v( x! J4 ]; n4 h2 y" M/ |. M| ├──71.1线动力学系统（一）.mp4 27.97M2 {6 X: o, S/ Z6 P( \, F9 W
| ├──71.20混沌（十一）.mp4 125.65M
2 h4 m- g1 u# n" `9 B| ├──71.2线动力学系统（二）.mp4 33.68M9 H9 h7 g/ D: A- y- x
| ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 33.68M: A3 e% t; |) [
| ├──71.4Bifurcation（一）.mp4 13.74M
7 r8 N: ]- Q. g7 t| ├──71.5Bifurcation（二）.mp4 34.23M
+ `' H2 J8 |1 N& ]| ├──71.6Bifurcation（三）.mp4 31.99M K# N: ?9 H7 X: p% |8 y
| ├──71.7Bifurcation（四）.mp4 28.74M: k' g9 v+ @2 a& S u$ s
| ├──71.8Bifurcation（五）.mp4 37.99M8 a$ q, A- ?9 S1 M
| └──71.9Bifurcation（六）.mp4 65.59M; D! ~5 o4 c5 m" {! D
├──72-线动力学系统（下） / t& G8 X [& V+ c7 T6 a+ V
| ├──72.1自然语言处理（一）.mp4 30.91M) z- R% Z) R- g) B! R
| ├──72.2自然语言处理（二）.mp4 34.14M: l+ T0 M z8 x+ A
| ├──72.3RNN.mp4 34.41M
' F o5 ~$ M" l7 a2 h* k2 m| └──72.4RNN及.mp4 30.83M
" [3 S% U" Q/ o. d+ K$ N' f├──73-自然语言处理导入
" M, Z- l; x y q; A5 Y| ├──73.1中文分词.mp4 27.72M0 |% f1 B' ~) Z; B( |) M
| ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp4 26.70M
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& m" r) E) m# H| ├──73.4知识库构建、问答系统.mp4 42.68M
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发表于 2022-6-9 08:15:02
