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[云计算/大数据] 价值3528元万门大学视频课程 人工智能、大数据与复杂系统

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万门大学-价值3528元-人工智能、大数据与复杂系统
│  01-复杂系统.zip
│  02-大数据与机器学习.zip
│  03-人工智能的三个阶段.zip
│  04-高等数学—元素和极限.zip
│  05-复杂网络经济学应用.zip
│  06-机器学习与监督算法.zip
│  07-阿尔法狗与强化学习算法.zip
│  08-高等数学—两个重要的极限定理.zip
│  09-高等数学—导数.zip
│  10-贝叶斯理论.zip
│  11-高等数学—泰勒展开.zip
│  12-高等数学—偏导数.zip
│  123.txt
│  13-高等数学—积分.zip
│  14-高等数学—正态分布.zip
│  15-朴素贝叶斯和最大似然估计.zip
│  16-线.zip
│  17-数据科学和统计学(上).zip
│  18-线代数—矩阵、等价类和行列式.zip
│  19-Python基础课程(上).zip
│  20-线代数—特征值与特征向量.zip
│  21-监督学习框架.zip
│  22-Python基础课程(下).zip
│  23-PCA、降维方法引入.zip
│  24-数据科学和统计学(下).zip
│  25-Python操作数据库、 Python爬虫.zip
│  26-线分类器.zip
│  27-Python进阶(上).zip
│  28-Scikit-Learn.zip
│  29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入.zip
│  30-Python进阶(下).zip
│  31-决策树.zip
│  32-数据呈现基础.zip
│  33-云计算初步.zip
│  34-D-Park实战.zip
│  35-第四范式分享.zip
│  36-决策树到随机森林.zip
│  37-数据呈现进阶.zip
│  38-强化学习(上).zip
│  39-强化学习(下).zip
│  40-SVM和网络引入.zip
│  41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用.zip
│  42-网络.zip
│  43-监督学习-回归.zip
│  44-监督学习-分类.zip
│  45-网络基础与卷积网络.zip
│  46-时间序列预测.zip
│  47-人工智能金融应用.zip
│  48-计算机视觉深度学习入门目的篇.zip
│  49-计算机视觉深度学习入门结构篇.zip
│  50-计算机视觉学习入门优化篇.zip
│  51-计算机视觉深度学习入门数据篇.zip
│  52-计算机视觉深度学习入门工具篇.zip
│  53-个化推荐算法.zip
│  54-Pig和Spark巩固.zip
│  55-人工智能与设计.zip
│  56-网络.zip
│  57-线动力学.zip
│  58-订单流模型.zip
│  59-区块链一场革命.zip
│  60-统计物理专题(一).zip
│  61-统计物理专题(二).zip
│  62-复杂网络简介.zip
│  63-ABM简介及金融市场建模.zip
│  64-用伊辛模型理解复杂系统.zip
│  65-金融市场的复杂性.zip
│  66-广泛出现的幂律分布.zip
│  67-自然启发算法.zip
│  68-机器学习的方法.zip
│  69-模型可视化工程管理.zip
│  70-Value Iteration Networks.zip
│  70-最新回放.zip
│  71-线动力学系统(上).zip
│  72-线动力学系统(下).zip
│  73-自然语言处理导入.zip
│  74-复杂网络上的物理传输过程.zip
│  75-RNN及LSTM.zip
│  76-漫谈人工智能创业.zip
│  77-学习其他主题.zip
│  78-课程总结.zip

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 楼主|
发表于 2019-10-25 17:52:10 显示全部楼层
├─01-复杂系统
│      1.1物理预测的胜利与失效.mp4
│      1.2预测失效原因.mp4
│      1.3复杂系统引论.mp4
│      1.4生活实例与本章答疑黑锐吧
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│      
├─02-大数据与机器学习
│      2.1大数据预测因为.mp4
│      2.2大数据与机器学习黑锐吧
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│      
├─03-人工智能的三个阶段
│      3.10课程大纲(二)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      3.1规则阶段.mp4
│      3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4
│      3.3课间答疑.mp4
│      3.4连接主义阶段发展至学习阶段【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      3.5三个阶段总结分析.mp4
│      3.6人工智能的应用(一).mp4
│      3.7人工智能的应用(二).mp4
│      3.8课间答疑.mp4
│      3.9课程大纲(一).mp4
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│      
├─04-高等数学—元素和极限
│      4.10级数的收敛.mp4
│      4.11极限的定义【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      4.12极限的四则运算.mp4
│      4.13极限的复合.mp4
│      4.14连续性【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      4.1实数的定义(一).mp4
│      4.2实数的定义(二).mp4
│      4.3实数的定义(三).mp4
│      4.4实数的元素个数(一).mp4
│      4.5实数的元素个数(二).mp4
│      4.6自然数个数少于实数个数(一).mp4
│      4.7自然数个数少于实数个数(二).mp4
│      4.8无穷大之比较(一).mp4
│      4.9无穷大之比较(二).mp4
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│      
├─05-复杂网络经济学应用
│      5.1用网络的思维看经济结构.mp4
│      5.2复杂网络认识前后.mp4
│      5.3从网络结构看不同地区(一)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      5.4从网络结构看不同地区(二).mp4
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│      
├─06-机器学习与监督算法
│      6.1什么是机器学习.mp4
│      6.2机器学习的类型.mp4
│      6.3简单回归实例(一)@黑锐吧
│      6.4简单回归实例(二).mp4
│      6.5简单回归实例(三).mp4
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│      
├─07-阿尔法狗与强化学习算法
│      7.1人工智能的发展.mp4
│      7.2强化学习算法(一)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      7.3强化学习算法(二).mp4
