W门大学人工智能、大数据与复杂系统【价值3528元】

wang

课程简介：
       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！
混沌巡洋舰讲师团
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。
大小：33G

课程目录：
├──01-复杂系统  
|   ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp4  56.75M
|   ├──1.2预测失效原因.mp4  19.91M
|   ├──1.3复杂系统引论.mp4  40.68M
|   └──1.4生活实例与本章答疑.mp4  36.04M
├──02-大数据与机器学习  
|   ├──2.1大数据预测因为.mp4  36.91M
|   └──2.2大数据与机器学习.mp4  11.10M
├──03-人工智能的三个阶段  
|   ├──3.10课程大纲（二）.mp4  31.64M
|   ├──3.1规则阶段.mp4  100.85M
|   ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4  18.59M
|   ├──3.3课间答疑.mp4  175.56M
|   ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4  49.35M
|   ├──3.5三个阶段总结分析.mp4  22.08M
|   ├──3.6人工智能的应用（一）.mp4  43.33M
|   ├──3.7人工智能的应用（二）.mp4  24.59M
|   ├──3.8课间答疑.mp4  169.51M
|   └──3.9课程大纲（一）.mp4  38.19M
├──04-高等数学—元素和极限  
|   ├──4.10级数的收敛.mp4  47.75M
|   ├──4.11极限的定义.mp4  39.12M
|   ├──4.12极限的四则运算.mp4  33.32M
|   ├──4.13极限的复合.mp4  25.13M
|   ├──4.14连续性.mp4  40.51M
|   ├──4.1实数的定义（一）.mp4  32.77M
|   ├──4.2实数的定义（二）.mp4  41.81M
|   ├──4.3实数的定义（三）.mp4  36.73M
|   ├──4.4实数的元素个数（一）.mp4  22.67M
|   ├──4.5实数的元素个数（二）.mp4  37.52M
|   ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4  38.61M
|   ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4  44.61M
|   ├──4.8无穷大之比较（一）.mp4  44.13M
|   └──4.9无穷大之比较（二）.mp4  24.98M
├──05-复杂网络经济学应用  
|   ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp4  46.12M
|   ├──5.2复杂网络认识前后.mp4  56.31M
|   ├──5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4  75.10M
|   └──5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4  41.37M
├──06-机器学习与监督算法  
|   ├──6.1什么是机器学习.mp4  24.50M
|   ├──6.2机器学习的类型.mp4  44.11M
|   ├──6.3简单回归实例（一）.mp4  43.03M
|   ├──6.4简单回归实例（二）.mp4  34.32M
|   └──6.5简单回归实例（三）.mp4  180.68M
├──07-阿尔法狗与强化学习算法  
|   ├──7.1人工智能的发展.mp4  41.85M
|   ├──7.2强化学习算法（一）.mp4  31.45M
|   ├──7.3强化学习算法（二）.mp4  50.43M
|   ├──7.4强化学习算法（三）.mp4  32.96M
|   ├──7.5Alphago给我们的启示.mp4  20.95M
|   └──7.6无监督学习.mp4  25.60M
├──08-高等数学—两个重要的极限定理  
|   ├──8.1元素与极限的知识点回顾.mp4  40.45M
|   ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4  38.70M
|   ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4  26.35M
|   ├──8.4夹逼定理.mp4  24.83M
|   └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp4  27.78M
├──09-高等数学—导数  
|   ├──9.10泰勒展开的证明.mp4  37.57M
|   ├──9.1导数的定义.mp4  38.60M
|   ├──9.2初等函数的导数.mp4  45.30M
|   ├──9.3反函数的导数（一）.mp4  20.92M
|   ├──9.4反函数的导数（二）.mp4  26.92M
|   ├──9.5复合函数的导数.mp4  28.73M
|   ├──9.6泰勒展开.mp4  17.03M
|   ├──9.7罗尔定理.mp4  25.67M
|   ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4  52.42M
|   └──9.9洛比塔法则.mp4  45.12M
├──10-贝叶斯理论  
|   ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4  47.62M
|   ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4  20.46M
|   ├──10.12贝叶斯决策（一）.mp4  34.84M
|   ├──10.13贝叶斯决策（二）.mp4  45.05M
|   ├──10.14贝叶斯决策（三）.mp4  65.28M
|   ├──10.1梯度优化（一）.mp4  61.02M
|   ├──10.2梯度优化（二）.mp4  67.83M
|   ├──10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4  35.55M
|   ├──10.4概率与事件.mp4  37.38M
|   ├──10.5贝叶斯推理（一）.mp4  35.91M
|   ├──10.6贝叶斯推理（二）.mp4  37.13M
|   ├──10.7贝叶斯推理（三）.mp4  30.98M
|   ├──10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4  52.39M
|   └──10.9贝叶斯推理深入.mp4  43.60M
├──11-高等数学—泰勒展开  
|   ├──11.1泰勒展开.mp4  41.11M
|   ├──11.2展开半径.mp4  27.59M
|   ├──11.3欧拉公式.mp4  48.30M
|   ├──11.4泰勒展开求极限（一）.mp4  27.06M
|   └──11.5泰勒展开求极限（二）.mp4  57.16M
├──12-高等数学—偏导数  
|   ├──12.1偏导数的对称性.mp4  34.78M
|   ├──12.2链式法则.mp4  34.32M
|   └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp4  68.64M
├──13-高等数学—积分  
|   ├──13.1黎曼积.mp4  22.41M
|   ├──13.2微积分基本定理.mp4  54.34M
|   ├──13.3分部积分（一）.mp4  46.49M
|   └──13.4分部积分（二）.mp4  38.77M
├──14-高等数学—正态分布  
|   ├──14.1标准正态分布.mp4  49.08M
|   ├──14.2中心极限定理.mp4  34.08M
|   ├──14.3误差函数.mp4  28.92M
|   ├──14.4二维正态分布.mp4  44.05M
|   └──14.5多维正态分布.mp4  32.81M
├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计  
|   ├──15.10朴素贝叶斯（三）.mp4  63.84M
|   ├──15.11最大似然估计（一）.mp4  24.68M
|   ├──15.12最大似然估计（二）.mp4  51.42M
|   ├──15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4  49.18M
|   ├──15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4  34.77M
|   ├──15.3贝叶斯先验.mp4  47.41M
|   ├──15.4先验到后验的过程.mp4  21.71M
|   ├──15.5朴素贝叶斯（一）.mp4  33.49M
|   ├──15.6朴素贝叶斯（二）.mp4  40.55M
|   ├──15.7算法设计.mp4  22.30M
|   ├──15.8TF-IDF（一）.mp4  47.24M
|   └──15.9TF-IDF（二）.mp4  40.03M
├──16-线  
|   ├──16.10常规线空间.mp4  52.42M
|   ├──16.11线关.mp4  36.32M
|   ├──16.12秩.mp4  55.00M
|   ├──16.1线代数概述.mp4  36.24M
|   ├──16.2线代数应用方法论.mp4  17.40M
|   ├──16.3线律.mp4  44.41M
