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[人工智能] 实用数据挖掘与人工智能一月特训班【全】价值3900+2018

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    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2019-9-28 00:16:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    " E* s; H7 @- a( ^介绍.txt( v% O; u8 \7 z# V: [
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4; o' D. T/ P  j9 D& S+ ?
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp4& z$ T- S# a! ?9 U
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4
    1 Q+ ~  `8 o1 R: i1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4# P! q. B+ S4 n
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp4
    & }2 T( M$ I3 z! y' d& }6 _1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4: d9 ?% G( Z9 F! z& l4 K
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4
    & ?& n9 G6 m0 f' F4 r1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp45 t% i  m; N) Z+ F. d
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4/ c/ c' e# X$ ]5 ]  h# e5 Y
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp4& s2 p9 P% |2 L3 M, V
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4; w! ~. M# o$ U2 E. Z+ ~
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp41 Q% D! d8 m7 w$ J) C
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp47 c: |; m8 r; {% X  n
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4
    " m$ W! @' b' D  o" v' b8 E) M1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
    & t0 {! R2 ~: \, D: W! w1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp4, ^% N+ b# O/ s
    1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4# t7 E1 u. p  ^6 ~
    2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp49 n  g; B4 p# u5 G
    2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装(一).mp4
    ' {+ s" M, l' j& Q; C2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装(二).mp4' _1 N3 d0 k, x) g1 J
    2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4  P7 H2 z+ c8 g) u6 x! d
    2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作(一).mp4, g0 p5 K1 D" k5 P, _( N" b
    2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作(二).mp4
    # H5 r% V5 K9 E. O2 ?2 |+ |2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作(三).mp4
    ( B1 z6 Y3 F9 x2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp4* O. N4 U+ H3 X# b! B& ^! W
    2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp4
    / G# F& ]) p' C! F: {$ r2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4
    ; b9 q  J7 M) y$ D2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
    * h% F, B1 V2 V: N3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp42 W/ i/ o$ M2 m: X8 C# j+ u
    3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp4$ j; B* Q$ @1 r- e* U! C
    3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4
    ! j6 W0 |# M; G' J+ w3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp47 R1 _1 u2 F+ P7 i
    3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4- Y, c/ q6 Y; @8 P4 j# H3 ?
    3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp44 k) K+ A3 X# p' ^% _
    3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp43 t  ^  f: C/ G4 t
    3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp49 k) i9 d7 U- Q& f* ?
    3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
    % b6 E5 D2 A) W3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
    7 V/ C1 j0 C# _, _, K+ j3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp4- t2 _! f. |% E* ^$ O; i# ?
    3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4) N3 }9 s2 j( L& [. C- ~
    3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp4
    4 K. X& O) J; _7 R+ o3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp4. E  Q. w! ]$ D+ `1 m# @
    3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp4
    ; l% E: ]2 F. @, k% l3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4  R  g& H! c* w# i' N" o
    3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp4) l8 Z& e. m  d: u
    4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp4
    . k* `! C9 F. r4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp45 M- V, i" N9 V1 ^) C) p+ {
    4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp46 F$ V# L, r' D- K
    4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
    + h5 X* r( m# N2 Y( J4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp45 d8 P& i$ l3 c
    4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp45 b# ~8 l. ]/ L8 b4 N9 ]5 m7 t
    4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
    % H, n4 Q$ r/ e# R4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4
    ' p/ N5 U7 f9 x& e+ p# Y* a& _  ^4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
    . {) N+ d2 m# j2 z2 Q9 b0 w2 m4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
    / h+ l. c( z5 R% x; ?4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
    8 q" K5 C! C1 ]1 D* f4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4
    2 I2 t& ?" o: G5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
    1 T; P  ~$ a# G1 w5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
    & K8 w9 ?3 l  q5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
    4 ~3 K7 A3 @: Y" q) Z9 U. \+ {  ^5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4
    / j6 v/ m# I! V; B8 f3 L) Q* [* E( G6 ]5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4' h) p7 I1 q: z
    5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp43 x/ w  \, t; @6 n2 _: s