│      7.4强化学习算法(三).mp4
│      7.5Alphago给我们的启示【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      7.6无监督学习.mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─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
│      8.2第一个重要极限定理的证明(一).mp4
│      8.3第一个重要极限定理的证明(二)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      8.4夹逼定理.mp4
│      8.5第二个重要极限定理的证明.mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─09-高等数学—导数
│      9.10泰勒展开的证明.mp4
│      9.1导数的定义.mp4
│      9.2初等函数的导数.mp4
│      9.3反函数的导数(一).mp4
│      9.4反函数的导数(二).mp4
│      9.5复合函数的导数.mp4
│      9.6泰勒展开.mp4
│      9.7罗尔定理.mp4
│      9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4
│      9.9洛比塔法则.mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─10-贝叶斯理论
│      10.10贝叶斯于机器学习(一).mp4
│      10.11贝叶斯于机器学习(二).mp4
│      10.12贝叶斯决策(一).mp4
│      10.13贝叶斯决策(二).mp4
│      10.14贝叶斯决策(三).mp4
│      10.1梯度优化(一).mp4
│      10.2梯度优化(二).mp4
│      10.3概率基础【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      10.4概率与事件.mp4
│      10.5贝叶斯推理(一).mp4
│      10.6贝叶斯推理(二).mp4
│      10.7贝叶斯推理(三).mp4
│      10.8辛普森案件【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      10.9贝叶斯推理深入.mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─11-高等数学—泰勒展开
│      11.1泰勒展开.mp4
│      11.2展开半径.mp4
│      11.3欧拉公式.mp4
│      11.4泰勒展开求极限(一).mp4
│      11.5泰勒展开求极限(二).mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─12-高等数学—偏导数
│      12.1偏导数的对称性.mp4
│      12.2链式法则@黑锐吧
│      12.3梯度算符、拉氏算符.mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─13-高等数学—积分
│      13.1黎曼积.mp4
│      13.2微积分基本定理.mp4
│      13.3分部积分(一)@黑锐吧
│      13.4分部积分(二).mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─14-高等数学—正态分布
│      14.1标准正态分布.mp4
│      14.2中心极限定理.mp4
│      14.3误差函数@黑锐吧
│      14.4二维正态分布.mp4
│      14.5多维正态分布.mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─15-朴素贝叶斯和最大似然估计
│      15.10朴素贝叶斯(三).mp4
│      15.11最大似然估计(一).mp4
│      15.12最大似然估计(二).mp4
│      15.1蒙特卡洛分析(一).mp4
│      15.2蒙特卡洛分析(二).mp4
│      15.3贝叶斯先验.mp4
│      15.4先验到后验的过程.mp4
│      15.5朴素贝叶斯(一)@黑锐吧
│      15.6朴素贝叶斯(二).mp4
│      15.7算法设计.mp4
│      15.8TF-IDF(一).mp4
│      15.9TF-IDF(二).mp4
│      教程库必看视频教程说明.txt
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│      
├─16-线
│      16.10常规线空间黑锐吧
│      16.11线关.mp4
│      16.12秩@黑锐吧
│      16.1线代数概述.mp4
│      16.2线代数应用方法论@黑锐吧
│      16.3线律.mp4
│      16.4线空间.mp4
│      16.5线空间八条法则(一).mp4
│      16.6线空间八条法则(二).mp4
│      16.7线空间八条法则(三).mp4
│      16.8连续傅.mp4
│      16.9傅立.mp4
│      
├─17-数据科学和统计学(上)
│      17.10随机变量(二).mp4
│      17.11换门的概率模拟计算(一)@黑锐吧
│      17.12换门的概率模拟计算(二).mp4
│      17.13换门的概率模拟计算(三).mp4
│      17.1课程Overview.mp4
│      17.2回顾统计学(一).mp4
│      17.3回顾统计学(二)@黑锐吧
│      17.4回顾统计学(三).mp4
│      17.5回顾数据科学(一).mp4
│      17.6回顾数据科学(二)和教材介绍.mp4
│      17.7R和RStudio等介绍(一).mp4
│      17.8R和RStudio等介绍(二).mp4
│      17.9随机变量(一).mp4
│      
├─18-线代数—矩阵、等价类和行列式
│      18.10等价类.mp4
│      18.11行列式(一).mp4
│      18.12行列式(二).mp4
│      18.13行列式(三)@黑锐吧
│      18.1线代数知识点回顾.mp4
│      18.2矩阵表示线变化.mp4
│      18.3可矩阵表示坐标变化.mp4
│      18.4相似矩阵@黑锐吧
│      18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4
│      18.6线代数解微分方程.mp4
│      18.7矩阵的运算—转秩(一).mp4
│      18.8矩阵的运算—转秩(二).mp4
│      18.9等价关系.mp4
│      
├─19-Python基础课程(上)
│      19.10变量类型—字符串类型(三).mp4
│      19.11变量类型—列表类型(一).mp4
│      19.12变量类型—列表类型(二)@黑锐吧
│      19.13变量类型—列表类型(三).mp4
│      19.14变量类型—语言组类型、字典类型(一).mp4
│      19.15变量类型—字典类型(二).mp4
│      19.1Python介绍(一).mp4
│      19.2Python介绍(二).mp4
│      19.3变量—命名规范@黑锐吧
│      19.4变量—代码规范.mp4
│      19.5变量类型—数值类型.mp4
│      19.6变量类型—bool类型.mp4
│      19.7变量类型—字符串类型(一).mp4