|   ├──16.4线空间.mp4  17.05M
|   ├──16.5线空间八条法则（一）.mp4  51.45M
|   ├──16.6线空间八条法则（二）.mp4  46.92M
|   ├──16.7线空间八条法则（三）.mp4  31.46M
|   ├──16.8连续傅.mp4  26.85M
|   └──16.9傅立.mp4  41.26M
├──17-数据科学和统计学（上）  
|   ├──17.10随机变量（二）.mp4  15.26M
|   ├──17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4  58.96M
|   ├──17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4  37.75M
|   ├──17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4  50.50M
|   ├──17.1课程Overview.mp4  36.35M
|   ├──17.2回顾统计学（一）.mp4  65.35M
|   ├──17.3回顾统计学（二）.mp4  52.93M
|   ├──17.4回顾统计学（三）.mp4  28.10M
|   ├──17.5回顾数据科学（一）.mp4  33.76M
|   ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4  60.80M
|   ├──17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4  24.96M
|   ├──17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4  29.73M
|   └──17.9随机变量（一）.mp4  21.35M
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式  
|   ├──18.10等价类.mp4  57.41M
|   ├──18.11行列式（一）.mp4  28.29M
|   ├──18.12行列式（二）.mp4  38.16M
|   ├──18.13行列式（三）.mp4  52.37M
|   ├──18.1线代数知识点回顾.mp4  32.08M
|   ├──18.2矩阵表示线变化.mp4  31.26M
|   ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp4  64.91M
|   ├──18.4相似矩阵.mp4  68.16M
|   ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4  22.81M
|   ├──18.6线代数解微分方程.mp4  67.44M
|   ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4  41.89M
|   ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4  34.80M
|   └──18.9等价关系.mp4  30.69M
├──19-Python基础课程（上）  
|   ├──19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4  42.36M
|   ├──19.11变量类型—列表类型（一）.mp4  25.40M
|   ├──19.12变量类型—列表类型（二）.mp4  39.63M
|   ├──19.13变量类型—列表类型（三）.mp4  21.45M
|   ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4  29.90M
|   ├──19.15变量类型—字典类型（二）.mp4  32.03M
|   ├──19.1Python介绍（一）.mp4  31.57M
|   ├──19.2Python介绍（二）.mp4  39.90M
|   ├──19.3变量—命名规范.mp4  30.52M
|   ├──19.4变量—代码规范.mp4  21.17M
|   ├──19.5变量类型—数值类型.mp4  23.48M
|   ├──19.6变量类型—bool类型.mp4  21.10M
|   ├──19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4  27.30M
|   ├──19.8课间答疑.mp4  21.42M
|   └──19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4  33.52M
├──20-线代数—特征值与特征向量  
|   ├──20.10线代数核心定理.mp4  28.68M
|   ├──20.11对偶空间（一）.mp4  28.56M
|   ├──20.12对偶空间（二）.mp4  46.73M
|   ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4  23.53M
|   ├──20.14厄米矩阵.mp4  11.39M
|   ├──20.1线代数知识点回顾.mp4  29.06M
|   ├──20.2例题讲解（一）.mp4  34.51M
|   ├──20.3例题讲解（二）.mp4  34.44M
|   ├──20.4例题讲解（三）.mp4  40.60M
|   ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4  68.79M
|   ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4  16.79M
|   ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4  47.57M
|   ├──20.8本征值的计算（一）.mp4  31.39M
|   └──20.9本征值的计算（二）.mp4  31.82M
├──21-监督学习框架  
|   ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4  39.83M
|   ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4  19.84M
|   ├──21.12线性分类器.mp4  28.38M
|   ├──21.13高斯判别模型（一）.mp4  23.77M
|   ├──21.14高斯判别模型（二）.mp4  34.18M
|   ├──21.1经验误差和泛化误差.mp4  43.26M
|   ├──21.2最大后验估计.mp4  42.58M
|   ├──21.3正则化.mp4  18.82M
|   ├──21.4lasso回归.mp4  45.80M
|   ├──21.5超参数（一）.mp4  34.29M
|   ├──21.6超参数（二）.mp4  26.77M
|   ├──21.7监督学习框架（一）.mp4  32.13M
|   ├──21.8监督学习框架（二）.mp4  42.39M
|   └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4  36.21M
├──22-Python基础课程（下）  
|   ├──22.10函数（三）.mp4  28.54M
|   ├──22.11函数（四）.mp4  33.92M
|   ├──22.12类（一）.mp4  29.36M
|   ├──22.13类（二）.mp4  26.83M
|   ├──22.14类（三）.mp4  24.82M
|   ├──22.1条件判断（一）.mp4  36.45M
|   ├──22.2条件判断（二）.mp4  32.63M
|   ├──22.3循环（一）.mp4  16.56M
|   ├──22.4循环（二）.mp4  25.58M
|   ├──22.5课间答疑.mp4  25.60M
|   ├──22.6循环（三）.mp4  24.84M
|   ├──22.7循环（四）.mp4  30.15M
|   ├──22.8函数（一）.mp4  18.46M
|   └──22.9函数（二）.mp4  24.54M
├──23-PCA、降维方法引入  
|   ├──23.1无监督学习框架.mp4  25.36M
|   ├──23.2降维存在的原因.mp4  21.27M
|   ├──23.3PCA数学分析方法（一）.mp4  31.34M
|   ├──23.4PCA数学分析方法（二）.mp4  41.67M
|   ├──23.5PCA数学分析方法（三）.mp4  29.07M
|   ├──23.6PCA数学分析方法（四）.mp4  34.13M
|   ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4  16.30M
|   ├──23.8PCA背后的假设（一）.mp4  41.91M
|   └──23.9PCA背后的假设（二）.mp4  49.58M
├──24-数据科学和统计学（下）  
|   ├──24.10参数估计（一）.mp4  26.36M
|   ├──24.11参数估计（二）.mp4  20.68M
|   ├──24.12假设检验（一）.mp4  16.32M
|   ├──24.13假设检验（二）.mp4  23.42M
|   ├──24.1课程Overview.mp4  21.32M
|   ├──24.2理解统计思想（一）.mp4  22.23M
|   ├──24.3理解统计思想（二）.mp4  54.02M
|   ├──24.4理解统计思想（三）.mp4  21.84M
|   ├──24.5概率空间.mp4  14.83M
|   ├──24.6随机变量（一）.mp4  32.26M
|   ├──24.7随机变量（二）.mp4  16.79M
|   ├──24.8随机变量（三）.mp4  44.97M
|   └──24.9随机变量（四）.mp4  12.42M
