人工智能大数据与复杂系统特训班 全套视频教程
课程目录4 B3 o5 k" ]/ c3 A7 L* i- l├─00-宣传片4 H' L7 H/ J) x1 x3 t2 g" J" N
│├─宣传片.mp4* q0 i; P" v% g$ |
├─01-复杂系统8 @( d& `/ {9 M- \' b' v6 B5 `& y
│├─1.1物理预测的胜利与失效.mp4( b. W2 @: X) Z6 m; |0 ]
│├─1.2预测失效原因.mp4
│├─1.3复杂系统引论.mp4' ~/ e) r, ]' m2 C1 _/ `6 {
│├─1.4生活实例与本章答疑.mp4
├─02-大数据与机器学习
│├─2.1大数据预测因为噪声失效.mp40 c5 @?* i# Q
│├─2.2大数据与机器学习.mp4
├─03-人工智能的三个阶段
│├─3.10课程大纲（二）.mp42 a& T. n+ |% s/ E' P& t( J7 e# F' ?
│├─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% b/ _* d5 g1 }, {' d$ N7 j
│├─3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段.mp4
│├─3.5三个阶段总结分析.mp4
│├─3.6人工智能的应用（一）.mp4F6 Ze) M. O0 U+ W" O
│├─3.7人工智能的应用（二）.mp4
│├─3.8课间答疑.mp41 ]$ c0 S! m4 D- Vq3 E
│├─3.9课程大纲（一）.mp4- q% J, {" k* v. _6 H5 }, G
├─04-高等数学—元素和极限
│├─4.10级数的收敛.mp45 q* T5 Z5 f, ^( E+ C! c/ ~8 C% ?
│├─4.11极限的定义.mp4
│├─4.12极限的四则运算.mp4; q! {( N" x# K! [/ w2 n
│├─4.13极限的复合.mp4K9 o2 X$ r' B! \) S5 k
│├─4.14连续性.mp4/ `+ \; n% ?7 ~" `4 c
│├─4.1实数的定义（一）.mp4R, w8 V4 {5 u1 P4 F`
│├─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) V1 VJ) m5 J' E; o
│├─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; F0 o+ e6 v* D" w# Wf0 G& X0 c
│├─4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp48 {& q* a: L$ d7 J$ k# G; @6 f& ?
│├─4.8无穷大之比较（一）.mp4
│├─4.9无穷大之比较（二）.mp4. P+ M# F6
├─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.mp42 p( R, a& p% u1 R; l' y5 X
│├─5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4
│├─5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4& g7 ^6 s! |' L1 x+ s( z
├─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）.mp4- a- Q' R0 M6 M5 B3 B' W( q% Z
│├─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.mp4+ f+ ]" G- M& j5 G; H/ {
│├─7.6无监督学习.mp4
├─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) N0 k) |4 E3 l" q6 X|
│├─8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4
│├─8.4夹逼定理.mp4
│├─8.5第二个重要极限定理的证明.mp4
├─09-高等数学—导数
│├─9.10泰勒展开的证明.mp4+ x* l1 j" z. V9 |9 V
│├─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( L' y! c% E6 \: fr# X
│├─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.mp40 Kv: g/ w* H2 R
├─10-贝叶斯理论
│├─10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4( Y4 S/ E) J* I# P+ d; w8 c
│├─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）.mp48 ]) n7 i, D( ~9 {8 ?' N
│├─10.2梯度优化（二）.mp4
│├─10.3概率基础.mp4
│├─10.4概率与事件.mp4( V1 y4 T/ w" ]+ R, `: V9 l
│├─10.5贝叶斯推理（一）.mp4$ m3 Z) I) }8 \
│├─10.6贝叶斯推理（二）.mp4* V- z$ O* p`
│├─10.7贝叶斯推理（三）.mp4( ]7 H/ M, L0 {6 d8 z1 e9 i0 p
│├─10.8辛普森案件.mp4
│├─10.9贝叶斯推理深入.mp4
├─11-高等数学—泰勒展开9 _$ s- _) e0 L! s
│├─11.1泰勒展开.mp4+ ?$ `f, G0 G7 d3 M
│├─11.2展开半径.mp4
│├─11.3欧拉公式.mp4
│├─11.4泰勒展开求极限（一）.mp45 K* g3 R8 uW
│├─11.5泰勒展开求极限（二）.mp49 a( G9 w4 ]9 R' V- V
├─12-高等数学—偏导数
│├─12.1偏导数的对称性.mp4' a$ {1 b5 E' H8 p' q0 ]7 j+ G
│├─12.2链式法则.mp4
│├─12.3梯度算符、拉氏算符.mp4, `, hJ1 N: q0 Y# d) K7 t+ j
├─13-高等数学—积分8 A, f0 {! |0 ~* b- `+ i; I
│├─13.1黎曼积分.mp44 L, v9 C5 m: ^! h9 q
│├─13.2微积分基本定理.mp4) f* M+ x" e7 N4 ~, b" M, r9 e
│├─13.3分部积分（一）.mp46 b& d6 W% Y& ]; I4 w8 C
│├─13.4分部积分（二）.mp4, Y9 j1 F' C5 F
├─14-高等数学—正态分布3 p1 S2 A; H' i: K: v; {8 k2 @$ H
│├─14.1标准正态分布.mp4
│├─14.2中心极限定理.mp4
│├─14.3误差函数.mp4
│├─14.4二维正态分布.mp4
│├─14.5多维正态分布.mp48 O0 w$ B4 o% j4 Q
├─15-朴素贝叶斯和最大似然估计1 d, a0 K2 d2 HK' [! V
│├─15.10朴素贝叶斯（三）.mp4
│├─15.11最大似然估计（一）.mp4* u, }5 D+ W: g: g5 G: L
│├─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) a; w/ x5 y0 f5 z5 k
│├─15.4先验到后验的过程.mp4
│├─15.5朴素贝叶斯（一）.mp4/ P9 ~! Y' ?9 w3 D
│├─15.6朴素贝叶斯（二）.mp45 T) w; u' h' j, ~3 E3 i
│├─15.7算法设计.mp4
│├─15.8TF-IDF（一）.mp4
│├─15.9TF-IDF（二）.mp46 [' R+ p3 K! {+ P: B3 h
├─16-线性代数—线性空间和线性变换
│├─16.10非常规线性空间.mp4
│├─16.11线性相关和线性无关.mp4
│├─16.12秩.mp4
│├─16.1线性代数概述.mp4
│├─16.2线性代数应用方法论.mp4) @" C9 I- e! O- m# c1 N
│├─16.3线性乘法的可交换性和结合律.mp4
│├─16.4线性空间.mp4& V/ x* t0 O7 D9 r8 |- [; w
│├─16.5线性空间八条法则（一）.mp4
│├─16.6线性空间八条法则（二）.mp4" Y6 Z9 M1 h$ C% D2 G9 @6 x
│├─16.7线性空间八条法则（三）.mp4
│├─16.8连续傅立叶变换.mp4
│├─16.9离散傅立叶变换.mp4
├─17-数据科学和统计学（上）; H) x; @0 e+ k+ v' p- L( X1 M; T
│├─17.10随机变量（二）.mp4
│├─17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4, o1 j# b2 V. e
│├─17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4' ^! a8 b9 y7 R7 |" r1 x" ?& L! J+ p
│├─17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4
│├─17.1课程Overview.mp4" P" \; U. Y. X8 i
│├─17.2回顾统计学（一）.mp4
│├─17.3回顾统计学（二）.mp4
│├─17.4回顾统计学（三）.mp4' p4 ?! F6 F, E5 ]! Q
│├─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- {" h; F. k0 y/ u4 Q" N3 @v
│├─17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4% ]! C2 _% O% M. u7 ?