│      19.8课间答疑.mp4
│      19.9变量类型—字符串类型(二).mp4
│      
├─20-线代数—特征值与特征向量
│      20.10线代数核心定理.mp4
│      20.11对偶空间(一)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      20.12对偶空间(二).mp4
│      20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4
│      20.14厄米矩阵.mp4
│      20.1线代数知识点回顾.mp4
│      20.2例题讲解(一).mp4
│      20.3例题讲解(二)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      20.4例题讲解(三).mp4
│      20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4
│      20.6特征值与特征向量的性质(一).mp4
│      20.7特征值与特征向量的性质(二).mp4
│      20.8本征值的计算(一).mp4
│      20.9本征值的计算(二).mp4
│      
├─21-监督学习框架
│      21.10KNN(K最近邻)算法(二)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      21.11KNN(K最近邻)算法(三)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      21.12线性分类器.mp4
│      21.13高斯判别模型(一).mp4
│      21.14高斯判别模型(二).mp4
│      21.1经验误差和泛化误差.mp4
│      21.2最大后验估计.mp4
│      21.3正则化.mp4
│      21.4lasso回归.mp4
│      21.5超参数(一).mp4
│      21.6超参数(二).mp4
│      21.7监督学习框架(一).mp4
│      21.8监督学习框架(二).mp4
│      21.9KNN(K最近邻)算法(一).mp4
│      
├─22-Python基础课程(下)
│      22.10函数(三).mp4
│      22.11函数(四)黑锐吧
│      22.12类(一).mp4
│      22.13类(二).mp4
│      22.14类(三).mp4
│      22.1条件判断(一).mp4
│      22.2条件判断(二).mp4
│      22.3循环(一).mp4
│      22.4循环(二).mp4
│      22.5课间答疑.mp4
│      22.6循环(三).mp4
│      22.7循环(四).mp4
│      22.8函数(一).mp4
│      22.9函数(二).mp4
│      
├─23-PCA、降维方法引入
│      23.1无监督学习框架.mp4
│      23.2降维存在的原因.mp4
│      23.3PCA数学分析方法(一).mp4
│      23.4PCA数学分析方法(二)黑锐吧
│      23.5PCA数学分析方法(三).mp4
│      23.6PCA数学分析方法(四).mp4
│      23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4
│      23.8PCA背后的假设(一).mp4
│      23.9PCA背后的假设(二).mp4
│      
├─24-数据科学和统计学(下)
│      24.10参数估计(一)黑锐吧
│      24.11参数估计(二).mp4
│      24.12假设检验(一).mp4
│      24.13假设检验(二).mp4
│      24.1课程Overview.mp4
│      24.2理解统计思想(一).mp4
│      24.3理解统计思想(二).mp4
│      24.4理解统计思想(三).mp4
│      24.5概率空间黑锐吧
│      24.6随机变量(一).mp4
│      24.7随机变量(二).mp4
│      24.8随机变量(三).mp4
│      24.9随机变量(四).mp4
│      
├─25-Python操作数据库、 Python爬虫
│      25.10Python操作数据库(二).mp4
│      25.11Python操作数据库(三).mp4
│      25.12Python操作数据库(四).mp4
│      25.13Python爬虫(一).mp4
│      25.14Python爬虫(二)黑锐吧
│      25.15Python爬虫(三).mp4
│      25.16Python爬虫(四).mp4
│      25.17Python爬虫(五)黑锐吧
│      25.1课程介绍.mp4
│      25.2认识关系型数据库(一).mp4
│      25.3认识关系型数据库(二).mp4
│      25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4
│      25.5命令行操作数据库(一).mp4
│      25.6命令行操作数据库(二).mp4
│      25.7命令行操作数据库(三).mp4
│      25.8命令行操作数据库(四).mp4
│      25.9Python操作数据库(一).mp4
│      
├─26-线分类器
│      26.10Perceptron(三)黑锐吧
│      26.11Perceptron(四).mp4
│      26.12熵与信息(一).mp4
│      26.13熵与信息(二).mp4
│      26.1Lasso:alpha参数与准确率(一).mp4
│      26.2Lasso:alpha参数与准确率(二).mp4
│      26.3Lasso:alpha参数与准确率(三).mp4
│      26.4线分类器.mp4
│      26.5LDA(一).mp4
│      26.6LDA(二).mp4
│      26.7LDA(三).mp4
│      26.8Perceptron(一).mp4
│      26.9Perceptron(二).mp4
│      
├─27-Python进阶(上)
│      27.10Pandas基本操作(四).mp4
│      27.11Pandas绘图(一).mp4
│      27.12Pandas绘图(二).mp4
│      27.13Pandas绘图(三)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      27.14Pandas绘图(四).mp4
│      27.1NumPy基本操作(一).mp4
│      27.2NumPy基本操作(二).mp4
│      27.3NumPy基本操作(三).mp4
│      27.4NumPy基本操作(四).mp4
│      27.5NumPy基本操作(五).mp4
│      27.6NumPy基本操作(六).mp4
│      27.7Pandas基本操作(一).mp4
│      27.8Pandas基本操作(二)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      27.9Pandas基本操作(三).mp4
│      
├─28-Scikit-Learn
│      28.1课程介绍.mp4
│      28.2Scikit-Learn介绍.mp4
│      28.3数据处理(一)【黑锐吧 heirui8.com】.mp4
│      28.4数据处理(二).mp4
│      28.5模型实例、模型选择(一)黑锐吧
│      28.6模型实例、模型选择(二)黑锐吧
│      28.7模型实例、模型选择(三).mp4