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫  
|   ├──25.10Python操作数据库（二）.mp4  39.13M
|   ├──25.11Python操作数据库（三）.mp4  22.91M
|   ├──25.12Python操作数据库（四）.mp4  47.88M
|   ├──25.13Python爬虫（一）.mp4  65.29M
|   ├──25.14Python爬虫（二）.mp4  84.90M
|   ├──25.15Python爬虫（三）.mp4  59.24M
|   ├──25.16Python爬虫（四）.mp4  57.77M
|   ├──25.17Python爬虫（五）.mp4  69.90M
|   ├──25.1课程介绍.mp4  22.96M
|   ├──25.2认识关系型数据库（一）.mp4  45.99M
|   ├──25.3认识关系型数据库（二）.mp4  45.07M
|   ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4  25.87M
|   ├──25.5命令行操作数据库（一）.mp4  43.94M
|   ├──25.6命令行操作数据库（二）.mp4  40.99M
|   ├──25.7命令行操作数据库（三）.mp4  19.77M
|   ├──25.8命令行操作数据库（四）.mp4  39.65M
|   └──25.9Python操作数据库（一）.mp4  32.85M
├──26-线分类器  
|   ├──26.10Perceptron（三）.mp4  31.52M
|   ├──26.11Perceptron（四）.mp4  30.99M
|   ├──26.12熵与信息（一）.mp4  22.88M
|   ├──26.13熵与信息（二）.mp4  25.34M
|   ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4  24.66M
|   ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4  15.98M
|   ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4  62.14M
|   ├──26.4线分类器.mp4  24.04M
|   ├──26.5LDA（一）.mp4  24.85M
|   ├──26.6LDA（二）.mp4  27.13M
|   ├──26.7LDA（三）.mp4  32.60M
|   ├──26.8Perceptron（一）.mp4  45.24M
|   └──26.9Perceptron（二）.mp4  29.09M
├──27-Python进阶（上）  
|   ├──27.10Pandas基本操作（四）.mp4  26.13M
|   ├──27.11Pandas绘图（一）.mp4  34.38M
|   ├──27.12Pandas绘图（二）.mp4  37.92M
|   ├──27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4  23.53M
|   ├──27.14Pandas绘图（四）.mp4  46.94M
|   ├──27.1NumPy基本操作（一）.mp4  31.03M
|   ├──27.2NumPy基本操作（二）.mp4  24.54M
|   ├──27.3NumPy基本操作（三）.mp4  27.38M
|   ├──27.4NumPy基本操作（四）.mp4  18.17M
|   ├──27.5NumPy基本操作（五）.mp4  28.95M
|   ├──27.6NumPy基本操作（六）.mp4  25.70M
|   ├──27.7Pandas基本操作（一）.mp4  42.09M
|   ├──27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4  34.98M
|   └──27.9Pandas基本操作（三）.mp4  38.37M
├──28-Scikit-Learn  
|   ├──28.1课程介绍.mp4  29.67M
|   ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp4  12.55M
|   ├──28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4  38.72M
|   ├──28.4数据处理（二）.mp4  54.58M
|   ├──28.5模型实例、模型选择（一）.mp4  37.87M
|   ├──28.6模型实例、模型选择（二）.mp4  24.15M
|   ├──28.7模型实例、模型选择（三）.mp4  21.32M
|   ├──28.8模型实例、模型选择（四）.mp4  45.09M
|   └──28.9模型实例、模型选择（五）.mp4  32.20M
├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入  
|   ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4  40.61M
|   ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4  40.62M
|   ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4  24.38M
|   ├──29.13SVM引入.mp4  15.52M
|   ├──29.1熵（一）.mp4  35.89M
|   ├──29.2熵（二）.mp4  38.12M
|   ├──29.3熵（三）.mp4  30.18M
|   ├──29.4熵（四）.mp4  32.72M
|   ├──29.5熵（五）.mp4  20.18M
|   ├──29.6熵（六）.mp4  31.30M
|   ├──29.7熵（七）.mp4  10.80M
|   ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4  38.72M
|   └──29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4  37.48M
├──30-Python进阶（下）  
|   ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4  29.29M
|   ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4  22.12M
|   ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4  22.34M
|   ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4  28.36M
|   ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4  27.54M
|   ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4  20.68M
|   ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4  38.10M
|   ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4  40.47M
|   └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4  41.54M
├──31-决策树  
|   ├──31.1决策树（一）.mp4  21.31M
|   ├──31.2决策树（二）.mp4  32.57M
|   ├──31.3决策树（三）.mp4  36.97M
|   └──31.4决策树（四）.mp4  27.11M
├──32-数据呈现基础  
|   ├──32.1课程安排.mp4  48.84M
|   ├──32.2什么是数据可视化.mp4  15.77M
|   ├──32.3设计原则.mp4  23.97M
|   ├──32.4数据可视化流程.mp4  24.41M
|   ├──32.5视觉编码.mp4  34.14M
|   ├──32.6图形选择（一）.mp4  26.50M
|   ├──32.7图形选择（二）.mp4  20.23M
|   └──32.8图形选择（三）.mp4  22.52M
├──33-云计算初步  
|   ├──33.1Hadoop介绍.mp4  30.20M
|   ├──33.2Hdfs应用（一）.mp4  70.62M
|   ├──33.3Hdfs应用（二）.mp4  59.62M
|   ├──33.4MapReduce（一）.mp4  41.32M
|   ├──33.5MapReduce（二）.mp4  27.81M
|   ├──33.6Hive应用（一）.mp4  69.51M
|   ├──33.7Hive应用（二）.mp4  82.48M
|   ├──33.8Hive应用（三）.mp4  103.40M
|   └──33.9Hive应用（四）.mp4  87.24M
├──34-D-Park实战  
|   ├──34.10Spark应用（四）.mp4  78.99M
|   ├──34.11Spark应用（五）.mp4  94.63M
|   ├──34.12Spark应用（六）.mp4  118.58M
|   ├──34.13Spark应用（七）.mp4  102.70M
|   ├──34.1Pig应用（一）.mp4  60.66M
|   ├──34.2Pig应用（二）.mp4  57.65M
|   ├──34.3Pig应用（三）.mp4  62.50M
|   ├──34.4Pig应用（四）.mp4  58.18M
|   ├──34.5Pig应用（五）.mp4  55.62M
|   ├──34.6Pig应用（六）.mp4  24.96M