    5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp48 K  Y' u8 H" i9 n/ Y: }
    5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp40 ?( N/ p0 g. j, L0 A0 b
    5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
    % l& k$ G* H4 ~# w) K5、课程:Numpy的基本操作.10、Array processing(二).mp4% t0 `: V% A& X+ I
    5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4* s: @; X& p- z& v0 U+ v7 w6 m  M
    6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4: [6 Y  b( v& q. S  N4 }; V1 Y
    6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4' l# F, @( M. ?( v% j5 y
    6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4
    2 F7 u: Z/ |4 `: q& e6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4" _; a: {8 x) U1 M
    6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4" ^$ _" \/ `) v8 F4 T) G( r' w1 P
    6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp46 H4 {$ }. K( s0 l4 G# W2 L2 @
    6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
    ' a% W; m8 R& {/ f4 z6、课程:Pandas的基本操作.8、Drop Data.mp4  |- ?0 [( s3 }  V! b" i/ m+ g
    6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4: V& q' S# a8 F
    6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4. i2 n; ~7 k- p; z- j
    6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp47 P) T7 \& c! m* G5 W
    6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4/ o* ?, z% [. N, M$ w( M' l
    7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp45 j+ {7 s" ?4 X7 Q0 F) s6 R) X
    7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4, \& R. K6 ]" {) Q7 j; X
    7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4
    4 q' z7 ?% Q* ]- b2 A) |; Y+ Z6 k7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
    3 t" G2 d  H  c+ W7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4) i# K; n: h/ f1 M# l
    7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4* h, M6 {# z, k( I0 h8 s
    7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4
    1 D+ z- i" ~9 p2 w- {- v/ O' R! |7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4) e% {! ], a) Q4 r+ M& Q+ |
    8、课程:什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏?.mp45 Y0 J# Q5 N0 Y! j5 V
    8、课程:什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(一).mp4: _% r* J  m! I
    8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二).mp4
    ) ?3 {; [2 ?" k6 \5 ]8、课程:什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验,p-value(一).mp4
    5 S; `+ P- K. i- O/ [  ~9 o4 ~8、课程:什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验,p-value(二).mp4
    : |4 ]* T+ p+ x& e% C& T8 ]8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp49 D' }8 P. d: @5 D. H
    8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4
    ! {/ `% b7 \1 @8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
    $ _- I3 a. `+ m0 v2 E8、课程:什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率,准确率.mp4: ]0 H. Y5 }4 p# H+ ^/ p* x- c9 e
    8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4' s, x3 Z# D1 ^- T
    8、课程:什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型,如何衡量模型结果?.mp4
    ! }9 @2 D# V/ r$ g7 o8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
    . T6 N; K5 F( y3 }# Y3 [8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4
    ( d- t5 B% C! w! ~9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4
    7 l4 l+ j5 ?4 ]5 R9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4' f3 e, Z! p# l6 C  X, {
    9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4! B( V+ B+ q+ n6 G$ w# l
    9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4' I3 o' s4 _( }- ^/ d
    9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
    / q4 c. H' Z- ?6 ^9 ~0 Q9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4) T1 h7 F( o& ^" F+ C
    9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp4
    * n% @1 L6 p; L/ ]1 d3 n9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
    & z7 P+ y/ z/ B  o( U& I8 \9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4$ Q& e, h  p' @! f
    9、课程:线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(一).mp4
    7 L" F+ f/ d3 H: G9、课程:线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(二).mp4
    3 E! h4 D$ R7 @9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
    + Y4 L4 @- P7 W& Z6 q$ R9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4
    ' s- c9 \/ z0 d: r. q' I9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4/ T: m- B  N2 I, e0 R8 M: ?) \- k- x
    9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4
    6 Y8 f1 {2 {" J6 t: c) J10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
    8 A: t) z7 k/ T6 ]: d. Y10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4! x0 S; e( s4 V  T9 ~
    10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
    : p7 k" ^! g( b) ]4 U8 _10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4; W3 Q9 T) e" G
    10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp43 @3 q0 M* b8 A7 o
    10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一).mp42 w- `& n0 r' Y9 ^1 e# d* X3 r
    10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp4* ^. ]: K" d, k- U7 G* p& d
    10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4
    5 `' l; a2 n  y) O4 o) c+ U7 q10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp41 _0 z" O4 s, t) c: X5 H% B4 d+ H7 d
    10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4
    2 T' F/ c: w: ~8 P* m% R- y10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp44 j; @1 q6 b" {
    10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