│      28.8模型实例、模型选择(四).mp4
│      28.9模型实例、模型选择(五).mp4
│      
├─29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
│      29.10逻辑斯蒂回归(三).mp4
│      29.11逻辑斯蒂回归(四).mp4
│      29.12逻辑斯蒂回归(五).mp4
│      29.13SVM引入黑锐吧
│      29.1熵(一).mp4
│      29.2熵(二).mp4
│      29.3熵(三).mp4
│      29.4熵(四).mp4
│      29.5熵(五).mp4
│      29.6熵(六)黑锐吧
│      29.7熵(七).mp4
│      29.8逻辑斯蒂回归(一).mp4
│      29.9逻辑斯蒂回归(二).mp4
│      
├─30-Python进阶(下)
│      30.1泰坦尼克数据处理与分析(一).mp4
│      30.2泰坦尼克数据处理与分析(二).mp4
│      30.3泰坦尼克数据处理与分析(三).mp4
│      30.4泰坦尼克数据处理与分析(四)@黑锐吧
│      30.5泰坦尼克数据处理与分析(五).mp4
│      30.6泰坦尼克数据处理与分析(六)黑锐吧
│      30.7泰坦尼克数据处理与分析(七).mp4
│      30.8泰坦尼克数据处理与分析(八).mp4
│      30.9泰坦尼克数据处理与分析(九)@黑锐吧
│      
├─31-决策树
│      31.1决策树(一).mp4
│      31.2决策树(二).mp4
│      31.3决策树(三).mp4
│      31.4决策树(四)@黑锐吧
│      
├─32-数据呈现基础
│      32.1课程安排.mp4
│      32.2什么是数据可视化.mp4
│      32.3设计原则.mp4
│      32.4数据可视化流程.mp4
│      32.5视觉编码@黑锐吧
│      32.6图形选择(一).mp4
│      32.7图形选择(二).mp4
│      32.8图形选择(三).mp4
│      
├─33-云计算初步
│      33.1Hadoop介绍.mp4
│      33.2Hdfs应用(一).mp4
│      33.3Hdfs应用(二).mp4
│      33.4MapReduce(一)@黑锐吧
│      33.5MapReduce(二).mp4
│      33.6Hive应用(一).mp4
│      33.7Hive应用(二)@黑锐吧
│      33.8Hive应用(三).mp4
│      33.9Hive应用(四).mp4
│      
├─34-D-Park实战
│      34.10Spark应用(四).mp4
│      34.11Spark应用(五).mp4
│      34.12Spark应用(六)@黑锐吧
│      34.13Spark应用(七).mp4
│      34.1Pig应用(一).mp4
│      34.2Pig应用(二).mp4
│      34.3Pig应用(三).mp4
│      34.4Pig应用(四).mp4
│      34.5Pig应用(五).mp4
│      34.6Pig应用(六).mp4
│      34.7Spark应用(一).mp4
│      34.8Spark应用(二).mp4
│      34.9Spark应用(三)@黑锐吧
│      
├─35-第四范式分享
│      35.1推荐技术的介绍.mp4
│      35.2人是如何推荐商品的.mp4
│      35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4
│      35.4求解—从数据到模型.mp4
│      35.5数据拆分与特征工程@黑锐吧
│      35.6推荐系统机器学习模型.mp4
│      35.7评估模型.mp4
│      35.8建模过程的演示与课间答疑@黑锐吧
│      
├─36-决策树到随机森林
│      36.10Bagging与决策树(一).mp4
│      36.11Bagging与决策树(二).mp4
│      36.12Boosting方法(一).mp4
│      36.13Boosting方法(二)@黑锐吧
│      36.14Boosting方法(三).mp4
│      36.15Boosting方法(四).mp4
│      36.1决策树.mp4
│      36.2随机森林.mp4
│      36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(一).mp4
│      36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(二).mp4
│      36.5模型参数的介绍.mp4
│      36.6集成方法(一).mp4
│      36.7集成方法(二)@黑锐吧
│      36.8Blending.mp4
│      36.9gt多样化.mp4
│      
├─37-数据呈现进阶
│      37.10D3(三)@黑锐吧
│      37.11div.html.mp4
│      37.12svg.html.mp4
│      37.13D3支持的数据类型.mp4
│      37.14Make a map(一)@黑锐吧
│      37.15Make a map(二).mp4
│      37.1静态信息图(一).mp4
│      37.2静态信息图(二).mp4
│      37.3静态信息图(三).mp4
│      37.4静态信息图(四).mp4
│      37.5静态信息图(五).mp4
│      37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4
│      37.7DOM和开发者工具.mp4
│      37.8D3(一).mp4
│      37.9D3(二).mp4
│      
├─38-强化学习(上)
│      38.10Policy Learning(二)黑锐吧
│      38.11Policy Learning(三).mp4
│      38.12Policy Learning(四)黑锐吧
│      38.13Policy Learning(五).mp4
│      38.14Policy Learning(六).mp4
│      38.1你所了解的强化学习是什么.mp4
│      38.2经典条件反射(一).mp4
│      38.3经典条件反射(二).mp4
│      38.4操作性条件反射.mp4
│      38.5Evaluation Problem(一).mp4
│      38.6Evaluation Problem(二).mp4
│      38.7Evaluation Problem(三).mp4
│      38.8Evaluation Problem(四).mp4
│      38.9Policy Learning(一).mp4
│      
├─39-强化学习(下)
│      39.10大脑中的强化学习算法(三).mp4
│      39.11大脑中的强化学习算法(四)黑锐吧
│      39.12大脑中的强化学习算法(五).mp4
│      39.13RL in alphaGo(一).mp4
│      39.14RL in alphaGo(二).mp4
│      39.15RL in alphaGo(三).mp4
│      39.16RL in alphaGo(四).mp4
│      39.1Policy Learning总结.mp4
│      39.2基于模型的RL(一).mp4
│      39.3基于模型的RL(二).mp4
│      39.4基于模型的RL(三).mp4
│      39.5基于模型的RL(四).mp4
│      39.6基于模型的RL(五).mp4
│      39.7基于模型的RL(六).mp4