|   ├──34.7Spark应用（一）.mp4  70.69M
|   ├──34.8Spark应用（二）.mp4  38.42M
|   └──34.9Spark应用（三）.mp4  98.82M
├──35-第四范式分享  
|   ├──35.1推荐技术的介绍.mp4  24.48M
|   ├──35.2人是如何推荐商品的.mp4  24.67M
|   ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4  17.30M
|   ├──35.4求解—从数据到模型.mp4  23.77M
|   ├──35.5数据拆分与特征工程.mp4  26.79M
|   ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp4  35.12M
|   ├──35.7评估模型.mp4  24.81M
|   └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4  29.67M
├──36-决策树到随机森林  
|   ├──36.10Bagging与决策树（一）.mp4  25.40M
|   ├──36.11Bagging与决策树（二）.mp4  29.93M
|   ├──36.12Boosting方法（一）.mp4  31.61M
|   ├──36.13Boosting方法（二）.mp4  17.26M
|   ├──36.14Boosting方法（三）.mp4  35.52M
|   ├──36.15Boosting方法（四）.mp4  30.04M
|   ├──36.1决策树.mp4  16.65M
|   ├──36.2随机森林.mp4  29.72M
|   ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4  35.57M
|   ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4  36.04M
|   ├──36.5模型参数的介绍.mp4  26.40M
|   ├──36.6集成方法（一）.mp4  28.04M
|   ├──36.7集成方法（二）.mp4  26.02M
|   ├──36.8Blending.mp4  17.42M
|   └──36.9gt多样化.mp4  17.59M
├──37-数据呈现进阶  
|   ├──37.10D3（三）.mp4  24.06M
|   ├──37.11div.html.mp4  20.87M
|   ├──37.12svg.html.mp4  68.32M
|   ├──37.13D3支持的数据类型.mp4  59.35M
|   ├──37.14Make a map（一）.mp4  57.52M
|   ├──37.15Make a map（二）.mp4  17.86M
|   ├──37.1静态信息图（一）.mp4  24.84M
|   ├──37.2静态信息图（二）.mp4  34.10M
|   ├──37.3静态信息图（三）.mp4  61.23M
|   ├──37.4静态信息图（四）.mp4  38.37M
|   ├──37.5静态信息图（五）.mp4  41.56M
|   ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4  48.29M
|   ├──37.7DOM和开发者工具.mp4  28.72M
|   ├──37.8D3（一）.mp4  40.30M
|   └──37.9D3（二）.mp4  40.42M
├──38-强化学习（上）  
|   ├──38.10Policy Learning（二）.mp4  23.46M
|   ├──38.11Policy Learning（三）.mp4  33.01M
|   ├──38.12Policy Learning（四）.mp4  27.71M
|   ├──38.13Policy Learning（五）.mp4  17.57M
|   ├──38.14Policy Learning（六）.mp4  37.05M
|   ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp4  27.73M
|   ├──38.2经典条件反射（一）.mp4  17.46M
|   ├──38.3经典条件反射（二）.mp4  29.48M
|   ├──38.4操作性条件反射.mp4  27.82M
|   ├──38.5Evaluation Problem（一）.mp4  26.50M
|   ├──38.6Evaluation Problem（二）.mp4  14.78M
|   ├──38.7Evaluation Problem（三）.mp4  20.03M
|   ├──38.8Evaluation Problem（四）.mp4  30.82M
|   └──38.9Policy Learning（一）.mp4  23.31M
├──39-强化学习（下）  
|   ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4  13.13M
|   ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4  24.68M
|   ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4  25.46M
|   ├──39.13RL in alphaGo（一）.mp4  27.48M
|   ├──39.14RL in alphaGo（二）.mp4  27.88M
|   ├──39.15RL in alphaGo（三）.mp4  18.06M
|   ├──39.16RL in alphaGo（四）.mp4  42.32M
|   ├──39.1Policy Learning总结.mp4  25.07M
|   ├──39.2基于模型的RL（一）.mp4  37.28M
|   ├──39.3基于模型的RL（二）.mp4  14.14M
|   ├──39.4基于模型的RL（三）.mp4  36.55M
|   ├──39.5基于模型的RL（四）.mp4  36.46M
|   ├──39.6基于模型的RL（五）.mp4  19.95M
|   ├──39.7基于模型的RL（六）.mp4  16.18M
|   ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4  38.31M
|   └──39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4  21.08M
├──40-SVM和网络引入  
|   ├──40.10SVM（九）.mp4  37.61M
|   ├──40.11SVM（十）.mp4  48.42M
|   ├──40.12SVM（十一）.mp4  45.33M
|   ├──40.13SVM（十二）和网络引入.mp4  51.96M
|   ├──40.1VC维.mp4  34.13M
|   ├──40.2SVM（一）.mp4  37.21M
|   ├──40.3SVM（二）.mp4  45.94M
|   ├──40.4SVM（三）.mp4  27.88M
|   ├──40.5SVM（四）.mp4  40.20M
|   ├──40.6SVM（五）.mp4  36.03M
|   ├──40.7SVM（六）.mp4  29.48M
|   ├──40.8SVM（七）.mp4  24.68M
|   └──40.9SVM（八）.mp4  55.79M
├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用  
|   ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4  43.16M
|   ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4  48.96M
|   ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4  43.89M
|   ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4  87.32M
|   ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4  28.85M
|   ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4  60.77M
|   ├──41.1集成模型总结（一）.mp4  38.15M
|   ├──41.2集成模型总结（二）.mp4  40.99M
|   ├──41.3集成模型总结（三）.mp4  46.16M
|   ├──41.4集成模型总结（四）.mp4  39.00M
|   ├──41.5集成模型总结（五）.mp4  77.37M
|   ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4  39.24M
|   ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4  53.73M
|   ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4  30.94M
|   └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4  63.03M
├──42-网络  
|   ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4  38.23M
|   ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4  55.56M
|   ├──42.3网络（一）.mp4  32.00M
|   ├──42.4网络（二）.mp4  43.00M
|   ├──42.5网络（三）.mp4  35.89M
