万门大学 人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

01-复杂系统

1.1物理预测的胜利与失效.mp4 51.88M

1.2预测失效原因.mp4 17.77M

1.3复杂系统引论.mp4 37.27M

1.4生活实例与本章答疑.mp4 32.40M

02-大数据与机器学习

2.1大数据预测因为.mp4 33.53M

2.2大数据与机器学习.mp4 10.43M

03-人工智能的三个阶段

3.10课程大纲（二）.mp4 29.09M

3.1规则阶段.mp4 93.55M

3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 16.44M

3.3课间答疑.mp4 178.16M

3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4 43.15M

3.5三个阶段总结分析.mp4 20.15M

3.6人工智能的应用（一）.mp4 38.89M

3.7人工智能的应用（二）.mp4 22.36M

3.8课间答疑.mp4 171.58M

3.9课程大纲（一）.mp4 35.73M

04-高等数学—元素和极限

4.10级数的收敛.mp4 42.67M

4.11极限的定义.mp4 34.83M

4.12极限的四则运算.mp4 29.87M

4.13极限的复合.mp4 22.31M

4.14连续性.mp4 36.26M

4.1实数的定义（一）.mp4 30.06M

4.2实数的定义（二）.mp4 37.47M

4.3实数的定义（三）.mp4 32.26M

4.4实数的元素个数（一）.mp4 20.77M

4.5实数的元素个数（二）.mp4 33.50M

4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4 35.24M

4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4 39.07M

4.8无穷大之比较（一）.mp4 42.90M

4.9无穷大之比较（二）.mp4 22.84M

05-复杂网络经济学应用

5.1用网络的思维看经济结构.mp4 41.42M

5.2复杂网络认识前后.mp4 50.29M

5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4 63.96M

5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4 35.92M

06-机器学习与监督算法

6.1什么是机器学习.mp4 22.82M

6.2机器学习的类型.mp4 38.71M

6.3简单回归实例（一）.mp4 39.09M

6.4简单回归实例（二）.mp4 31.11M

6.5简单回归实例（三）.mp4 175.29M

07-阿尔法狗与强化学习算法

7.1人工智能的发展.mp4 37.92M

7.2强化学习算法（一）.mp4 28.98M

7.3强化学习算法（二）.mp4 45.27M

7.4强化学习算法（三）.mp4 30.09M

7.5Alphago给我们的启示.mp4 19.63M

7.6无监督学习.mp4 22.70M

08-高等数学—两个重要的极限定理

8.1元素与极限的知识点回顾.mp4 36.65M

8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4 33.85M

8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4 23.36M

8.4夹逼定理.mp4 22.40M

8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 24.66M

09-高等数学—导数

9.10泰勒展开的证明.mp4 32.83M

9.1导数的定义.mp4 33.83M

9.2初等函数的导数.mp4 40.48M

9.3反函数的导数（一）.mp4 19.05M

9.4反函数的导数（二）.mp4 24.05M

9.5复合函数的导数.mp4 25.47M

9.6泰勒展开.mp4 15.28M

9.7罗尔定理.mp4 22.64M

9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 45.57M

9.9洛比塔法则.mp4 40.31M

10-贝叶斯理论

10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4 42.34M

10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4 18.31M

10.12贝叶斯决策（一）.mp4 31.45M

10.13贝叶斯决策（二）.mp4 40.67M

10.14贝叶斯决策（三）.mp4 57.84M

10.1梯度优化（一）.mp4 55.16M

10.2梯度优化（二）.mp4 61.01M

10.3概率基础.mp4 32.75M

10.4概率与事件.mp4 33.68M

10.5贝叶斯推理（一）.mp4 32.50M

10.6贝叶斯推理（二）.mp4 33.61M

10.7贝叶斯推理（三）.mp4 27.97M

10.8辛普森案件.mp4 46.69M

10.9贝叶斯推理深入.mp4 38.72M

11-高等数学—泰勒展开

11.1泰勒展开.mp4 36.80M

11.2展开半径.mp4 24.66M

11.3欧拉公式.mp4 43.18M

11.4泰勒展开求极限（一）.mp4 24.30M

11.5泰勒展开求极限（二）.mp4 49.89M

12-高等数学—偏导数

12.1偏导数的对称性.mp4 30.84M

12.2链式法则.mp4 30.43M

12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 59.00M

13-高等数学—积分

13.1黎曼积.mp4 19.98M

13.2微积分基本定理.mp4 47.92M

13.3分部积分（一）.mp4 41.55M

13.4分部积分（二）.mp4 35.50M

14-高等数学—正态分布

14.1标准正态分布.mp4 44.52M

14.2中心极限定理.mp4 30.54M

14.3误差函数.mp4 25.90M

14.4二维正态分布.mp4 39.25M

14.5多维正态分布.mp4 29.15M

15-朴素贝叶斯和最大似然估计

15.10朴素贝叶斯（三）.mp4 57.08M

15.11最大似然估计（一）.mp4 22.49M

15.12最大似然估计（二）.mp4 47.16M

15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4 45.19M