│      39.8大脑中的强化学习算法(一).mp4
│      39.9大脑中的强化学习算法(二).mp4
│      
├─40-SVM和网络引入
│      40.10SVM(九).mp4
│      40.11SVM(十).mp4
│      40.12SVM(十一)黑锐吧
│      40.13SVM(十二)和网络引入.mp4
│      40.1VC维.mp4
│      40.2SVM(一).mp4
│      40.3SVM(二)黑锐吧
│      40.4SVM(三).mp4
│      40.5SVM(四).mp4
│      40.6SVM(五).mp4
│      40.7SVM(六).mp4
│      40.8SVM(七).mp4
│      40.9SVM(八).mp4
│      
├─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)黑锐吧
│      41.11GDBT理解及其衍生应用(六).mp4
│      41.12GDBT理解及其衍生应用(七).mp4
│      41.13GDBT理解及其衍生应用(八).mp4
│      41.14GDBT理解及其衍生应用(九).mp4
│      41.15GDBT理解及其衍生应用(十).mp4
│      41.1集成模型总结(一).mp4
│      41.2集成模型总结(二).mp4
│      41.3集成模型总结(三).mp4
│      41.4集成模型总结(四).mp4
│      41.5集成模型总结(五)黑锐吧
│      41.6GDBT理解及其衍生应用(一).mp4
│      41.7GDBT理解及其衍生应用(二).mp4
│      41.8GDBT理解及其衍生应用(三).mp4
│      41.9GDBT理解及其衍生应用(四).mp4
│      
├─42-网络
│      42.1SVM比较其他分类起代码(一).mp4
│      42.2SVM比较其他分类起代码(二).mp4
│      42.3网络(一)黑锐吧
│      42.4网络(二).mp4
│      42.5网络(三).mp4
│      42.6网络(四).mp4
│      
├─43-监督学习-回归
│      43.10经验分享(一).mp4
│      43.11经验分享(二)黑锐吧
│      43.12经验分享(三).mp4
│      43.1机器学习的概念和监督学习.mp4
│      43.2机器学习工作流程(一).mp4
│      43.3机器学习工作流程(二).mp4
│      43.4机器学习工作流程(三)黑锐吧
│      43.5机器学习工作流程(四).mp4
│      43.6案例分析(一).mp4
│      43.7案例分析(二).mp4
│      43.8案例分析(三).mp4
│      43.9案例分析(四)黑锐吧
│      
├─44-监督学习-分类
│      44.10模型训练与选择(二).mp4
│      44.11Airbnb数据探索过程(一)黑锐吧
│      44.12Airbnb数据探索过程(二).mp4
│      44.13地震数据可视化过程(一).mp4
│      44.14地震数据可视化过程(二).mp4
│      44.1常用的分类算法.mp4
│      44.2模型评估标准和案例分析.mp4
│      44.3数据探索(一).mp4
│      44.4数据探索(二).mp4
│      44.5数据探索(三)黑锐吧
│      44.6数据探索(四).mp4
│      44.7数据探索(五).mp4
│      44.8数据探索(六).mp4
│      44.9模型训练与选择(一)黑锐吧
│      
├─45-网络基础与卷积网络
│      45.10网络(十).mp4
│      45.11图像处理基础.mp4
│      45.12卷积(一)黑锐吧
│      45.13卷积(二).mp4
│      45.1网络(一).mp4
│      45.2网络(二).mp4
│      45.3网络(三).mp4
│      45.4网络(四).mp4
│      45.6网络(六).mp4
│      45.7网络(七).mp4
│      45.8网络(八).mp4
│      45.9网络(九).mp4
│      45.网络(五).mp4
│      
├─46-时间序列预测
│      46.10长短期记忆网络(LSTM)案例分析黑锐吧
│      46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet(一).mp4
│      46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet(二)黑锐吧
│      46.13课程答疑.mp4
│      46.1时间序列预测概述(一).mp4
│      46.2时间序列预测概述(二).mp4
│      46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4
│      46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(一).mp4
│      46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(二).mp4
│      46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(三).mp4
│      46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(四).mp4
│      46.8长短期记忆网络(LSTM)(一)黑锐吧
│      46.9长短期记忆网络(LSTM)(二).mp4
│      
├─47-人工智能金融应用
│      47.1人工智能金融应用(一).mp4
│      47.2人工智能金融应用(二).mp4
│      47.3人工智能金融应用(三).mp4
│      47.4人工智能金融应用(四)黑锐吧
│      47.5机器学习方法(一).mp4
│      47.6机器学习方法(二)黑锐吧
│      47.7机器学习方法(三).mp4
│      47.8机器学习方法(四).mp4
│      
├─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
│      48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一).mp4
│      48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二).mp4
│      48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一).mp4
│      48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二)黑锐吧
│      48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三).mp4
│      48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四).mp4
│      
├─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
│      49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六)黑锐吧
│      49.12结构之间的以及实验结果(七).mp4
│      49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八).mp4
│      49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4