|   └──42.6网络（四）.mp4  47.70M
├──43-监督学习－回归  
|   ├──43.10经验分享（一）.mp4  28.50M
|   ├──43.11经验分享（二）.mp4  38.61M
|   ├──43.12经验分享（三）.mp4  34.24M
|   ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp4  21.57M
|   ├──43.2机器学习工作流程（一）.mp4  11.71M
|   ├──43.3机器学习工作流程（二）.mp4  20.98M
|   ├──43.4机器学习工作流程（三）.mp4  20.04M
|   ├──43.5机器学习工作流程（四）.mp4  26.67M
|   ├──43.6案例分析（一）.mp4  17.12M
|   ├──43.7案例分析（二）.mp4  40.82M
|   ├──43.8案例分析（三）.mp4  39.25M
|   └──43.9案例分析（四）.mp4  61.59M
├──44-监督学习－分类  
|   ├──44.10模型训练与选择（二）.mp4  51.81M
|   ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4  40.68M
|   ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4  59.17M
|   ├──44.13地震数据可视化过程（一）.mp4  33.59M
|   ├──44.14地震数据可视化过程（二）.mp4  32.64M
|   ├──44.1常用的分类算法.mp4  18.56M
|   ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp4  28.84M
|   ├──44.3数据探索（一）.mp4  27.11M
|   ├──44.4数据探索（二）.mp4  41.16M
|   ├──44.5数据探索（三）.mp4  33.29M
|   ├──44.6数据探索（四）.mp4  27.59M
|   ├──44.7数据探索（五）.mp4  52.32M
|   ├──44.8数据探索（六）.mp4  37.90M
|   └──44.9模型训练与选择（一）.mp4  34.80M
├──45-网络基础与卷积网络  
|   ├──45.10网络（十）.mp4  40.81M
|   ├──45.11图像处理基础.mp4  29.82M
|   ├──45.12卷积（一）.mp4  76.26M
|   ├──45.13卷积（二）.mp4  43.85M
|   ├──45.1网络（一）.mp4  38.95M
|   ├──45.2网络（二）.mp4  26.76M
|   ├──45.3网络（三）.mp4  21.70M
|   ├──45.4网络（四）.mp4  100.52M
|   ├──45.6网络（六）.mp4  36.02M
|   ├──45.7网络（七）.mp4  26.19M
|   ├──45.8网络（八）.mp4  33.37M
|   ├──45.9网络（九）.mp4  39.64M
|   └──45.网络（五）.mp4  107.87M
├──46-时间序列预测  
|   ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4  44.20M
|   ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4  44.22M
|   ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4  49.99M
|   ├──46.13课程答疑.mp4  43.95M
|   ├──46.1时间序列预测概述（一）.mp4  21.13M
|   ├──46.2时间序列预测概述（二）.mp4  25.35M
|   ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4  31.24M
|   ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4  46.17M
|   ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4  52.10M
|   ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4  26.18M
|   ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4  44.54M
|   ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4  21.07M
|   └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4  20.75M
├──47-人工智能金融应用  
|   ├──47.1人工智能金融应用（一）.mp4  28.75M
|   ├──47.2人工智能金融应用（二）.mp4  40.74M
|   ├──47.3人工智能金融应用（三）.mp4  37.08M
|   ├──47.4人工智能金融应用（四）.mp4  47.73M
|   ├──47.5机器学习方法（一）.mp4  35.20M
|   ├──47.6机器学习方法（二）.mp4  28.61M
|   ├──47.7机器学习方法（三）.mp4  31.28M
|   └──47.8机器学习方法（四）.mp4  43.09M
├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇  
|   ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4  103.56M
|   ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4  133.77M
|   ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4  73.85M
|   ├──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
|   ├──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
|   ├──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
|   └──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
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇  
|   ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4  99.63M
|   ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4  77.54M
|   ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4  108.34M
|   ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4  111.10M
|   ├──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
|   ├──49.2特征如何组织（一）.mp4  126.19M
|   ├──49.3特征如何组织（二）.mp4  85.98M
|   ├──49.4特征如何组织（三）.mp4  92.86M
|   ├──49.5特征如何组织（四）.mp4  113.36M
|   ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4  116.35M
|   ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4  87.73M
|   ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4  148.19M
|   └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4  91.32M
├──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.mp4  70.37M
|   ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4  148.70M
|   ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4  69.52M
|   ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4  128.01M
|   ├──50.5优化器和多机并行.mp4  134.88M
|   └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4  124.03M
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇  
|   ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4  104.33M
|   ├──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
|   ├──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
|   └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4  139.32M
├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇  