│├─17.9随机变量（一）.mp4+ P4 u- ^9 a* \8 O5 M" T
├─18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
│├─18.10等价类.mp4
│├─18.11行列式（一）.mp4$ t" T$ u1 F* {& m8 ?6 W; b5 b
│├─18.12行列式（二）.mp4
│├─18.13行列式（三）.mp4
│├─18.1线性代数知识点回顾.mp40 u2 C& ~( ^0 @: S3 u' `4 P
│├─18.2矩阵表示线性变化.mp4) H% X/ ]( D& Z1 i2 s
│├─18.3可逆矩阵表示坐标变化.mp4
│├─18.4相似矩阵.mp4$ K& b4 a5 u! Q
│├─18.5相似矩阵表示相同线性变化.mp44 D; K/ E8 K4 P; am" e. e8 X
│├─18.6线性代数解微分方程.mp4
│├─18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4! e; C6 S4 s# v& F
│├─18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4+ D" s4 F3 D# M0 A
│├─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）.mp47 `8 M, a" {" C( l! M
│├─19.11变量类型—列表类型（一）.mp4
│├─19.12变量类型—列表类型（二）.mp49 I0 D/ C5 R9 b% h6 ?3 }0 c
│├─19.13变量类型—列表类型（三）.mp40 }# S# q: T' E
│├─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）.mp43 r. Y* J1 {8 x2 p8 H$ {- E
│├─19.1Python介绍（一）.mp4. c4 s, _0 I: _" I! ~! n3 |3 b
│├─19.2Python介绍（二）.mp4
│├─19.3变量—命名规范.mp4
│├─19.4变量—代码规范.mp4+ K: m. g3 [: l9 T' F
│├─19.5变量类型—数值类型.mp4. W' D1 n, ^6 `
│├─19.6变量类型—bool类型.mp40 _! s, j2 A- @% r; ~6 W# M
│├─19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4( v5 c) U# ]; s
│├─19.8课间答疑.mp4; P1 e6 o: s2 \- H
│├─19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4- A& G5 t* @4 [' t5 M
├─20-线性代数—特征值与特征向量. k1 I3 i7 T# ]
│├─20.10线性代数核心定理.mp4
│├─20.11对偶空间（一）.mp4
│├─20.12对偶空间（二）.mp45 h4 ?" o7 s" b. }
│├─20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4* e! F3 g7 u! C, r
│├─20.14厄米矩阵.mp4
│├─20.1线性代数知识点回顾.mp4
│├─20.2例题讲解（一）.mp4
│├─20.3例题讲解（二）.mp4
│├─20.4例题讲解（三）.mp4$ ~2 {; P5 B: @I, ]6 }
│├─20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4Q( J- e) M% B
│├─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）.mp45 P0 ]3 u* P" N! Z) F) i0 i8 d
│├─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, r. A% K6
│├─21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4) m& K7 A; t3 C7 U% d8 K, Q( X
│├─21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4
│├─21.12线性分类器.mp4
│├─21.13高斯判别模型（一）.mp40 v$ y' z% e, w9 p2 m; m& Z/ ]
│├─21.14高斯判别模型（二）.mp4
│├─21.1经验误差和泛化误差.mp4# Y9 ]) v) `3 {3 w1 T7 k4 t; F
│├─21.2最大后验估计.mp4: p( ~: t+ \' y" u! U* Q$ W/ h
│├─21.3正则化.mp43 X* N$ k- B: x' b0 ]
│├─21.4lasso回归.mp4; B2 G& J5 F- @. x$ b9 Q- T/ [
│├─21.5超参数（一）.mp43 b, M; x9 I/ _: B
│├─21.6超参数（二）.mp4( M. n. E; w& d8 s2 J7 n
│├─21.7监督学习框架（一）.mp4$ ]], c1 Z! a
│├─21.8监督学习框架（二）.mp4
│├─21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4" }2 X, ~; a2 A; ]- p
├─22-Python基础课程（下）
│├─22.10函数（三）.mp4( E( ^( [$ F: C5 r2 m
│├─22.11函数（四）.mp4
│├─22.12类（一）.mp4
│├─22.13类（二）.mp4
│├─22.14类（三）.mp4, H, r, @% t+ @! R2 n
│├─22.1条件判断（一）.mp4
│├─22.2条件判断（二）.mp44 o0 N* v" o/ O# N' ^9 h) S
│├─22.3循环（一）.mp4- f' l$ z2 I! B
│├─22.4循环（二）.mp4
│├─22.5课间答疑.mp4* }0 U# t1 l3 c! H
│├─22.6循环（三）.mp44 _1 o# v2 c" ?6 ?$ E
│├─22.7循环（四）.mp4% ~+ ]& _. M8 D, m: l* h
│├─22.8函数（一）.mp4# @, E+ P# r7 X- L- |2 R' T' x
│├─22.9函数（二）.mp4
├─23-PCA、降维方法引入
│├─23.1无监督学习框架.mp45 d8 X) e% A9 e+ C4 ?# d% \
│├─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）.mp4
│├─23.5PCA数学分析方法（三）.mp4
│├─23.6PCA数学分析方法（四）.mp4* F}, b3 \# E- y$ A
│├─23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp48 N! M7 c# r' }# f7 l: ~
│├─23.8PCA背后的假设（一）.mp4' ]: X; F: u' u8 [; f- a
│├─23.9PCA背后的假设（二）.mp4% k2 j8 j) }5 W
├─24-数据科学和统计学（下）
│├─24.10参数估计（一）.mp4
│├─24.11参数估计（二）.mp4* d" }: b: _2 p