    6 l0 V0 l( f2 f6 ]1 r10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4. w& m4 ~4 C6 C" i( L. v
    11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4- Z6 Q1 g- U) M: a
    11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp46 w, V) n! b) i1 Z' p2 I
    11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4
    2 T. k( `) P8 E9 ]! C4 U. Y+ p11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp45 O0 v+ r! m; ^) i6 J2 G
    11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4" g8 L1 R0 G. E( v3 u0 F' q, k7 t
    11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
    ( _9 ]9 N9 X/ m3 j8 u" v11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
      V& c4 X" R( A8 k11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4/ @$ Y8 W& C# \, U
    11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4  K: f( J- \. B  @
    11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4. z. K4 P( a$ e
    11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4" u0 p$ e  Z7 ]2 b& r% k7 C, w, _
    11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp47 ]2 T8 a( p7 }, D# ~
    12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4& p/ P, c/ O7 j, ~
    12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp45 Q+ R0 V. l  U+ l1 r
    12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
    5 Q% M: N7 }9 ~; M12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4
    7 r# s+ k- M; L. w1 n12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4& ~4 |% Z. d7 A0 b! U- O6 d+ }
    12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
    0 Q, `7 u0 q$ o$ A+ D0 I1 u3 F12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4" u' ]  O: \0 o' @. Q: j1 b
    12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4& `# p7 z4 O( x) `$ K6 |% {) [5 X
    12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4
    7 ~* ]1 }& |, \% Z5 }  a12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4& n; W$ b& k4 u! q9 A6 v3 n; H
    12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4: ?/ h8 n) a# ^
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4+ F8 s" y( j7 P
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
    / O  L5 K/ [" I6 t8 T/ e13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4; X; A- n. o# A' q& w
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4
    ) \  f% Q  t& P+ @+ r' c13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp43 L8 b( }2 K4 L+ S/ @  J+ M( Q* I
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4& P# j5 _* l1 P$ B
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4& }. O- ~* G( ^4 ~% c; J. J  k0 |# w
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4) m. j! ~& W$ o' n9 z9 I$ _
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
    3 D" p9 v! ~; i13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4: f3 M" {! }9 p2 }& J6 G9 U
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp48 X, Z' y" e2 O3 @1 a5 c6 H4 u2 e
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp42 ~# s: u2 A# H1 t
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4" Y! a- L) e6 C; \, I# M
    13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
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    4 l" x/ r- Q2 K3 I. r- q4 a+ v14、课程:Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4
    4 F5 E9 t4 j1 d$ F9 r14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4: D6 _2 {. e/ K7 O9 g2 A
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    + {4 y3 ^& v- a+ Y14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp4* x7 K2 u: }2 V) K) n0 \/ |3 y
    14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4
    5 Q/ [: y( @6 E14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
    + x& G# S, h( a' z4 C( b! @14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4
    % W8 \! t. P) L14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp4
    * m5 y* {* x1 s; y1 I4 w1 H" z6 d14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4
    6 Y' ^: K' B& f) m; E  ?14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4
    % P4 x' k# p0 s/ p- r: C15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp45 m3 F  X' F' ~% q
    15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp41 q- U+ }% Z# y) t7 t
    15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp41 J+ e4 D0 T5 o) E8 M, t3 h' K
    15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4
    * L0 f0 {. u: ^: B) N15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4
    - F$ B) r; e$ W" @+ }% O, G! h15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
    ; A0 Q% N2 D7 ?9 C5 C4 x) H7 m15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4+ Z: g2 X3 Y9 j% R- M4 x, _
    15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp4
    ' L3 e" M% N) p3 a1 p" z15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4( P, h- t: X' U2 N
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    21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp4
    " L2 i" T9 p2 ]; Y21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp4
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    22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp4
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    22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二).mp4
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    23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp49 m( t! [5 B8 X8 R% x5 I! j
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    23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4
