万门大学人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

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——/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
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|   ├──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
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|   ├──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
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|   ├──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
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460297459

可以，可以，这个一定要学学。

hello

这个很nice，

hello

这个非常nicde

bluefire

万门的课不错，可惜关门了

xiyue

看到这帖子真是高兴！

cecliudehua

不错，非常nice

wzp123

感谢分享

vac

这个应该是偏数理基础的