│├─24.12假设检验（一）.mp4
│├─24.13假设检验（二）.mp46 W! j2 Z8 z7 b0 n7 ~/ R
│├─24.1课程Overview.mp44 _6 v' v1 i+ E" N6 Y! I
│├─24.2理解统计思想（一）.mp4+ d6 A/ H8 I3 Q/ }
│├─24.3理解统计思想（二）.mp4
│├─24.4理解统计思想（三）.mp4: ^5 q) g) q9 ?* v1 P( F7 c4 Y
│├─24.5概率空间.mp42 A$ O! F+ p, R0 l5 d, `% P
│├─24.6随机变量（一）.mp4# k# d9 [/ Z( W3 t
│├─24.7随机变量（二）.mp4
│├─24.8随机变量（三）.mp4- ?. @! ?% J3 F& A- ?9 Z, Z
│├─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. R2 h- e5 ^' f+ A. B" X
│├─25.12Python操作数据库（四）.mp4
│├─25.13Python爬虫（一）.mp4
│├─25.14Python爬虫（二）.mp4
│├─25.15Python爬虫（三）.mp4
│├─25.16Python爬虫（四）.mp48 A9 Y: h8 f/ n2 p: V
│├─25.17Python爬虫（五）.mp45 I7 O; n* G/ b7 o
│├─25.1课程介绍.mp4
│├─25.2认识关系型数据库（一）.mp4! k, j( [! f+ J+ E. S8 y
│├─25.3认识关系型数据库（二）.mp4+ ]: o5 H/ _% x6 f" N/ s( {- ?. M* f
│├─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）.mp40 A& ]" w6 @/ @$ a0
│├─25.7命令行操作数据库（三）.mp4
│├─25.8命令行操作数据库（四）.mp4) T# \9 S& P* i?
│├─25.9Python操作数据库（一）.mp4. u8 u; f# @! I8 g
├─26-线性分类器9 z# t; ^- x( ?2 C. J
│├─26.10Perceptron（三）.mp4
│├─26.11Perceptron（四）.mp4
│├─26.12熵与信息（一）.mp4& hj/ v* V( L0 x' F( n
│├─26.13熵与信息（二）.mp49 b5 e4 s4 l+ @! b4 a
│├─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）.mp42 |0 R) \1 E2 G. H+ J6 z7 Q% R9 x* W
│├─26.4线性分类器.mp4
│├─26.5LDA（一）.mp4+ t! [) K4 `5 n" |! j' |7 K) J! x" m& d
│├─26.6LDA（二）.mp4
│├─26.7LDA（三）.mp4. z6 E6 M9 R7 B7 v- r8 F
│├─26.8Perceptron（一）.mp4& C- k* R. E5 s- j) G2 q- _
│├─26.9Perceptron（二）.mp4
├─27-Python进阶（上）0 [( s; Z7 f" p7 b1 h# w3 Q% b
│├─27.10Pandas基本操作（四）.mp4( u5 N- {' N6 E' X* X- i- `
│├─27.11Pandas绘图（一）.mp4- T6 i; o2 d$ XZ" D0 s! v
│├─27.12Pandas绘图（二）.mp4- v: P$ c0 S2 G( HM/ n! @2 `/ k
│├─27.13Pandas绘图（三）.mp4! J8 ^7 S0 H5 `0 ^
│├─27.14Pandas绘图（四）.mp4) @% o* d/ Z8 w9 s8 Y0 i
│├─27.1NumPy基本操作（一）.mp4; V* c* K1 G5 F9 H
│├─27.2NumPy基本操作（二）.mp4; x3 G# o( ]$ O4 Q
│├─27.3NumPy基本操作（三）.mp4% J0 e6 ?' f9 dc/ B) n
│├─27.4NumPy基本操作（四）.mp4
│├─27.5NumPy基本操作（五）.mp4' ?, T. t, O# S* ^5 g& M0 f* n
│├─27.6NumPy基本操作（六）.mp4
│├─27.7Pandas基本操作（一）.mp4
│├─27.8Pandas基本操作（二）.mp4
│├─27.9Pandas基本操作（三）.mp4* lz' ?1 @4 Y1 C, R7 g: q3 C; d
├─28-Scikit-Learn$ r$ I% G/ P. j7 F; g
│├─28.1课程介绍.mp4
│├─28.2Scikit-Learn介绍.mp4
│├─28.3数据处理（一）.mp4
│├─28.4数据处理（二）.mp4
│├─28.5模型实例、模型选择（一）.mp44 W4 x+ [. V( {# {, m
│├─28.6模型实例、模型选择（二）.mp4" T6 a0 x2 d: r) S' @3 f' p
│├─28.7模型实例、模型选择（三）.mp48 G( Y# b* k+ s1 F/ Z
│├─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）.mp43 Z% O- X# a6 ?1 I
│├─29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4) h1 Y- Z+ h, W! D+ m8 _3 S' ^- a
│├─29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4) i& r' b+ w, N5 A3 J
│├─29.13SVM引入.mp4' H8 I9 ]5 J9 b: u3 ~) Y
│├─29.1熵（一）.mp4
│├─29.2熵（二）.mp40 ?. C! K2 N( |1 _& q
│├─29.3熵（三）.mp4
│├─29.4熵（四）.mp4
│├─29.5熵（五）.mp4
│├─29.6熵（六）.mp4
│├─29.7熵（七）.mp4; F* s- Y& `0 X( Q6 z+ M5 y* N
│├─29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4( W# _; g. @+
│├─29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp40 k/ r% d; ]0 q# Z7 KY* x1 r
├─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$ M/ `# ^, fg/ j9 q
│├─30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp43 \- x% f! r% }* J7 ]?: w
│├─30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp42 X1 bW( B1 Q) |3 B% t
│├─30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp49 `/ P) G: J# r% Y4 [
│├─30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp44 j7 s1 Y: Q0 V) t7 `4 ~?