│      49.2特征如何组织(一).mp4
│      49.3特征如何组织(二).mp4
│      49.4特征如何组织(三).mp4
│      49.5特征如何组织(四).mp4
│      49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一).mp4
│      49.7结构之间的优劣评判以及实验结果(二)黑锐吧
│      49.8结构之间的优劣评判以及实验结果(三).mp4
│      49.9结构之间的优劣评判以及实验结果(四).mp4
│      
├─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
│      50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4
│      50.3稳定性:Annealing和Momentum.mp4
│      50.4拟合:从Dropout到Weight Decay黑锐吧
│      50.5优化器和多机并行.mp4
│      50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4
│      
├─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
│      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
│      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)黑锐吧
│      51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4
│      
├─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
│      52.2计算机视觉深度学习入门工具篇(二)黑锐吧
│      52.3计算机视觉深度学习入门工具篇(三).mp4
│      
├─53-个化推荐算法
│      53.10工程望@黑锐吧
│      53.1个化推荐的发展.mp4
│      53.2推荐算法的演进(一).mp4
│      53.3推荐算法的演进(二).mp4
│      53.4推荐算法的演进(三)@黑锐吧
│      53.5推荐算法的演进(四).mp4
│      53.6建模step by step(一).mp4
│      53.7建模step by step(二).mp4
│      53.8建模step by step(三).mp4
│      53.9算法评估和迭代.mp4
│      
├─54-Pig和Spark巩固
│      54.10Spark巩固(五).mp4
│      54.1Pig巩固(一).mp4
│      54.2Pig巩固(二).mp4
│      54.3Pig巩固(三).mp4
│      54.4Pig巩固(四)@黑锐吧
│      54.5Pig巩固(五).mp4
│      54.6Spark巩固(一).mp4
│      54.7Spark巩固(二).mp4
│      54.8Spark巩固(三).mp4
│      54.9Spark巩固(四).mp4
│      
├─55-人工智能与设计
│      55.10使用人工智能的方式.mp4
│      55.1智能存在的意义是什么.mp4
│      55.2已有人工智的设计应用.mp4
│      55.3人的智能(一)@黑锐吧
│      55.4人的智能(二).mp4
│      55.5人的智能的特点(一).mp4
│      55.6人的智能的特点(二).mp4
│      55.7人的智能的特点(三)@黑锐吧
│      55.8人工智能(一).mp4
│      55.9人工智能(二).mp4
│      
├─56-网络
│      56.1卷积的本质.mp4
│      56.2卷积的三大特点.mp4
│      56.3Pooling.mp4
│      56.4数字识别(一).mp4
│      56.5数字识别(二).mp4
│      56.6感受野@黑锐吧
│      56.7RNN.mp4
│      
├─57-线动力学
│      57.1非线动力学.mp4
│      57.2线动力系统.mp4
│      57.3线动力学与非线动力学系统(一)@黑锐吧
│      57.4线动力学与非线动力学系统(二).mp4
│      57.6Poincare引理.mp4
│      
├─58-订单流模型
│      58.1交易.mp4
│      58.2点过程基础(一).mp4
│      58.3点过程基础(二).mp4
│      58.4点过程基础(三).mp4
│      58.5订单流数据分析(一)@黑锐吧
│      58.6订单流数据分析(二).mp4
│      58.7订单流数据分析(三).mp4
│      58.8订单流数据分析(四).mp4
│      58.9订单流数据分析(五).mp4
│      
├─59-区块链一场革命
│      59.1比特币(一).mp4
│      59.2比特币(二).mp4
│      59.3比特币(三)@黑锐吧
│      59.4以太坊简介及ICO.mp4
│      
├─60-统计物理专题(一)
│      60.10证明理想气体方程.mp4
│      60.11化学势.mp4
│      60.12四大热力学势(一).mp4
│      60.13 四大热力学势(二)黑锐吧
│      60.1统计物理的开端(一).mp4
│      60.2统计物理的开端(二).mp4
│      60.3抛硬币抛出正态分布(一).mp4
│      60.4抛硬币抛出正态分布(二).mp4
│      60.5再造整个世界(一)@黑锐吧
│      60.6再造整个世界(二).mp4
│      60.7温度的本质(一).mp4
│      60.8温度的本质(二).mp4
│      60.9.mp4
│      
├─61-统计物理专题(二)
│      61.1神奇公式.mp4.mp4
│      61.2信息熵(一).mp4
│      61.3信息熵(二).mp4
│      61.4Boltzmann分布黑锐吧
│      61.5配分函数Z.mp4
│      
├─62-复杂网络简介
│      62.1Networks in real worlds.mp4
│      62.2BasicConcepts(一).mp4
│      62.3BasicConcepts(二).mp4
│      62.4Models(一)黑锐吧
│      62.5Models(二).mp4
│      62.6Algorithms(一).mp4
│      62.7Algorithms(二).mp4
│      
├─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
│      63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二).mp4
│      63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一)黑锐吧
│      63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二).mp4
│      63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4
│      63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4
│      63.16学习模型.mp4
│      63.17ABM金融市场-价格形成机制黑锐吧
│      63.18ABM的特点.mp4
│      63.1课程介绍.mp4