15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4 31.51M

15.3贝叶斯先验.mp4 42.46M

15.4先验到后验的过程.mp4 19.68M

15.5朴素贝叶斯（一）.mp4 31.15M

15.6朴素贝叶斯（二）.mp4 36.83M

15.7算法设计.mp4 20.31M

15.8TF-IDF（一）.mp4 43.11M

15.9TF-IDF（二）.mp4 36.36M

16-线

16.10常规线空间.mp4 46.76M

16.11线关.mp4 32.55M

16.12秩.mp4 48.48M

16.1线代数概述.mp4 33.06M

16.2线代数应用方法论.mp4 15.71M

16.3线律.mp4 39.97M

16.4线空间.mp4 15.40M

16.5线空间八条法则（一）.mp4 45.42M

16.6线空间八条法则（二）.mp4 41.80M

16.7线空间八条法则（三）.mp4 28.44M

16.8连续傅.mp4 24.39M

16.9傅立.mp4 36.36M

17-数据科学和统计学（上）

17.10随机变量（二）.mp4 14.72M

17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4 55.80M

17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4 34.43M

17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4 47.87M

17.1课程Overview.mp4 34.78M

17.2回顾统计学（一）.mp4 60.73M

17.3回顾统计学（二）.mp4 50.90M

17.4回顾统计学（三）.mp4 27.05M

17.5回顾数据科学（一）.mp4 33.12M

17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4 55.57M

17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4 23.00M

17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4 28.16M

17.9随机变量（一）(1).mp4 20.81M

17.9随机变量（一）.mp4 20.81M

18-线代数—矩阵、等价类和行列式

18.10等价类.mp4 50.25M

18.11行列式（一）.mp4 25.39M

18.12行列式（二）.mp4 33.75M

18.13行列式（三）.mp4 46.27M

18.1线代数知识点回顾.mp4 28.86M

18.2矩阵表示线变化.mp4 27.65M

18.3可矩阵表示坐标变化.mp4 56.85M

18.4相似矩阵.mp4 59.53M

18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4 20.31M

18.6线代数解微分方程.mp4 59.24M

18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4 37.39M

18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4 31.29M

18.9等价关系.mp4 27.29M

19-Python基础课程（上）

19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4 39.38M

19.11变量类型—列表类型（一）.mp4 23.55M

19.12变量类型—列表类型（二）.mp4 37.07M

19.13变量类型—列表类型（三）.mp4 19.98M

19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4 27.60M

19.15变量类型—字典类型（二）.mp4 29.62M

19.1Python介绍（一）.mp4 29.08M

19.2Python介绍（二）.mp4 36.70M

19.3变量—命名规范.mp4 28.31M

19.4变量—代码规范.mp4 20.08M

19.5变量类型—数值类型.mp4 21.93M

19.6变量类型—bool类型.mp4 19.92M

19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4 25.65M

19.8课间答疑.mp4 19.74M

19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4 31.50M

20-线代数—特征值与特征向量

20.10线代数核心定理.mp4 25.10M

20.11对偶空间（一）.mp4 25.34M

20.12对偶空间（二）.mp4 40.99M

20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 20.48M

20.14厄米矩阵.mp4 10.23M

20.1线代数知识点回顾.mp4 25.64M

20.2例题讲解（一）.mp4 30.68M

20.3例题讲解（二）.mp4 30.13M

20.4例题讲解（三）.mp4 35.54M

20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 59.50M

20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4 15.02M

20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4 41.65M

20.8本征值的计算（一）.mp4 27.63M

20.9本征值的计算（二）.mp4 28.06M

21-监督学习框架

21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4 36.07M

21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4 18.48M

21.12线性分类器.mp4 26.24M

21.13高斯判别模型（一）.mp4 21.79M

21.14高斯判别模型（二）.mp4 31.06M

21.1经验误差和泛化误差.mp4 39.17M

21.2最大后验估计.mp4 38.50M

21.3正则化.mp4 16.72M

21.4lasso回归.mp4 41.22M

21.5超参数（一）.mp4 31.27M

21.6超参数（二）.mp4 24.31M

21.7监督学习框架（一）.mp4 29.26M