│├─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）.mp4
├─31-决策树3 G# M2 V8 C4 C. @$ c
│├─31.1决策树（一）.mp4& E& K4 o& u/ R+ ~
│├─31.2决策树（二）.mp4
│├─31.3决策树（三）.mp4
│├─31.4决策树（四）.mp4
├─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.mp4( ?* v, `+ E; l% ]0 ^5 g( rx1 c
│├─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）.mp46 Q2 x; s" h: I8 [" L
│├─33.3Hdfs应用（二）.mp49 D8 y9 Z% Q3 M$ c8 Z9 j: d8 |
│├─33.4MapReduce（一）.mp4
│├─33.5MapReduce（二）.mp4
│├─33.6Hive应用（一）.mp46 s* d^0 Z. pF% L
│├─33.7Hive应用（二）.mp4! p! ?; m* u& ~2 G/ S- g0 c
│├─33.8Hive应用（三）.mp4:
│├─33.9Hive应用（四）.mp4- c, ^: }0 e8 C- D
├─34-D-Park实战8 x; {; N1 ~- {
│├─34.10Spark应用（四）.mp4
│├─34.11Spark应用（五）.mp48 K! E9 j1 R( i- C* h$ a7 ]4 z$ B9 m
│├─34.12Spark应用（六）.mp4+ N. I# m8 K$ a( I1 R6 |$ e
│├─34.13Spark应用（七）.mp4; i: w% E" f# c: q+ S; j
│├─34.1Pig应用（一）.mp4
│├─34.2Pig应用（二）.mp4; T+ q6 W$ M& I9 n- g( V
│├─34.3Pig应用（三）.mp4
│├─34.4Pig应用（四）.mp4, w" y' o7 Q" l1 X" v7 `4 b
│├─34.5Pig应用（五）.mp41 M6 V; v6 X5 Y8 I; a- Y
│├─34.6Pig应用（六）.mp48
│├─34.7Spark应用（一）.mp46 L8 p0 O, O- i5 Z- p1 o1 F& G. V
│├─34.8Spark应用（二）.mp4
│├─34.9Spark应用（三）.mp4/ c% b6 U+ U9 C" I- T0 [$ M
├─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.mp49 t& M" c% D; \1 E! \
│├─35.5数据拆分与特征工程.mp4
│├─35.6推荐系统机器学习模型.mp4
│├─35.7评估模型.mp46 Q% w& C+ `; n7 w6 X3 a* Q6 R
│├─35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4
├─36-决策树到随机森林3 d9 q' S% E" r4 Z- E6 C: a: _
│├─36.10Bagging与决策树（一）.mp4; \- S0 b! s6 r- M- \& @$ i+ w
│├─36.11Bagging与决策树（二）.mp4" B' k. _% r7 ba0 I$ f2 B
│├─36.12Boosting方法（一）.mp4
│├─36.13Boosting方法（二）.mp4)
│├─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! L- \. c9 p+ W% V
│├─36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4& M- Y( @/ J( l& l- D) ~
│├─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.mp41 v% F6 ~, w5 ^7 x1 |$ M. s
│├─36.6集成方法（一）.mp4
│├─36.7集成方法（二）.mp49 V. y: P# v# @! _0 u% ?% N
│├─36.8Blending.mp4# s9 S: FZ+ E
│├─36.9gt多样化.mp4
├─37-数据呈现进阶1 |8 Q, v; e3 u4 d! q: {
│├─37.10D3（三）.mp4
│├─37.11div.html.mp4
│├─37.12svg.html.mp4
│├─37.13D3支持的数据类型.mp4% }7 p5 x- O# FC6 B2 R
│├─37.14Make a map（一）.mp4
│├─37.15Make a map（二）.mp4, N* c$ t: A$ S: B( K
│├─37.1静态信息图（一）.mp4- a. |: o0 A" \( y( M5 q
│├─37.2静态信息图（二）.mp4
│├─37.3静态信息图（三）.mp4- P4 p0 @F0 H' O$ {) k8 |
│├─37.4静态信息图（四）.mp4: N/ w% y( s7 ~' ^9 Q: y
│├─37.5静态信息图（五）.mp4& t5 v/ x9 }: h
│├─37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4& ~) l, C5 ]5 `& @0 p- V'
│├─37.7DOM和开发者工具.mp4
│├─37.8D3（一）.mp4
│├─37.9D3（二）.mp46 J! k! j# Y, H7 q& x; e- O
├─38-强化学习（上）
│├─38.10Policy Learning（二）.mp4
│├─38.11Policy Learning（三）.mp4. m+ a0 a8 E2 s. K% t* r3 `
│├─38.12Policy Learning（四）.mp43 D+ G4 f) \1 ?