│      63.2系统与系统建模.mp4
│      63.3ABM与复杂系统建模(一).mp4
│      63.4ABM与复杂系统建模(二).mp4
│      63.5ABM与复杂系统建模(三).mp4
│      63.6ABM为经济系统建模.mp4
│      63.7经典经济学如何给市场建模.mp4
│      63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4
│      63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4
│      
├─64-用伊辛模型理解复杂系统
│      64.10(网络中的)投票模型.mp4
│      64.11观念动力学.mp4
│      64.12集体运动Vicsek模型.mp4
│      64.13自旋玻璃.mp4
│      64.14Hopfield神经网络@黑锐吧
│      64.15限制Boltzmann机.mp4
│      64.16深度学习与重正化群(一).mp4
│      64.17深度学习与重正化群(二).mp4
│      64.18总结.mp4
│      64.19答疑.mp4
│      64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4
│      64.2伊辛模型(一).mp4
│      64.3伊辛模型(二).mp4
│      64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4
│      64.5Ising Model(2D).mp4
│      64.6相变和临界现象.mp4
│      64.7Critical Exponents.mp4
│      64.8正问题和反问题.mp4
│      64.9(空间中的)投票模型@黑锐吧
│      
├─65-金融市场的复杂性
│      65.10Classical Benchmarks(五).mp4
│      65.11Endogenous Risk(一)@黑锐吧
│      65.12Endogenous Risk(二).mp4
│      65.13Endogenous Risk(三).mp4
│      65.14Endogenous Risk(四).mp4
│      65.15Endogenous Risk(五)@黑锐吧
│      65.16Endogenous Risk(六).mp4
│      65.17Heterogeneous Beliefs(一).mp4
│      65.18Heterogeneous Beliefs(二).mp4
│      65.19总结.mp4
│      65.1导论(一).mp4
│      65.2导论(二).mp4
│      65.3导论(三).mp4
│      65.4导论(四)@黑锐吧
│      65.5导论(五).mp4
│      65.6Classical Benchmarks(一).mp4
│      65.7Classical Benchmarks(二).mp4
│      65.8Classical Benchmarks(三).mp4
│      65.9Classical Benchmarks(四).mp4
│      
├─66-广泛出现的幂律分布
│      66.1界(一).mp4
│      66.2界(二).mp4
│      66.3界(三).mp4
│      66.4界(四).mp4
│      66.5城市、商业(一).mp4
│      66.6城市、商业(二).mp4
│      66.7启示(一)@黑锐吧
│      66.8启示(二).mp4
│      66.9总结@黑锐吧
│      
├─67-自然启发算法
│      67.10粒子群算法(一).mp4
│      67.11粒子群算法(二).mp4
│      67.12粒子群算法(三).mp4
│      67.13遗传算法和PSO的比较@黑锐吧
│      67.14更多的类似的算法(一).mp4
│      67.15更多的类似的算法(二)@黑锐吧
│      67.16答疑.mp4
│      67.1课程回顾及答疑.mp4
│      67.2概括(一).mp4
│      67.3概括(二).mp4
│      67.4模拟退火算法(一).mp4
│      67.5模拟退火算法(二)@黑锐吧
│      67.6进化相关的算法(一).mp4
│      67.7进化相关的算法(二).mp4
│      67.8进化相关的算法(三).mp4
│      67.9进化相关的算法(四).mp4
│      
├─68-机器学习的方法
│      68.10输出是最好的学习(二)@黑锐吧
│      68.11案例(一).mp4
│      68.12案例(二)黑锐吧
│      68.13案例(三).mp4
│      68.14案例(四).mp4
│      68.15案例(五).mp4
│      68.1为什么要讲学习方法.mp4
│      68.2阅读论文.mp4
│      68.3综述式文章举例(一).mp4
│      68.4综述式文章举例(二).mp4
│      68.5碎片化时间学习及书籍.mp4
│      68.6视频学习资源及做思维导图.mp4
│      68.7铁哥答疑(一).mp4
│      68.8铁哥答疑(二).mp4
│      68.9输出是最好的学习(一).mp4
│      
├─69-模型可视化工程管理
│      69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一).mp4
│      69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(二).mp4
│      69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4
│      69.13日志管理系统—ELK.mp4
│      69.14极速Bi系统—superset.mp4
│      69.15Dashboard补充@黑锐吧
│      69.16ELK补充.mp4
│      69.17Superset补充.mp4
│      69.18Superset补充及总结.mp4
│      69.1课程简介.mp4
│      69.2虚拟换环境—Anaconda&docker(一).mp4
│      69.3虚拟换环境—Anaconda&docker(二)@黑锐吧
│      69.4虚拟换环境—Anaconda&docker(三)黑锐吧
│      69.5虚拟换环境—Anaconda&docker(四).mp4
│      69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五).mp4
│      69.7虚拟换环境—Anaconda&docker(六).mp4
│      69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七).mp4
│      69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八).mp4
│      
├─70-Value Iteration Networks
│      70.1Background&Motivation.mp4
│      70.2Value Iteration.mp4
│      70.3Grid—world Domain@黑锐吧
│      70.4总结及答疑.mp4
│      
├─70-最新回放
│      0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4
│      0822 高频订单流模型、区块链介绍@黑锐吧
│      
├─71-线动力学系统(上)
│      71.10混沌(一)@黑锐吧
│      71.11混沌(二).mp4