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    23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp46 n( A" }0 v9 z
    24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4+ ^0 S6 X8 o# P$ B+ J7 l
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    24、课程:贝叶斯思维.9、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(一).mp4( x4 d2 V, J1 ]! s9 L  v8 o& P
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    24、课程:贝叶斯思维.12、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(四).mp4# c2 g* I7 _) x: w
    24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4" Y0 i' ?: ?5 k3 ^# F3 V
    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理.mp4. v% \7 d: g6 v
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    25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.7、沿时间的动态变化:频率与高频词(一).mp4
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    1 }; w: V& O: {26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp4
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    * R) |" t# H+ P26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4
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    26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4
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    3 j9 A# k' V' X$ E1 U, x' F1 }1 P27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp49 d8 ]. T0 I: \6 a$ R* e1 {$ |
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    27、课程:商业社交媒体舆情分析.5、作用价值一:获取市场的必要信息(一).mp4$ \2 z& m1 c7 c, i- k
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.6、作用价值一:获取市场的必要信息(二).mp4
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    ' w6 }5 @( W* E8 C2 h8 w7 o$ t27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp40 ]  V+ ~, ]  @8 \
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.10、作用价值三:寻找接触点.mp4
    , c& S3 M3 i) @27、课程:商业社交媒体舆情分析.11、总结:营销领域的舆情分析应用.mp4" R1 z: _( N0 I7 Y, z0 b# ~
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp45 N  ?* R: g  e/ A! v& z
    27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp46 n, G; c- J1 M! ?6 d1 B
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    28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二).mp4
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    ! S! M$ K& \1 @. t' _) ^28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一).mp4
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    ( S9 y0 D6 e) B/ D7 f) l28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4
    7 E9 V; U  I8 ?* c* q8 i6 N3 ?: Q# X  \29、课程:人工智能的江湖.1、达特茅斯会议与第一次AI大发展.mp4
    ! p0 A* _) h2 q29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp4
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    29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬.mp4. y( L; S. r! N" a
    29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.mp4
    ! u. x4 z# ?  n" u29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一).mp4
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    / |: m. Q/ R0 Y! [# S29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一).mp4
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    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.1、图像处理和机器学习有什么关系.mp4
    : X2 v# x# E9 {30、课程:机器学习在图像识别中的应用.2、什么是机器学习.mp4! _7 w; K% X9 e  ?$ e! O) j
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.3、什么是图像识别.mp4
    : U, t: G1 m$ H3 z. A30、课程:机器学习在图像识别中的应用.4、图像识别的困难在哪里.mp44 I- p, |: h3 @2 g- H
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.5、图像识别的发展历史.mp4% S6 [2 n# M( Q1 N# l
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.6、机器学习对比深度学习.mp41 w1 G# |" e# }2 I8 H
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.7、机器学习的工作方式.mp4, L7 i) R* U; q
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.8、机器学习的算法(一).mp4% x# ?0 R# U+ Z  n
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.9、机器学习的算法(二).mp44 l/ k" g$ Y: q4 o  A
    30、课程:机器学习在图像识别中的应用.10、机器学习总结.mp4
    % j4 o$ Q# p3 E$ u1 z/ U3 r5 L; a: K31、课程:Pygame.1、学习框架梳理.mp4% |, v, G5 j# [
    31、课程:Pygame.2、剩余课程安排.mp4
    % J8 v3 B& \  C6 K9 C/ Y31、课程:Pygame.3、Flappy bird基本背景图像(一).mp46 X. U* ?; l  C5 f' ~) S' q4 z
    31、课程:Pygame.4、Flappy bird基本背景图像(二).mp43 f& Q# ^' k% e1 \5 q+ {, o
    31、课程:Pygame.5、键盘操作-小鸟左右移动.mp4
    ; m! y/ t* g# F4 Z# |$ z31、课程:Pygame.6、扑腾扑腾翅膀(一).mp4  D1 w2 _7 o9 h  \6 n( k- V
    31、课程:Pygame.7、扑腾扑腾翅膀(二).mp4, Z2 e- i/ r9 X* G' d! r
    31、课程:Pygame.8、柱子的移动.mp44 R4 l! Y/ n6 s5 D" Z6 x7 Z3 [# _2 a
    31、课程:Pygame.9、生成一系列的柱子,并且移动.mp4
    ; R% i/ y0 R1 S31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来.mp4
    % ]! B: u# T! B/ K- q3 k31、课程:Pygame.11、假如小鸟很聪明.mp4
    # F3 T' [" _. N; l5 x- v7 }9 a31、课程:Pygame.12、给小鸟计分.mp4
    ; g# S  `; T: U4 Q) \& k4 _32、课程:Python控制系统.1、The basic self-driving loop.mp48 I. Y2 f0 z5 m/ P
    32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型.mp47 N  l0 i, u7 e8 @; }# a& Z
    32、课程:Python控制系统.3、安装OpenCV.mp4
    ; Q/ l) j. K9 }9 \32、课程:Python控制系统.4、OpenCV练习.mp4
    ( E5 O+ z5 w& Y32、课程:Python控制系统.5、数据库基础review(一).mp4
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    ' r, P* B' {, G) x! v5 k32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp4
    8 u' R! K+ x8 n* i; E" ]3 V32、课程:Python控制系统.8、MYSQL的简单介绍(二).mp42 N7 _7 ?  \' m! Q! I! S5 w6 d
    32、课程:Python控制系统.9、激光雷达.mp44 l- p, B; q0 k+ v3 g% W5 ]! y
    32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一).mp4
    " Z4 n' {! y1 y32、课程:Python控制系统.11、Ctypes basic(二).mp4
    & K/ f& c0 `+ l8 j32、课程:Python控制系统.12、Ctypes basic(三).mp4