│├─38.13Policy Learning（五）.mp4
│├─38.14Policy Learning（六）.mp4) ]% j9 ~/ E, E! B5 ?) ON0 ^
│├─38.1你所了解的强化学习是什么.mp4
│├─38.2经典条件反射（一）.mp43 Y4 v- k' V9 h" m3 o
│├─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) M4 c/ E6 jn0 n' n5 g
│├─38.6Evaluation Problem（二）.mp4
│├─38.7Evaluation Problem（三）.mp4/ G3 X! f! a1 _3 m
│├─38.8Evaluation Problem（四）.mp4* x" W* z) g1 W
│├─38.9Policy Learning（一）.mp4" F' [% g, ]% _) f7 O& l& B
├─39-强化学习（下）
│├─39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp40
│├─39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4% y( v/ b" F( `. \
│├─39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp41 R' }6 W' j8 s7 Y. I
│├─39.13RL in alphaGo（一）.mp48 t4 n; [# |& C, W' a
│├─39.14RL in alphaGo（二）.mp43 i7 {9 Q6 X9 q; R& j5 w
│├─39.15RL in alphaGo（三）.mp4% h2 U3 d- S0 F; V! s,
│├─39.16RL in alphaGo（四）.mp4?8 R7 G7 y. N- w2 y& `* ?H
│├─39.1Policy Learning总结.mp4& X! I# O% f8 w- d/ K' I
│├─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）.mp43 Lp) W! B' @0 {- ~0 f
│├─39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4- H8 j5 P2 f) O! z" K8 u
├─40-SVM和神经网络引入- ], p- x; n9 [, r) J* U/ v
│├─40.10SVM（九）.mp4, z; N" U1 |4 @9 e
│├─40.11SVM（十）.mp4W: J5 d5 c- l
│├─40.12SVM（十一）.mp4
│├─40.13SVM（十二）和神经网络引入.mp47 G$ ]9 V. K5 w6 w7 f5 F
│├─40.1VC维.mp49 i/ G: X: x0 x/ O* K7 {. B) Z
│├─40.2SVM（一）.mp4
│├─40.3SVM（二）.mp4
│├─40.4SVM（三）.mp4
│├─40.5SVM（四）.mp4% }# E) }1 h; W$ D
│├─40.6SVM（五）.mp4
│├─40.7SVM（六）.mp4* f( D) A$ _8 {9 D/ Y. {
│├─40.8SVM（七）.mp4
│├─40.9SVM（八）.mp4& ~: `- j. W& j1 T3 `- ~# a9 v2 `1 s
├─41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用& T' {+ bF" y# u+ ]7 q
│├─41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4
│├─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' g+ V- G% P# G6 W7 ~
│├─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）.mp41 z0 N" O) [! Q2 J
│├─41.2集成模型总结（二）.mp4?3 f5 l: Y]- N
│├─41.3集成模型总结（三）.mp40
│├─41.4集成模型总结（四）.mp4+ y: s) L0 r! K
│├─41.5集成模型总结（五）.mp4
│├─41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp42 o/ P: C: t& C/ ]! }0 x
│├─41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4
│├─41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp43 O* z0 ~( @) K4 q& u# c
│├─41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp47 \$ W1 O1 ^5 J/ s
├─42-神经网络; |- v- n( ~c9 n7 t
│├─42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4. g* I# j) ^" m& V
│├─42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4, }. ^/ @+ g7 X! h4 S
│├─42.3神经网络（一）.mp4& z# G2 m. B: q3 V" Y
│├─42.4神经网络（二）.mp4. a9 D0 V5 K' j5 k+ F2 b: e
│├─42.5神经网络（三）.mp4+ K' w/ l7 N" {7 q' V, @F9 X
│├─42.6神经网络（四）.mp4/ ]2 S# M5 z+ p
├─43-监督学习－回归1 J/ A1 g* O) R- f+ ~8 j
│├─43.10经验分享（一）.mp4( bI, Q; z! l4 BA. e
│├─43.11经验分享（二）.mp4: f8 H* K( j* v1 I
│├─43.12经验分享（三）.mp4; _S# h- C+ k0 l. h& ]) ?- M
│├─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]. p! H2 p2 P' X' K. C
│├─43.4机器学习工作流程（三）.mp4
│├─43.5机器学习工作流程（四）.mp44 I& B9 L& r2 A' F: _1 n% q
│├─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）.mp4
├─44-监督学习－分类, H$ t' o/ o* H) p' ^v1 _6 Z
│├─44.10模型训练与选择（二）.mp4
│├─44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4, P4 @# L! j7 Z|
│├─44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4# P8 G# X$ r9 g: T" B# X
│├─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）.mp4D( `. U( K; ~3 z% L
│├─44.4数据探索（二）.mp44 z# K2 w/ d+ M6 y( B8 B8 k1 m3 T( w
│├─44.5数据探索（三）.mp4
│├─44.6数据探索（四）.mp4; V% _w6 f+ {) H
│├─44.7数据探索（五）.mp4
│├─44.8数据探索（六）.mp4/ S6 W% t3 iu) V3 TH+ F8 G) p
│├─44.9模型训练与选择（一）.mp4
├─45-神经网络基础与卷积网络
│├─45.10神经网络（十）.mp4
│├─45.11图像处理基础.mp4
│├─45.12卷积（一）.mp4* P4 i2 k* Z7 G6 S
│├─45.13卷积（二）.mp4# a8 p' _1 i3 y
│├─45.1神经网络（一）.mp4
│├─45.2神经网络（二）.mp4, \7 w' ], n! |0 s2 R
│├─45.3神经网络（三）.mp4
│├─45.4神经网络（四）.mp4
│├─45.5神经网络（五）.mp4
│├─45.6神经网络（六）.mp4
│├─45.7神经网络（七）.mp4
│├─45.8神经网络（八）.mp4" y3 D$ X* F4 A9 {6 q
│├─45.9神经网络（九）.mp49 f/ B% [$ kE) F- n5 H
├─46-时间序列预测
│├─46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4
│├─46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp43 P/ Q# p1 o/ g, {/ K& v
│├─46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4
│├─46.13课程答疑.mp4
│├─46.1时间序列预测概述（一）.mp4* r/ I# a7 z$ S4 |1 j$ ?1 @
│├─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! w) m8 g& S; p# d, F
│├─46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4+ \0 K! N: W8 E9 K2 x, m
│├─46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4* F/ Y1 t. k7 I% V/ l