|   ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4  93.54M
|   ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4  110.24M
|   └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4  53.25M
├──53-个化推荐算法  
|   ├──53.10工程望.mp4  33.72M
|   ├──53.1个化推荐的发展.mp4  26.09M
|   ├──53.2推荐算法的演进（一）.mp4  25.52M
|   ├──53.3推荐算法的演进（二）.mp4  35.84M
|   ├──53.4推荐算法的演进（三）.mp4  27.90M
|   ├──53.5推荐算法的演进（四）.mp4  40.25M
|   ├──53.6建模step by step（一）.mp4  34.01M
|   ├──53.7建模step by step（二）.mp4  38.70M
|   ├──53.8建模step by step（三）.mp4  32.73M
|   └──53.9算法评估和迭代.mp4  18.88M
├──54-Pig和Spark巩固  
|   ├──54.10Spark巩固（五）.mp4  101.73M
|   ├──54.1Pig巩固（一）.mp4  43.80M
|   ├──54.2Pig巩固（二）.mp4  115.33M
|   ├──54.3Pig巩固（三）.mp4  89.15M
|   ├──54.4Pig巩固（四）.mp4  82.98M
|   ├──54.5Pig巩固（五）.mp4  70.14M
|   ├──54.6Spark巩固（一）.mp4  65.64M
|   ├──54.7Spark巩固（二）.mp4  105.44M
|   ├──54.8Spark巩固（三）.mp4  70.56M
|   └──54.9Spark巩固（四）.mp4  54.90M
├──55-人工智能与设计  
|   ├──55.10使用人工智能的方式.mp4  26.10M
|   ├──55.1智能存在的意义是什么.mp4  19.54M
|   ├──55.2已有人工智的设计应用.mp4  18.64M
|   ├──55.3人的智能（一）.mp4  17.03M
|   ├──55.4人的智能（二）.mp4  28.66M
|   ├──55.5人的智能的特点（一）.mp4  29.62M
|   ├──55.6人的智能的特点（二）.mp4  27.86M
|   ├──55.7人的智能的特点（三）.mp4  41.62M
|   ├──55.8人工智能（一）.mp4  27.63M
|   └──55.9人工智能（二）.mp4  24.63M
├──56-网络  
|   ├──56.1卷积的本质.mp4  27.83M
|   ├──56.2卷积的三大特点.mp4  34.15M
|   ├──56.3Pooling.mp4  16.96M
|   ├──56.4数字识别（一）.mp4  33.21M
|   ├──56.5数字识别（二）.mp4  31.97M
|   ├──56.6感受野.mp4  23.33M
|   └──56.7RNN.mp4  23.46M├──57-线动力学  
|   ├──57.1非线动力学.mp4  23.13M
|   ├──57.2线动力系统.mp4  39.97M
|   ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4  40.37M
|   ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4  39.76M
|   └──57.6Poincare引理.mp4  37.13M
├──58-订单流模型  
|   ├──58.1交易.mp4  20.17M
|   ├──58.2点过程基础（一）.mp4  13.47M
|   ├──58.3点过程基础（二）.mp4  24.16M
|   ├──58.4点过程基础（三）.mp4  17.88M
|   ├──58.5订单流数据分析（一）.mp4  22.35M
|   ├──58.6订单流数据分析（二）.mp4  20.85M
|   ├──58.7订单流数据分析（三）.mp4  17.74M
|   ├──58.8订单流数据分析（四）.mp4  20.63M
|   └──58.9订单流数据分析（五）.mp4  26.22M
├──59-区块链一场革命  
|   ├──59.1比特币（一）.mp4  23.00M
|   ├──59.2比特币（二）.mp4  15.72M
|   ├──59.3比特币（三）.mp4  32.06M
|   └──59.4以太坊简介及ICO.mp4  15.19M
├──60-统计物理专题（一）  
|   ├──60.10证明理想气体方程.mp4  23.30M
|   ├──60.11化学势.mp4  41.52M
|   ├──60.12四大热力学势（一）.mp4  30.13M
|   ├──60.13 四大热力学势（二）.mp4  38.40M
|   ├──60.1统计物理的开端(一).mp4  32.96M
|   ├──60.2统计物理的开端（二）.mp4  24.17M
|   ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4  19.46M
|   ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4  35.67M
|   ├──60.5再造整个世界（一）.mp4  30.55M
|   ├──60.6再造整个世界（二）.mp4  35.10M
|   ├──60.7温度的本质（一）.mp4  40.98M
|   ├──60.8温度的本质（二）.mp4  27.34M
|   └──60.9.mp4  33.55M
├──61-统计物理专题（二）  
|   ├──61.1神奇公式.mp4.mp4  34.65M
|   ├──61.2信息熵（一）.mp4  17.86M
|   ├──61.3信息熵（二）.mp4  28.56M
|   ├──61.4Boltzmann分布.mp4  30.18M
|   └──61.5配分函数Z.mp4  38.78M
├──62-复杂网络简介  
|   ├──62.1Networks in real worlds.mp4  14.25M
|   ├──62.2BasicConcepts（一）.mp4  19.84M
|   ├──62.3BasicConcepts（二）.mp4  13.30M
|   ├──62.4Models（一）.mp4  12.13M
|   ├──62.5Models（二）.mp4  14.05M
|   ├──62.6Algorithms（一）.mp4  25.38M
|   └──62.7Algorithms（二）.mp4  34.74M
├──63-ABM简介及金融市场建模  
|   ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4  27.16M
|   ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4  37.89M
|   ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4  31.98M
|   ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4  25.36M
|   ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4  31.88M
|   ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4  31.77M
|   ├──63.16学习模型.mp4  35.67M
|   ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4  15.76M
|   ├──63.18ABM的特点.mp4  29.34M
|   ├──63.1课程介绍.mp4  26.86M
|   ├──63.2系统与系统建模.mp4  39.51M
|   ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4  36.32M
|   ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4  45.10M
|   ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4  36.85M
|   ├──63.6ABM为经济系统建模.mp4  30.42M
|   ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp4  35.29M
|   ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4  40.14M
|   └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4  25.30M
├──64-用伊辛模型理解复杂系统  
|   ├──64.10（网络中的）投票模型.mp4  24.22M
|   ├──64.11观念动力学.mp4  29.82M
|   ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp4  38.31M
|   ├──64.13自旋玻璃.mp4  18.15M
|   ├──64.14Hopfield神经网络.mp4  23.30M
|   ├──64.15限制Boltzmann机.mp4  30.24M
|   ├──64.16深度学习与重正化群（一）.mp4  35.40M
|   ├──64.17深度学习与重正化群（二）.mp4  21.92M