│      71.12混沌(三).mp4
│      71.13混沌(四)@黑锐吧
│      71.14混沌(五).mp4
│      71.15混沌(六).mp4
│      71.16混沌(七).mp4
│      71.17混沌(八).mp4
│      71.18混沌(九).mp4
│      71.19混沌(十).mp4
│      71.1线动力学系统(一).mp4
│      71.20混沌(十一)黑锐吧
│      71.2线动力学系统(二).mp4
│      71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4
│      71.4Bifurcation(一).mp4
│      71.5Bifurcation(二).mp4
│      71.6Bifurcation(三).mp4
│      71.7Bifurcation(四).mp4
│      71.8Bifurcation(五).mp4
│      71.9Bifurcation(六).mp4
│      
├─72-线动力学系统(下)
│      72.1自然语言处理(一).mp4
│      72.2自然语言处理(二).mp4
│      72.3RNN@黑锐吧
│      72.4RNN及.mp4
│      
├─73-自然语言处理导入
│      73.1中文分词.mp4
│      73.2中文分词、依存文法分析.mp4
│      73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4
│      73.4知识库构建、问答系统.mp4
│      73.5示范2的豆瓣评论词云(一)黑锐吧
│      73.6示范2的豆瓣评论词云(二).mp4
│      73.7示范2的豆瓣评论词云(三).mp4
│      73.8示范2的豆瓣评论词云(四)黑锐吧
│      73.9示范2的豆瓣评论词云(五).mp4
│      
├─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
│      74.11一些传播动力学模型(八).mp4
│      74.12仿真模型的建立过程(一)黑锐吧
│      74.13仿真模型的建立过程(二).mp4
│      74.14仿真模型的建立过程(三).mp4
│      74.15仿真模型的建立过程(四).mp4
│      74.16Combining complex networks and data mining.mp4
│      74.1一些基本概念.mp4
│      74.2常用的统计描述物理量.mp4
│      74.3四种网络模型.mp4
│      74.4一些传播动力学模型(一).mp4
│      74.5一些传播动力学模型(二)黑锐吧
│      74.6一些传播动力学模型(三).mp4
│      74.7一些传播动力学模型(四).mp4
│      74.8一些传播动力学模型(五)黑锐吧
│      74.9一些传播动力学模型(六).mp4
│      
├─75-RNN及LSTM
│      75.10梯度消失与梯度爆炸(二).mp4
│      75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4
│      75.12LSTM黑锐吧
│      75.13LSTM、Use Examples.mp4
│      75.14词向量、Deep RNN.mp4
│      75.15Encoder Decoder Structure.mp4
│      75.16LSTM Text Generation(一).mp4
│      75.17LSTM Text Generation(二).mp4
│      75.18LSTM Text Generation(三).mp4
│      75.1RNN—序列处理器(一).mp4
│      75.2RNN—序列处理器(二).mp4
│      75.3A simple enough case.mp4
│      75.4A dance between fix points.mp4
│      75.5Fix point、Train Chaos.mp4
│      75.6RNN作为生成模型(动力系统).mp4
│      75.7RNN训练—BPTT(一).mp4
│      75.8RNN训练—BPTT(二).mp4
│      75.9梯度消失与梯度爆炸(一).mp4
│      
├─76-漫谈人工智能创业
│      76.10三个战略管理学商业模型(三).mp4
│      76.11三个战略管理学商业模型(四).mp4
│      76.12三个战略管理学商业模型(五).mp4
│      76.13三个战略管理学商业模型(六).mp4
│      76.14三个战略管理学商业模型(七)黑锐吧
│      76.15三个战略管理学商业模型(八).mp4
│      76.16三个战略管理学商业模型(九).mp4
│      76.17关于Entrepreneurship.mp4
│      76.1人工智能对我们生活的影响(一).mp4
│      76.2人工智能对我们生活的影响(二).mp4
│      76.3人工智能对我们生活的影响(三).mp4
│      76.4人工智能对我们生活的影响(四).mp4
│      76.5人工智能对我们生活的影响(五).mp4
│      76.6人工智能对我们生活的影响(六).mp4
│      76.7人工智能创业中的商业思维.mp4
│      76.8三个战略管理学商业模型(一).mp4
│      76.9三个战略管理学商业模型(二).mp4
│      
├─77-学习其他主题
│      77.1.mp4
│      77.10程序讲解(三).mp4
│      77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4
│      77.3玻尔兹曼机.mp4
│      77.4学习(一).mp4
│      77.5学习(二).mp4
│      77.6学习(三)黑锐吧
│      77.7学习(四).mp4
│      77.8程序讲解(一).mp4
│      77.9程序讲解(二).mp4
│      
└─78-课程总结
        78.10课程总结(二)黑锐吧
        78.1开场.mp4
        78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4
        78.3猫狗大战—CNN实战(一).mp4
        78.4猫狗大战—CNN实战(二)黑锐吧
        78.5RNN诗人.mp4
        78.6课程复习.mp4
        78.7课程大纲(一).mp4
        78.8课程大纲(二).mp4
        78.9课程总结(一).mp4
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chenbiwen 发表于 2020-2-10 19:55:11 显示全部楼层
感恩分享!
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it0538 发表于 2020-2-19 00:48:44 显示全部楼层
精品资料,感谢楼主
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taeyang_lyy 发表于 2020-7-28 09:09:46 显示全部楼层
很好地内容,支持!!!
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谢谢分享!!!!!
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友忆念 发表于 7 天前 显示全部楼层
谢谢分享!!!!!
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