│├─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）.mp4' |2 U# o/ q" m
│├─46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4
├─47-人工智能金融应用& u' W. N$ j4 k5 k& K
│├─47.1人工智能金融应用（一）.mp40 F* G6 Y4 ^2 ~; }
│├─47.2人工智能金融应用（二）.mp4n& {6
│├─47.3人工智能金融应用（三）.mp4# z* B4 m2 A2 L( E2 G, v
│├─47.4人工智能金融应用（四）.mp45 v+ y5 C' B" B4 m
│├─47.5机器学习方法（一）.mp4! i+ G6 D( o3 R5 @$ H& u: u
│├─47.6机器学习方法（二）.mp4i6 s3 Z. ?# B
│├─47.7机器学习方法（三）.mp4
│├─47.8机器学习方法（四）.mp4[) c) {2 i) A" d5 V; H
├─48-计算机视觉深度学习入门目的篇: ~* e3 `! p6 Z/ |) e
│├─48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp42 K. {' _4 h6 U
│├─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）.mp47 p: N4 c, G# X4 J# v
│├─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）.mp4
│├─48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4* _5 `# F" {T0 E& I
│├─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6 ?( D# L2 C7 @- z& K( u
│├─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）.mp4
│├─49.12结构之间的优劣评判以及实验结果（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.mp47 a$ ?$ V+ ?6 T: ], H8 F
│├─49.2特征如何组织（一）.mp40 ~. B, C: t3 i1 K9 \0 N
│├─49.3特征如何组织（二）.mp4
│├─49.4特征如何组织（三）.mp45 W" |& e# t/ m9 O2 Y
│├─49.5特征如何组织（四）.mp47 b/ w+ A- S7 Y# U/ d
│├─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）.mp4! z. T+ a& D6 V9 D1 Q
│├─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-计算机视觉深度学习入门优化篇
│├─50.1计算机视觉深度学习入门：优化篇概述.mp41 Z. c: K5 `0 T6 v
│├─50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp41 ~7 s( m/ Q. L1 R: ln
│├─50.3训练稳定性：Annealing和Momentum.mp4/ B& ^( ]! a$ j! H
│├─50.4抗拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4
│├─50.5竞争优化器和多机并行.mp4' A" I8 V: Y3 [+ R/ W, R
│├─50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4& I- O, y+ P( ]
├─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* I4 [, L- r8 I% z
│├─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
│├─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）.mp45 z3 V# |1 ?' u5 D4 O! p( r
│├─52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4
│├─52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4
├─53-个性化推荐算法
│├─53.10工程化实践、常见的问题与解决方法、前沿进展与展望.mp4
│├─53.1个性化推荐的发展.mp4; G6 B, k0 }& qe) n
│├─53.2推荐算法的演进（一）.mp45 h$ L" O) B$ \- w3 L( l
│├─53.3推荐算法的演进（二）.mp4
│├─53.4推荐算法的演进（三）.mp4" A" v1 a; V1 ^. i, i" P
│├─53.5推荐算法的演进（四）.mp4% W+ x2 b4 J1 W0 G( h; d& R' D
│├─53.6建模step by step（一）.mp4: K! @* w]7 {) |e' w
│├─53.7建模step by step（二）.mp4
│├─53.8建模step by step（三）.mp4( L- e' D+ l0 \) e% L
│├─53.9算法评估和迭代.mp45 p- K2 V$ C7 a
├─54-Pig和Spark巩固) N2 t' r8 d* A
│├─54.10Spark巩固（五）.mp4
│├─54.1Pig巩固（一）.mp4, z; \1 B6 }8 r& J" Z2 p# e- p
│├─54.2Pig巩固（二）.mp4
│├─54.3Pig巩固（三）.mp4
│├─54.4Pig巩固（四）.mp48 g; D: Z2 t1 r% u
│├─54.5Pig巩固（五）.mp4
│├─54.6Spark巩固（一）.mp4
│├─54.7Spark巩固（二）.mp4# `2 p4 r5 w7 c3 u
│├─54.8Spark巩固（三）.mp4
│├─54.9Spark巩固（四）.mp4* Q/ U4 n: A5 f
├─55-人工智能与设计# k4 Q: s~0 G( [
│├─55.10使用人工智能的方式.mp40 y2 {* v- w% l+ I8 q/ i4 k) ~8 @
│├─55.1智能存在的意义是什么.mp47 p3 b- L7 o# y2 j
│├─55.2已有人工智的设计应用.mp4
│├─55.3人的智能（一）.mp4* Z$ k# e% k3 T6 x" e$ @
│├─55.4人的智能（二）.mp4" u7 q7 K; L+ L* c4 gx
│├─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）.mp40 V- E' ]* y% H; {: d. V
│├─55.8人工智能（一）.mp4) V. V& B1 JA" Z/ L
│├─55.9人工智能（二）.mp4
├─56-神经网络
│├─56.1卷积的本质.mp4
│├─56.2卷积的三大特点.mp4! B8 a+ v+ t0 p
│├─56.3Pooling.mp4, L7 ~8 H2 F' {! ^7 w1 V
│├─56.4数字识别（一）.mp4
│├─56.5数字识别（二）.mp4
│├─56.6感受野.mp4
│├─56.7RNN.mp4/ }# G5 }# d0 G
├─57-非线性动力学% _) |2 Q- P* l9 n
│├─57.1非线性动力学.mp4" c) _8 t: s1 K9 O' l! @* r
│├─57.2线性动力系统.mp4/ L! g' n0 \0 ]; }: k+ g
│├─57.3线性动力学与非线性动力学系统（一）.mp46 P! s& T5 Z2 u* X& W6 U+ u
│├─57.4线性动力学与非线性动力学系统（二）.mp43 m[* H9 _5 o; S/ z! y
│├─57.5定点理论.mp4
│├─57.6Poincare引理.mp41 ^3 c) k5 V' l* R, {& F4 x' R
├─58-高频交易订单流模型- @. D* \. T$ e) m' J) ?9 d
│├─58.1高频交易.mp4
│├─58.2点过程基础（一）.mp4# k# ^! W" P. {- j+ ?3 P$ t% H
│├─58.3点过程基础（二）.mp4
│├─58.4点过程基础（三）.mp48 I, j3 E' z/ p) h6 nS: h
│├─58.5订单流数据分析（一）.mp4
│├─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）.mp48 a# y: Y3 Y' J
│├─58.9订单流数据分析（五）.mp4+ a' V, R1 k& U2 D) T$ k$ ?* y
├─59-区块链一场革命9 Y- i7 W2 r- F! c
│├─59.1比特币（一）.mp42 t- n9 H9 M! }* a
│├─59.2比特币（二）.mp4+ I& G; x& C; }" b
│├─59.3比特币（三）.mp4
│├─59.4以太坊简介及ICO.mp4
├─6-机器学习与监督算法
│├─6.1什么是机器学习.mp4# R2 N. e7 W( C) Rr
│├─6.2机器学习的类型.mp4/ ]6 G" q$ d# o# U2 j9 Z2 I
│├─6.3简单回归实例（一）.mp41 H" L: A2 I+ s4 o) o& ~; U
│├─6.4简单回归实例（二）.mp4
│├─6.5简单回归实例（三）.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）.mp49 U, P4 a$ k* o6 V
│├─60.1统计物理的开端(一).mp41 D- C6 F' I2 w% Z4 _/ O7 z2 C9 Q