    7 Q) D' v! T4 T& t6 b2 Z& v$ N, a0 R- I33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片(一).mp4: \# i4 M) H8 U# }7 L
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    33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.4、读取视频.mp4: N) p/ c. C$ F: i2 j8 @7 h
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    33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.6、OpenCV图像的基本操作(一).mp4
    : ]7 ]4 y* ?8 e. e; E; b33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.7、OpenCV图像的基本操作(二).mp4. n- @: E& C7 v7 o! R
    33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.8、图像处理:颜色空间转换(一).mp4
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    33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.10、几何变换.mp4
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    34、课程:从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV(二).mp4
    * p9 I* r' G* V5 M# r: q. i' C% S34、课程:从游戏数据中提取feature.6、模型加载插件.mp4! H9 Y& N# q& E/ T* w
    34、课程:从游戏数据中提取feature.7、C++ review(一).mp4& ?0 r5 f0 J3 D" m7 ]
    34、课程:从游戏数据中提取feature.8、C++ review(二).mp4
    0 e7 w8 G; x, @4 F$ \/ G7 I34、课程:从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process(一).mp4. S& H& e- ~2 M5 X. }
    34、课程:从游戏数据中提取feature.10、模型案例分析+OpenCV process(二).mp4
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    34、课程:从游戏数据中提取feature.13、模型案例分析+OpenCV process(五).mp4
    : s0 Z  O: j5 h. G# `! F35、课程:GTA5自动驾驶项目.1、作业布置.mp4" G$ y/ U8 y. R0 g+ W, }; q5 j  Z
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    35、课程:GTA5自动驾驶项目.6、GTA5自动驾驶分解问题(五).mp4
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    36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念.mp4# u0 O  d3 S- I- x3 M  X) O# ^" B
    36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一).mp4
    + ]: C0 N2 }$ I7 }# L7 O  [36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二).mp4
    ; l% _) r2 ?& Y. J* e$ b36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp4
    . K- s5 Q; H/ Y; E& y9 ?36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp4
    9 D* ^) F2 n" a; S36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4
    / q' I5 F8 \  I3 k4 J; I36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4- }, }/ n! s* f6 O+ B( r  k
    36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp40 O5 ]5 J6 V, O& f2 `
    36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph.mp47 S4 q+ k4 {6 g' q
    36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant.mp4. O% @6 ^- g7 f. I2 U# v
    36、课程:TensorFlow的基本操作.11、Variables和Placeholders.mp4
    ; H- Q* w3 J5 c' T3 k( M0 w7 _36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一).mp4
    8 a- X) ^# L0 p9 L$ x36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二).mp4
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    2 i; Q1 {6 b+ ?) r7 b2 v6 l36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp4, s  K& A7 A( p2 V3 p
    37、课程:神经网络.1、神经网络.mp4. {/ L- K) m) e
    37、课程:神经网络.2、深度神经网络.mp4% K# |8 i1 B* {2 f# C  t! z9 B" E* R
    37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp46 B' }2 d, m: a( y: G
    37、课程:神经网络.4、激活函数.mp47 ?% X) i, A5 V& n
    37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp41 E. w& s7 k8 g- \  h% K
    37、课程:神经网络.6、优化算法(二).mp4* X( D. j7 ?% t, \' x, [9 E6 S
    37、课程:神经网络.7、正规化.mp4! {9 @$ c$ V. h5 @- t$ b
    37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp4
    ) r1 t/ q; J  A% H37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二).mp4
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    38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp44 z2 R& V3 C( A# I; a
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    38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp4% z" D/ A# L, t$ v" ^1 e
    38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp46 M, m. ~& j) D" N
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    38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp42 T  F& d! h# ]2 |; ?3 O# m
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      g1 v! u5 k  E; b39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp41 T3 A3 M& Y" D6 a4 ~
    39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一).mp4
    # M7 L$ B9 _( T2 A+ o# F39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二).mp42 ?6 f: Z3 N1 V, Q' q
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    39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp4
    / `9 x+ m2 _9 c* j+ C/ E40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp4" m3 M; r5 ?) g: H: ?; K# V
    40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp4
    / x. b5 h' d. H0 @2 ?40、课程:深度学习框架剖析.3、命令式编程与声明式编程等概念讲解.mp4
    ) P6 k3 Y4 x+ u! s% b0 o$ F: n7 m40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp40 w% s" W* W8 O
    40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
    , [6 K+ |. ^+ _$ [4 z* ?" K40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp44 Q! I8 r9 k- O* Y3 j
    40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp4( y: _" P6 C- m) c
    40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp4
    ( S+ H+ n1 u9 R3 u8 \3 ?. G2 q0 C40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
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    - K% ?& Q% \0 S1 O2 U. h+ y40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp4
    + @1 {, v/ M8 ?. ^: p40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4- _8 N: Y: @; H8 p% V( m: ]+ R
    40、课程:深度学习框架剖析.13、DL优化方法分析以及相关TF API说明.mp4+ ^/ l1 P' M7 j$ [6 T& W
    40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4  j. T0 C/ G( m6 O1 B5 s( j6 ?