|   ├──64.18总结.mp4  30.73M
|   ├──64.19答疑.mp4  17.36M
|   ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4  24.37M
|   ├──64.2伊辛模型（一）.mp4  19.17M
|   ├──64.3伊辛模型（二）.mp4  19.62M
|   ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4  23.56M
|   ├──64.5Ising Model(2D).mp4  25.98M
|   ├──64.6相变和临界现象.mp4  43.62M
|   ├──64.7Critical Exponents.mp4  26.70M
|   ├──64.8正问题和反问题.mp4  29.14M
|   └──64.9（空间中的）投票模型.mp4  36.38M
├──65-金融市场的复杂性  
|   ├──65.10Classical Benchmarks（五）.mp4  29.71M
|   ├──65.11Endogenous Risk（一）.mp4  42.78M
|   ├──65.12Endogenous Risk（二）.mp4  36.84M
|   ├──65.13Endogenous Risk（三）.mp4  40.22M
|   ├──65.14Endogenous Risk（四）.mp4  18.31M
|   ├──65.15Endogenous Risk（五）.mp4  35.46M
|   ├──65.16Endogenous Risk（六）.mp4  37.13M
|   ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4  42.37M
|   ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4  44.83M
|   ├──65.19总结.mp4  21.10M
|   ├──65.1导论（一）.mp4  38.96M
|   ├──65.2导论（二）.mp4  39.67M
|   ├──65.3导论（三）.mp4  21.40M
|   ├──65.4导论（四）.mp4  30.33M
|   ├──65.5导论（五）.mp4  37.59M
|   ├──65.6Classical Benchmarks（一）.mp4  31.91M
|   ├──65.7Classical Benchmarks（二）.mp4  28.58M
|   ├──65.8Classical Benchmarks（三）.mp4  40.01M
|   └──65.9Classical Benchmarks（四）.mp4  22.39M
├──66-广泛出现的幂律分布  
|   ├──66.1界（一）.mp4  29.04M
|   ├──66.2界（二）.mp4  24.32M
|   ├──66.3界（三）.mp4  22.86M
|   ├──66.4界（四）.mp4  30.99M
|   ├──66.5城市、商业（一）.mp4  33.94M
|   ├──66.6城市、商业（二）.mp4  33.28M
|   ├──66.7启示（一）.mp4  31.50M
|   ├──66.8启示（二）.mp4  17.57M
|   └──66.9总结.mp4  18.33M
├──67-自然启发算法  
|   ├──67.10粒子群算法（一）.mp4  37.15M
|   ├──67.11粒子群算法（二）.mp4  38.20M
|   ├──67.12粒子群算法（三）.mp4  33.56M
|   ├──67.13遗传算法和PSO的比较.mp4  25.66M
|   ├──67.14更多的类似的算法（一）.mp4  34.86M
|   ├──67.15更多的类似的算法（二）.mp4  27.43M
|   ├──67.16答疑.mp4  35.37M
|   ├──67.1课程回顾及答疑.mp4  29.67M
|   ├──67.2概括（一）.mp4  29.21M
|   ├──67.3概括（二）.mp4  15.86M
|   ├──67.4模拟退火算法（一）.mp4  40.23M
|   ├──67.5模拟退火算法（二）.mp4  32.77M
|   ├──67.6进化相关的算法（一）.mp4  26.37M
|   ├──67.7进化相关的算法（二）.mp4  29.70M
|   ├──67.8进化相关的算法（三）.mp4  35.95M
|   └──67.9进化相关的算法（四）.mp4  27.62M
├──68-机器学习的方法  
|   ├──68.10输出是最好的学习（二）.mp4  16.02M
|   ├──68.11案例（一）.mp4  27.57M
|   ├──68.12案例（二）.mp4  18.35M
|   ├──68.13案例（三）.mp4  20.45M
|   ├──68.14案例（四）.mp4  37.97M
|   ├──68.15案例（五）.mp4  16.35M
|   ├──68.1为什么要讲学习方法.mp4  24.69M
|   ├──68.2阅读论文.mp4  19.88M
|   ├──68.3综述式文章举例（一）.mp4  88.32M
|   ├──68.4综述式文章举例（二）.mp4  150.55M
|   ├──68.5碎片化时间学习及书籍.mp4  51.55M
|   ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp4  33.82M
|   ├──68.7铁哥答疑（一）.mp4  28.49M
|   ├──68.8铁哥答疑（二）.mp4  19.16M
|   └──68.9输出是最好的学习（一）.mp4  22.24M
├──69-模型可视化工程管理  
|   ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4  30.84M
|   ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4  38.70M
|   ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4  71.32M
|   ├──69.13日志管理系统—ELK.mp4  50.36M
|   ├──69.14极速Bi系统—superset.mp4  40.22M
|   ├──69.15Dashboard补充.mp4  55.35M
|   ├──69.16ELK补充.mp4  63.33M
|   ├──69.17Superset补充.mp4  60.90M
|   ├──69.18Superset补充及总结.mp4  20.41M
|   ├──69.1课程简介.mp4  20.73M
|   ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4  28.71M
|   ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4  29.99M
|   ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4  59.30M
|   ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4  34.50M
|   ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4  53.32M
|   ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4  38.22M
|   ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4  54.64M
|   └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4  138.46M
├──70-Value Iteration Networks  
|   ├──70.1Background&Motivation.mp4  22.96M
|   ├──70.2Value Iteration.mp4  36.72M
|   ├──70.3Grid—world Domain.mp4  23.79M
|   └──70.4总结及答疑.mp4  26.44M
├──70-最新回放  
|   ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4  469.87M
|   └──0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4  371.67M
├──71-线动力学系统（上）  
|   ├──71.10混沌（一）.mp4  28.57M
|   ├──71.11混沌（二）.mp4  24.57M
|   ├──71.12混沌（三）.mp4  21.45M
|   ├──71.13混沌（四）.mp4  24.02M
|   ├──71.14混沌（五）.mp4  32.35M
|   ├──71.15混沌（六）.mp4  86.21M
|   ├──71.16混沌（七）.mp4  157.69M
|   ├──71.17混沌（八）.mp4  31.50M
|   ├──71.18混沌（九）.mp4  31.55M
|   ├──71.19混沌（十）.mp4  19.79M
|   ├──71.1线动力学系统（一）.mp4  27.97M
|   ├──71.20混沌（十一）.mp4  125.65M
|   ├──71.2线动力学系统（二）.mp4  33.68M
|   ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4  33.68M
|   ├──71.4Bifurcation（一）.mp4  13.74M
|   ├──71.5Bifurcation（二）.mp4  34.23M
|   ├──71.6Bifurcation（三）.mp4  31.99M
|   ├──71.7Bifurcation（四）.mp4  28.74M