│├─60.2统计物理的开端（二）.mp4& R2 Z/ V* ?* F: r
│├─60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp44 p; g7 d! v. r/ P( v! \- M- S
│├─60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4
│├─60.5再造整个世界（一）.mp4" Y. ?+ T* Q8 S" }4 W' E
│├─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, `r) T; e5
│├─60.9压强.mp44 `! G5 H/ V4 p0 C. y' @% X0 j
├─61-统计物理专题（二）
│├─61.1神奇公式.mp4.mp4' K8 M0 j9 U6 l; y- S7 D0 l5 _- g- v
│├─61.2信息熵（一）.mp47 x% V& ]4 @0 {5
│├─61.3信息熵（二）.mp45 v5 b/ ~) i3 s) Y1 e, ^
│├─61.4Boltzmann分布.mp4
│├─61.5配分函数Z.mp4+ ~, o/ T$ X0 QA
├─62-复杂网络简介! L* Z, B* ~% c* \" _* m7 e3 d
│├─62.1Networks in real worlds.mp47 M% j7 c$ V$ t( X: f
│├─62.2BasicConcepts（一）.mp4, P6 n* W6 i. N& g& |
│├─62.3BasicConcepts（二）.mp4
│├─62.4Models（一）.mp4
│├─62.5Models（二）.mp40 y1 X4 {; z# m+ ~
│├─62.6Algorithms（一）.mp4
│├─62.7Algorithms（二）.mp4
├─63-ABM简介及金融市场建模% _' o" TJ* F
│├─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. b, R/ C4 J4 f0 m4 r3 O
│├─63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp41 i8 Z0 V/ W2 Iq6 Z# ^: m
│├─63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp48 j( r5 ]9 m& Z
│├─63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp45 T8 E( R4 L; i% |. f
│├─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.mp4
│├─63.18ABM的特点与缺陷.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+ W$ K1 `" x: ?# y4 [
│├─63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4( x) ^, h! P, G7 \0 q! V6 ~
│├─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) Q6 v$ q; m7 V
│├─64.10（网络中的）投票模型.mp4
│├─64.11观念动力学.mp47 S* y1 c! x3 Y" U
│├─64.12集体运动Vicsek模型.mp4
│├─64.13自旋玻璃.mp45 D5 M9 \0 D2 cN# H: C3 S}
│├─64.14Hopfield神经网络.mp4, B) y: R# m: ?, I( m4 F" L1 H; J2 ~
│├─64.15限制Boltzmann机.mp43 G4 V8 }- R* j'
│├─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/ s3 K4 U3 j/ J5 v$ z! M7 ^3 X5 z
│├─64.18总结.mp4- C4 i. E1 h% S
│├─64.19答疑.mp4& W; t! Q/ P2 W$ A# O; P
│├─64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4# f3 _1 N! ^, v& C/ ^7 W' ^! {
│├─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: n6 F2 C7 L! T
│├─64.5Ising Model(2D).mp4' ~6 {( c5 R1 {/ B/ |
│├─64.6相变和临界现象.mp4
│├─64.7Critical Exponents.mp4: e; h% _- T: o7 {
│├─64.8正问题和反问题.mp4# X) a1 x+ M' F, y8 _" N
│├─64.9（空间中的）投票模型.mp49 ~% h5 j# U$ J
├─65-金融市场的复杂性
│├─65.10Classical Benchmarks（五）.mp4$ H5 r2 v8 l" ]+ j
│├─65.11Endogenous Risk（一）.mp4' K4 n( n% F; M- a5 C
│├─65.12Endogenous Risk（二）.mp4& |- dZ7 O$ R, o, E; u
│├─65.13Endogenous Risk（三）.mp42 [: U9 I% C8 G
│├─65.14Endogenous Risk（四）.mp48 ^7 u6 Y1 i. t2 I% N8 B/ D
│├─65.15Endogenous Risk（五）.mp4
│├─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" L4 v" c/ A: `8 S3 C; x- d
│├─65.2导论（二）.mp4
│├─65.3导论（三）.mp4
│├─65.4导论（四）.mp4, C6 e2 E1 h& |
│├─65.5导论（五）.mp4
│├─65.6Classical Benchmarks（一）.mp4
│├─65.7Classical Benchmarks（二）.mp4
│├─65.8Classical Benchmarks（三）.mp4- M, ^* ~5 I; m; p) g
│├─65.9Classical Benchmarks（四）.mp4
├─66-广泛出现的幂律分布
│├─66.1生物界（一）.mp4
│├─66.2生物界（二）.mp4
│├─66.3生物界（三）.mp4
│├─66.4生物界（四）.mp44 {- M9 j/ ]% QR/ H- I+ O
│├─66.5城市、商业（一）.mp4
│├─66.6城市、商业（二）.mp4^2 _; U! Z* g/ l8
│├─66.7启示（一）.mp4! zs5 @; {8 `# q2 t
│├─66.8启示（二）.mp4: I0 p( Q; Q1 T, k$ {1 B$ D
│├─66.9总结.mp42 d6 Y, c" d( i2 T
├─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.mp4) J, \0 P. y2 m: s
│├─67.14更多的类似的算法（一）.mp4' F' z5 x; HN% Z; p) y0 P* h6 x
│├─67.15更多的类似的算法（二）.mp4
│├─67.16答疑.mp4+ `1 c; a/ n) t" x: C' ?K
│├─67.1课程回顾及答疑.mp4: k1 Y$ V5 |, e# b! ) p
│├─67.2概括（一）.mp4
│├─67.3概括（二）.mp4- x; m3 k7 a$ C! d+ U$ T! g4 A1 I
│├─67.4模拟退火算法（一）.mp4
│├─67.5模拟退火算法（二）.mp42 k) z( x0 ~5 F, }# W+ o6 N
│├─67.6进化相关的算法（一）.mp4# e. P/ ?+ Ue+ \
│├─67.7进化相关的算法（二）.mp4( ?! F7 ?8 s+ s' C/ G
│├─67.8进化相关的算法（三）.mp45 H0 y! c7 P: w: o' ^; ~+ v
│├─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）.mp40 p5 o& o' u4 _% T# |
│├─68.11案例（一）.mp43 k- Ge* B6 [
│├─68.12案例（二）.mp40 N; m8 T1 ?0 @) C) N. l) y
│├─68.13案例（三）.mp4E2 Z: wT! a6 K
│├─68.14案例（四）.mp4& T" A! V. i6 G
│├─68.15案例（五）.mp4
│├─68.1为什么要讲学习方法.mp4' {: i8 W( N- a( x- o! }8 H; V- u
│├─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.mp48 _8 y" G# t( @4 K; J3 {
│├─68.6视频学习资源及做思维导图.mp4+ [?' O, X- ~8 e
│├─68.7铁哥答疑（一）.mp4" y6 R9 L- F; U; q9 ct
│├─68.8铁哥答疑（二）.mp4' g6 w5 P; p4 B2 t) o
│├─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）.mp48 c) g7 g5 t! c; a3 g' Y3 H
│├─69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4/ N6 M+ O) n! N( |' p/ |
│├─69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4' d/ a+ l5 Q- |' E+ J. t/ p/ C