    40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp4
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    ; j- C- Z, j+ Z! [41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp4: w' a$ s+ B+ p; Z
    41、课程:递归神经网络.2、为什么递归.mp44 J% [& ~5 S0 c7 A2 j- O$ m  X
    41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp4
    . J9 {# D1 Z$ ~41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp4$ s0 L- L/ r6 \
    41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络.mp4) q" @- ^. Y5 W! b
    41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp4
    1 y8 k/ h. {0 H0 ?- J0 v# ~; b: [" }41、课程:递归神经网络.7、梯度消失.mp4( P! z3 f9 ^6 K* h  Q
    42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.1、长短记忆网络(一).mp4
    1 `& ]8 y, a6 Y- g( i% _( {* c+ M1 U42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.2、长短记忆网络(二).mp4
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    42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.7、图像识别(一).mp40 U- c1 `. ~: S9 l. O& z$ f! ~
    42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.8、图像识别(二).mp45 ]7 m1 a8 j) `6 @4 k6 v4 f( q; o
    43、课程:线性代数与数值分析.1、线性代数与数值分析概述.mp4- H( V2 M9 ?+ E1 {4 w
    43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4; y  N1 g7 ?. V
    43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4+ l3 k1 g; Y+ ?
    43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
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    43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp4
      z3 }# L" l6 {# n1 R  S% r43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp4
    1 Y! w! t6 Y) X  X- [43、课程:线性代数与数值分析.8、矩阵的特征值和特征向量.mp4- }% {/ f- ]! V8 y4 V" U# ^
    43、课程:线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量(一).mp4
    2 S- z0 }; i+ `% g( S% D) }/ r43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二).mp4+ O6 H6 L. N' o" Y
    43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp4
    0 {: I; j, k6 L5 y2 {$ N0 S6 o43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp4
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    43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp4
    5 b$ d% \# O7 S: ?- e% _8 v9 K43、课程:线性代数与数值分析.16、对角矩阵、单位矩阵、转置矩阵和reshape.mp4
    ) W2 T4 Q/ }$ \43、课程:线性代数与数值分析.17、行列式、秩、迹以及SVD奇异值分解.mp4$ a$ t" U3 p3 E) U5 @
    44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp4
    1 u; N; f& V- k) }) F( x44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4+ z# _& f; e) [5 g1 Y. k
    44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4& T5 U6 P6 ^' {* @/ D
    44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入.mp4
    ' g7 g- h5 j3 O4 n44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp45 \! h; l$ o. d: t7 n% M, [1 F% N$ ^
    44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4/ }% r. W, S7 c0 k: L
    44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp4
    8 D9 f/ R6 p% \/ Q" f# G8 r1 u  v, n44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp4: u6 O% J2 C5 ~2 n$ o. B: H
    44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp4: y0 E+ w) c2 \
    45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4! |1 U( Q' q& W
    45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4
    1 t4 p  {! U8 J7 ~2 v3 h4 P45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一).mp47 O! W7 ?0 s! n! p7 P, L9 b
    45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二).mp4
    ( h* i4 r4 C5 K& Y! f45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4
    9 {) i; G4 x" o! [' r6 K- a* c45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4! C" x. d+ F, z
    45、课程:递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型(一).mp4% c" C2 a1 S" t! y3 I2 _- `/ Z
    45、课程:递归神经网络的应用.8、词嵌入表示—RNN语言模型(二).mp4
    . g. T! L/ r4 L: [45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4
    2 c% ~& E9 {3 _  y/ k% \45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4
    + y! g6 l$ G, c3 _; ?- I46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.1、复习监督学习.mp41 S' \5 g7 m1 o, i: f' E5 I4 Q
    46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.2、强化学习基本概念(一).mp4* t' G1 d5 w/ c% S$ E5 d+ ?0 [
    46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.3、强化学习基本概念(二).mp46 S6 h; |( i; B: M% K) m5 K+ J: P
    46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.4、策略与总价值(一).mp4: a  k9 P  M* M6 |
    46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.5、策略与总价值(二).mp4+ `! ]) M2 I; S
    46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.6、强化学习系列方法总览(一).mp4
    & d7 L+ b) X/ Y" d46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.7、强化学习系列方法总览(二).mp4