|   ├──71.8Bifurcation（五）.mp4  37.99M
|   └──71.9Bifurcation（六）.mp4  65.59M
├──72-线动力学系统（下）  
|   ├──72.1自然语言处理（一）.mp4  30.91M
|   ├──72.2自然语言处理（二）.mp4  34.14M
|   ├──72.3RNN.mp4  34.41M
|   └──72.4RNN及.mp4  30.83M
├──73-自然语言处理导入  
|   ├──73.1中文分词.mp4  27.72M
|   ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp4  26.70M
|   ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4  40.90M
|   ├──73.4知识库构建、问答系统.mp4  42.68M
|   ├──73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4  56.85M
|   ├──73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4  54.80M
|   ├──73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4  62.73M
|   ├──73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp4  72.17M
|   └──73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp4  62.90M
├──74-复杂网络上的物理传输过程  
|   ├──74.10一些传播动力学模型（七）.mp4  32.35M
|   ├──74.11一些传播动力学模型（八）.mp4  23.48M
|   ├──74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4  45.00M
|   ├──74.13仿真模型的建立过程（二）.mp4  44.32M
|   ├──74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4  63.74M
|   ├──74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4  44.22M
|   ├──74.16Combining complex networks and data mining.mp4  31.87M
|   ├──74.1一些基本概念.mp4  18.50M
|   ├──74.2常用的统计描述物理量.mp4  14.42M
|   ├──74.3四种网络模型.mp4  30.33M
|   ├──74.4一些传播动力学模型（一）.mp4  28.15M
|   ├──74.5一些传播动力学模型（二）.mp4  28.95M
|   ├──74.6一些传播动力学模型（三）.mp4  29.58M
|   ├──74.7一些传播动力学模型（四）.mp4  31.41M
|   ├──74.8一些传播动力学模型（五）.mp4  29.53M
|   └──74.9一些传播动力学模型（六）.mp4  27.75M
├──75-RNN及LSTM  
|   ├──75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4  23.86M
|   ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4  19.75M
|   ├──75.12LSTM.mp4  32.47M
|   ├──75.13LSTM、Use Examples.mp4  36.54M
|   ├──75.14词向量、Deep RNN.mp4  22.04M
|   ├──75.15Encoder Decoder Structure.mp4  20.22M
|   ├──75.16LSTM Text Generation（一）.mp4  44.13M
|   ├──75.17LSTM Text Generation（二）.mp4  53.50M
|   ├──75.18LSTM Text Generation（三）.mp4  54.82M
|   ├──75.1RNN—序列处理器（一）.mp4  23.35M
|   ├──75.2RNN—序列处理器（二）.mp4  31.35M
|   ├──75.3A simple enough case.mp4  29.03M
|   ├──75.4A dance between fix points.mp4  30.69M
|   ├──75.5Fix point、Train Chaos.mp4  26.83M
|   ├──75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4  24.58M
|   ├──75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4  22.94M
|   ├──75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4  18.79M
|   └──75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4  22.73M
├──76-漫谈人工智能创业  
|   ├──76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4  39.71M
|   ├──76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4  41.54M
|   ├──76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4  31.38M
|   ├──76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4  96.09M
|   ├──76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4  33.24M
|   ├──76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4  22.88M
|   ├──76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4  26.98M
|   ├──76.17关于Entrepreneurship.mp4  13.27M
|   ├──76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4  51.66M
|   ├──76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp4  38.08M
|   ├──76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp4  47.45M
|   ├──76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4  67.90M
|   ├──76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4  70.66M
|   ├──76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4  105.46M
|   ├──76.7人工智能创业中的商业思维.mp4  29.72M
|   ├──76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4  19.78M
|   └──76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4  19.43M
├──77-学习其他主题  
|   ├──77.1.mp4  30.33M
|   ├──77.10程序讲解（三）.mp4  47.88M
|   ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4  27.68M
|   ├──77.3玻尔兹曼机.mp4  36.24M
|   ├──77.4学习（一）.mp4  26.39M
|   ├──77.5学习（二）.mp4  24.16M
|   ├──77.6学习（三）.mp4  24.41M
|   ├──77.7学习（四）.mp4  54.48M
|   ├──77.8程序讲解（一）.mp4  43.01M
|   └──77.9程序讲解（二）.mp4  54.55M
└──78-课程总结  
|   ├──78.10课程总结（二）.mp4  132.68M
|   ├──78.1开场.mp4  21.18M
|   ├──78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4  60.95M
|   ├──78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4  42.01M
|   ├──78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4  35.44M
|   ├──78.5RNN诗人.mp4  28.86M
|   ├──78.6课程复习.mp4  33.21M
|   ├──78.7课程大纲（一）.mp4  18.40M
|   ├──78.8课程大纲（二）.mp4  18.83M
|   └──78.9课程总结（一）.mp4  16.49M

游客,本付费内容需要支付 10金币 才能浏览支付

gcywinter

fweagrstdjyugli

snkvip

强烈支持楼主!!

xiyue

这个还真不错，嘿嘿。