│├─69.13日志管理系统—ELK.mp4
│├─69.14极速Bi系统—superset.mp44 W7 e; B7 w5 o
│├─69.15Dashboard补充.mp49 S2 [/ f* e* ]0 v9 e# ]3 h
│├─69.16ELK补充.mp4! v& Y) z# p& B5 W/ s6 i9 b' K
│├─69.17Superset补充.mp4
│├─69.18Superset补充及总结.mp45 Q5 o; {. Z/ \$ X,
│├─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）.mp4* c3 M# }: Hs1 L
│├─69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4
│├─69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4( R2 b$ p& a. T, t. G
│├─69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4
│├─69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp40 Y" [) v. |" G# E
│├─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.mp4
│├─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# g- g+ B1 l# e9 l5 K" c- Q
│├─0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp41 O! T3 l" D" f% Y
├─71-非线性动力学系统（上）
│├─71.10混沌（一）.mp4
│├─71.11混沌（二）.mp47 L% r7 x9 E@$ l& C5 o' ~
│├─71.12混沌（三）.mp4
│├─71.13混沌（四）.mp4
│├─71.14混沌（五）.mp40 @- \! X' s3 \% r
│├─71.15混沌（六）.mp4
│├─71.16混沌（七）.mp4& f2 p1 O" X$ o$ \J: v; W
│├─71.17混沌（八）.mp46 G: {- y2 `0 L7 w
│├─71.18混沌（九）.mp4
│├─71.19混沌（十）.mp4
│├─71.1非线性动力学系统（一）.mp4
│├─71.20混沌（十一）.mp4
│├─71.2非线性动力学系统（二）.mp4
│├─71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4
│├─71.4Bifurcation（一）.mp4
│├─71.5Bifurcation（二）.mp43 y- ?8 B" NN2 [`
│├─71.6Bifurcation（三）.mp4
│├─71.7Bifurcation（四）.mp4) `1 {/ A" U5 s- ?7 F1 r
│├─71.8Bifurcation（五）.mp48 _6 s! U+ @" T- q! v9 l
│├─71.9Bifurcation（六）.mp4U# ?0 {0 U5 l# I5 h; I; O
├─72-非线性动力学系统（下）/ f- w6 ^) Z3 h& p4 I9 f1 ]
│├─72.1自然语言处理乱弹（一）.mp4
│├─72.2自然语言处理乱弹（二）.mp4
│├─72.3RNN.mp4
│├─72.4RNN及答疑.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% l8 v9 M# n" X! q' `
│├─73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4# E, Q4 D, h. ~! L2 K
│├─73.4知识库构建、问答系统.mp4
│├─73.5示范战狼2的豆瓣评论词云（一）.mp4% t2 q4 U/ z# G% L9 A% J- m
│├─73.6示范战狼2的豆瓣评论词云（二）.mp4/ R- O( o# z. E$ R6 D$ Z; d
│├─73.7示范战狼2的豆瓣评论词云（三）.mp4
│├─73.8示范战狼2的豆瓣评论词云（四）.mp4& f$ I4 T% ?- |: d) }7 X
│├─73.9示范战狼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）.mp4
│├─74.13仿真模型的建立过程（二）.mp48 j9 Z9 Z5 j+ Z6 A; p
│├─74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4: M3 E2 k. q: S+ m$ b
│├─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! u3 p7 w. E( f, dB& f' h4 ~X" R9 X
│├─74.3四种网络模型.mp4h1 H! i" |5 fl
│├─74.4一些传播动力学模型（一）.mp4% W7 A( d! Y- L# F8 D# t! Y- V
│├─74.5一些传播动力学模型（二）.mp4! f: \2 {:
│├─74.6一些传播动力学模型（三）.mp47 F& b. t( `0 \/ q0 e4 W9
│├─74.7一些传播动力学模型（四）.mp4( a" b5 OD( W9 s6 p" w
│├─74.8一些传播动力学模型（五）.mp4/ p1 Q* B9 C9 _' d0 W* K* C; i
│├─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.mp4
│├─75.13LSTM、Use Examples.mp4; m( A# [: o7 X+ m! }
│├─75.14词向量、Deep RNN.mp4
│├─75.15Encoder Decoder Structure.mp44 H; R*
│├─75.16LSTM Text Generation（一）.mp4
│├─75.17LSTM Text Generation（二）.mp4
│├─75.18LSTM Text Generation（三）.mp44 T( ?, h0 J/
│├─75.1RNN—序列处理器（一）.mp4
│├─75.2RNN—序列处理器（二）.mp4
│├─75.3A simple enough case.mp4+ N( ?2 N2 K2 G
│├─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）.mp40 g) ]# r1 D% M
│├─75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4' h/ P* y, W; B4 P* [
│├─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' s' p7 ?# ~$ h+ Z4 W8 G
│├─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）.mp4
│├─76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4- _2 E6 p; C0 ]S
│├─76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4# p_0 j. t9 K0 H/ C
│├─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）.mp42 }2 ]3 K1 @% i2 K0 Y+ N9 ]
│├─76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp45 K' I9 l; i( {F) F. }9 ]" zK6 ?
│├─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@: N$ r0 N& [/ h. U, r
│├─76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4
├─77-深度学习其他主题
│├─77.10程序讲解（三）.mp4
│├─77.1神经网络的无穷潜力.mp4- _: M) @% ^9 g
│├─77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4
│├─77.3受限玻尔兹曼机.mp42 M1 T0 l" t" W" M$ v: o
│├─77.4对抗学习（一）.mp4- v2 G8 |!
│├─77.5对抗学习（二）.mp4
│├─77.6对抗学习（三）.mp4" L7 @+ L, `6 E! O- ?% J7 C1 Q
│├─77.7对抗学习（四）.mp4, ]7 `# R& |4 H2 a
│├─77.8程序讲解（一）.mp4. V2 x+ Y, L3 t: E& `* L4 D6 |
│├─77.9程序讲解（二）.mp4" v* f: b. n& O# d( e/ I- T5 y6 |
├─78-课程总结# y3 D' x0 F# g$ S4 S
│├─78.10课程总结（二）.mp49 N+ E5 ^/ s' O, ]. D
│├─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）.mp4
│├─78.5RNN诗人.mp4
│├─78.6课程复习.mp4
│├─78.7课程大纲（一）.mp49 K. m2 t8 z' I1 g. E
│├─78.8课程大纲（二）.mp42 J' b9 q! za7 p0 N
│├─78.9课程总结（一）.mp4
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