    ) Y) M0 q% u8 o% D. K& x46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.8、强化学习系列方法总览(三).mp4
    - i: [0 b8 J! }8 r47、课程:马尔可夫决策过程.1、马尔可夫决策过程:Markov状态转移矩阵.mp4
    1 r! _+ d0 V; x8 K% z47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp4
    9 ^% o1 ^7 I- i$ D! @' c7 J9 g47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp4
    / W# w- G2 h) s6 O0 ?47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp4
    9 Z/ c+ v. a7 g8 l47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4
    + V8 U" f( B* X6 M47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp4' e- Y/ O* c6 [* E& t- I
    47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp4+ @  Z% ?! d! Y# q# N
    47、课程:马尔可夫决策过程.8、状态价值函数 v.s 动作价值函数(一).mp4
    ( N* b6 u8 X( \- Q( g/ Z47、课程:马尔可夫决策过程.9、状态价值函数 v.s 动作价值函数(二).mp4
    % n+ e6 Y. |% t; o/ d47、课程:马尔可夫决策过程.10、最优总价值与最优动作价值(一).mp4; q: P5 F% Q9 p+ Y; H& H$ m
    47、课程:马尔可夫决策过程.11、最优总价值与最优动作价值(二).mp4
    + T' }6 x. s0 w47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4
    9 ~) T2 \, c- k/ ?( {% k1 |( t47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp4
    ( D' p' j! J, k48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp4
    5 @( p  r3 [; C3 g' K7 K& |48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp4; C) I) o) U" |6 l+ K% ?+ n
    48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp4
    6 f. Y# r5 L, [; _4 f0 i% j' D48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp4# C2 k9 M0 |6 z7 `( m+ g4 D5 Y2 `
    48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp4& U- U$ |! M8 }4 v- L3 S9 |
    48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4" K1 I- _6 M7 W$ B- b
    48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4
    $ X7 G5 H- d" A! Y% F8 e4 k48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4
    9 E: i0 h  P0 b/ A1 y- A48、课程:强化学习:迭代法.9、迭代法求策略估值(二).mp47 T, y) x2 ]6 Q9 P* D# i- m
    48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4
    0 f0 z+ T* J  W% T48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp48 i5 q' s" A1 i3 g
    48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp4
    : S% [' ]1 |2 Q48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列.mp4
    : A5 U% G( r5 ~1 @: d3 V48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4% d0 @  l2 `$ m3 X5 u
    48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4
    $ b% i" X" F7 a$ H9 h/ ?- g49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4
    6 ]5 A* Z' a: K$ F) p! O' w  T8 R49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4- Q/ p, N* h, f% B. C" T
    49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp4
    0 t" g+ C9 G9 a+ O8 ?49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4
    3 P) Y6 c1 P2 V; s# W49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp47 i6 |2 O, y: R: q  e; l6 P
    49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
    ( f% q% K  M* Q49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp44 X0 @$ f& t# W, |' S
    49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4% n; ~( V0 C4 y% G* v& B8 s5 g& T
    49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4
    # u9 `7 d( Q' A" G49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4, l& N$ {( L$ g6 K# l
    49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4
    8 Z# }; x8 Z0 b) ?5 \2 R/ I: E49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4
    & |8 m9 r$ q3 m( Q, s  L49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
    ! R& U: r& v/ \/ ~$ d0 |  U50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4
    $ ^% Y) j3 y+ o! [; a8 e- @50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4
    ! q2 E! B' n8 s& P50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
    1 Q# I4 H, F1 J& C/ u50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4" L  O8 C4 R2 E& H: c( b, {
    50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4+ P6 h( Z, b6 w7 W% T, f' r
    50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4; h/ T' ~) ]2 b* j5 e
    50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp42 B3 R- N% C, n; ?  l; c
    50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4
    3 v8 U; K4 t. E! _" t50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4
    . q1 g# n* `7 U1 F' z4 T9 w50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4
    4 z7 ?- E% a4 E* B$ g50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp4
    ) W8 y# G% S$ m50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4( p  V  E! A  }% \# E2 |: j- i1 m
    50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4  r9 U; G+ @# ~4 k! w# z7 M
    50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4; Z+ o. |/ I% Q; ?
    50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4; w+ E6 y: P0 r
    50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4
    , K) e& A4 j( k, X' N51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp40 u. B8 w' I$ x% B
    51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp4
    / b. u& s" X, {) L) V51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4$ r! m8 x2 B! ~2 ]6 \# m/ K
    51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4
    : T1 o' i# }7 W- X1 c% H% l51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4& C  R6 C" K1 P, X
    51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4
    8 j0 Z; m  G3 {: D1 A51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp47 T3 Z, q3 V8 _
    51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4" O: s# V% ]: A) R* v# z+ C% m
    51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp42 i" s) J* c$ r& `& O) h
    51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp4
    - m0 `8 z' A, h2 L3 o! B51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp4; m6 y: W: v& g2 H& Z1 P0 g2 x# ~
    51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp47 {& F) \6 x* J2 `* z
    51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4! ?; p0 y% @+ ~3 ?. A+ u4 Y
    51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp4
    : k" ~" ~: s1 r9 _5 n52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4
    8 W$ S/ {  _! a8 g52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp4: B1 V. f0 {8 l3 H' q0 z7 n8 O
    52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp42 J" r9 E; V8 @  V
    52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp4
    ! A! ]+ w- c8 g. Q" B; Y0 j52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp4' D$ `$ v4 |' B; S) m0 T% y) n
    52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4: `' c8 |: _5 u0 k! _' w" C) E- D( e; Z; U
    52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp4& T5 \* p( I+ k4 v
    52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp43 \3 p) H$ h+ T5 e7 {; j
    52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四).mp4; y5 ?5 _0 |' H% E2 K
    52、课程:机器学习(下).10、Flappy bird(五).mp4' Z* b4 E/ W0 m% L% S5 {) h0 W
    52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4
    + x4 i4 T! ^$ t. r3 F% s52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp4
    + E2 |  ]% u5 ^/ f/ c7 ^& T/ z) @- `52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp4/ f0 ~! F2 l) y2 q$ v4 D
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.1、自我介绍及课程介绍.mp4, _: |& _9 t/ t8 `/ b# l
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.2、Career Path Insight.mp40 x, N# h$ v* b, V8 m- m; g4 {
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.3、软件工程师之基础课程.mp4' p$ B0 L3 E) {+ \3 p% \. L  u6 M
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.4、软件工程师之面试准备与技巧.mp4
    ) E  H4 B8 T$ t53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.5、大数据之协同合作(一).mp4
    0 C3 _- c7 a3 d6 H! D# B53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.6、大数据之协同合作(二).mp4
    % W( @$ q% j; w1 U53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.7、数据工程师和数据科学家.mp4& {" Z+ r$ j- w# }: Y& \
    53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.8、答疑(一).mp4
    , T7 ^& w% L# Z) P+ I# F/ r53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.9、答疑(二).mp47 N2 {$ p# E  U5 Z- I; W  n
    54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.1、金融行业不同岗位对人才的需求.mp4: z: j& {1 R, I  i# i# v5 I( y
    54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.2、金融科技用到的数据科学.mp4: G$ r! J% H) K
    54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.3、职位和机会.mp4' L% A. z: Q! |, r# m: _
    54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.4、数字化财富管理行业.mp4' Y7 K  y* p% Y6 n; Y# e2 P: X
    54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.5、智能投顾创业公司的数据分析.mp4
    - ~6 o3 b$ y/ o0 N* t5 q% \54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.6、答疑(一).mp4
    2 p2 ^+ k; y) q6 v. Q. R54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.7、答疑(二).mp4
    # q3 e$ q; ^2 Y55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp49 W; l8 H- j( H! E5 ]. {+ I
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.2、深度学习的两大基本问题.mp49 c! H/ r# x: R4 S) E6 S/ y, M
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.3、反向传播算法简介.mp4
    - V9 e5 I9 u5 ^  p' u55、课程:深度学习经典网络分析基础.4、深度学习网络模型回顾.mp4
    1 @8 {9 v' }  l# V55、课程:深度学习经典网络分析基础.5、CNN架构发展简要流程.mp4: J' e' C3 x/ d8 {  b
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp4
    0 L  X' t* R, R; ?7 g55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4
    8 L$ }( i- Q. j: ^2 ]55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4$ ]/ X' e, X; j0 v3 I
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4, c8 S. D& `4 W
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4, W$ o& x7 D3 A6 ^; D
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4) j9 Q% b" O- I: G! V
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp4
    8 C# j+ u, _& _- ~* k: _0 G55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二).mp4
    2 l2 h( v. A$ [) L3 L4 j, s& K55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4
    5 M  \. P# Q0 B& e: c7 S. r55、课程:深度学习经典网络分析基础.15、经典网络简单比较、网络设计考虑.mp4
    + `, Y; b! V+ N* k) T55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp44 L9 ?& p- q2 v) P
    55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp41 L% ]9 s. j3 |) q
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-12-17 20:02
  • 签到天数: 693 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2019-9-28 07:55:50 | 显示全部楼层
    实用数据挖掘与人工智能一月特训班【全】价值3998元2018 [修改]
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  • TA的每日心情

    2021-8-18 14:40
  • 签到天数: 72 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2019-9-28 08:10:19 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    2022-1-15 23:46
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2019-9-28 09:10:56 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2022-1-7 21:24
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2019-9-28 09:47:29 | 显示全部楼层
    啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-12-25 15:15
  • 签到天数: 279 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2019-9-28 10:26:01 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2021-3-3 14:35
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2019-9-28 23:31:11 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-9-24 20:06
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2019-9-30 16:05:05 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-11-26 00:16
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2019-10-1 22:08:25 | 显示全部楼层
    经典网络分析基础.1
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-12-1 15:43
  • 签到天数: 126 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-2-23 15:46:57 | 显示全部楼层
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