21.8监督学习框架（二）.mp4 38.67M

21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4 32.40M

22-Python基础课程（下）

22.10函数（三）.mp4 26.77M

22.11函数（四）.mp4 32.08M

22.12类（一）.mp4 27.28M

22.13类（二）.mp4 24.95M

22.14类（三）.mp4 22.66M

22.1条件判断（一）.mp4 33.72M

22.2条件判断（二）.mp4 30.73M

22.3循环（一）.mp4 15.56M

22.4循环（二）.mp4 23.97M

22.5课间答疑.mp4 23.87M

22.6循环（三）.mp4 23.19M

22.7循环（四）.mp4 28.32M

22.8函数（一）.mp4 17.39M

22.9函数（二）.mp4 22.84M

23-PCA、降维方法引入

23.1无监督学习框架.mp4 23.66M

23.2降维存在的原因.mp4 19.56M

23.3PCA数学分析方法（一）.mp4 28.48M

23.4PCA数学分析方法（二）.mp4 37.85M

23.5PCA数学分析方法（三）.mp4 26.03M

23.6PCA数学分析方法（四）.mp4 31.45M

23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 14.94M

23.8PCA背后的假设（一）.mp4 38.24M

23.9PCA背后的假设（二）.mp4 45.25M

24-数据科学和统计学（下）

24.10参数估计（一）.mp4 25.06M

24.11参数估计（二）.mp4 19.91M

24.12假设检验（一）.mp4 15.66M

24.13假设检验（二）.mp4 21.82M

24.1课程Overview.mp4 19.99M

24.2理解统计思想（一）.mp4 20.20M

24.3理解统计思想（二）.mp4 49.02M

24.4理解统计思想（三）.mp4 20.49M

24.5概率空间.mp4 14.19M

24.6随机变量（一）.mp4 29.38M

24.7随机变量（二）.mp4 15.47M

24.8随机变量（三）.mp4 41.14M

24.9随机变量（四）.mp4 11.77M

25-Python操作数据库、 Python爬虫

25.10Python操作数据库（二）.mp4 36.09M

25.11Python操作数据库（三）.mp4 21.40M

25.12Python操作数据库（四）.mp4 43.49M

25.13Python爬虫（一）.mp4 61.14M

25.14Python爬虫（二）.mp4 76.75M

25.15Python爬虫（三）.mp4 51.97M

25.16Python爬虫（四）.mp4 50.35M

25.17Python爬虫（五）.mp4 59.24M

25.1课程介绍.mp4 21.31M

25.2认识关系型数据库（一）.mp4 41.88M

25.3认识关系型数据库（二）.mp4 41.97M

25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 24.01M

25.5命令行操作数据库（一）.mp4 40.26M

25.6命令行操作数据库（二）.mp4 37.52M

25.7命令行操作数据库（三）.mp4 18.52M

25.8命令行操作数据库（四）.mp4 36.39M

25.9Python操作数据库（一）.mp4 29.61M

26-线分类器

26.10Perceptron（三）.mp4 29.14M

26.11Perceptron（四）.mp4 28.39M

26.12熵与信息（一）.mp4 21.43M

26.13熵与信息（二）.mp4 23.73M

26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4 23.03M

26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4 14.16M

26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4 56.45M

26.4线分类器.mp4 22.32M

26.5LDA（一）.mp4 23.00M

26.6LDA（二）.mp4 25.22M

26.7LDA（三）.mp4 29.82M

26.8Perceptron（一）.mp4 41.46M

26.9Perceptron（二）.mp4 26.69M

27-Python进阶（上）

27.10Pandas基本操作（四）.mp4 23.60M

27.11Pandas绘图（一）.mp4 30.95M

27.12Pandas绘图（二）.mp4 33.84M

27.13Pandas绘图（三）.mp4 21.16M

27.14Pandas绘图（四）.mp4 41.69M

27.1NumPy基本操作（一）.mp4 28.59M

27.2NumPy基本操作（二）.mp4 22.06M

27.3NumPy基本操作（三）.mp4 24.79M

27.4NumPy基本操作（四）.mp4 16.63M

27.5NumPy基本操作（五）.mp4 26.34M

27.6NumPy基本操作（六）.mp4 23.49M

27.7Pandas基本操作（一）.mp4 38.21M

27.8Pandas基本操作（二）.mp4 30.76M

27.9Pandas基本操作（三）.mp4 34.31M

28-Scikit-Learn

28.1课程介绍.mp4 26.32M

28.2Scikit-Learn介绍.mp4 11.65M

28.3数据处理（一）.mp4 35.30M

28.4数据处理（二）.mp4 47.54M

28.5模型实例、模型选择（一）.mp4 34.96M

28.6模型实例、模型选择（二）.mp4 22.29M

28.7模型实例、模型选择（三）.mp4 20.33M

28.8模型实例、模型选择（四）.mp4 40.75M

28.9模型实例、模型选择（五）.mp4 28.52M

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入

29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4 37.62M

29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4 37.16M

29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4 22.46M

29.13SVM引入.mp4 14.51M

29.1熵（一）.mp4 34.65M

29.2熵（二）.mp4 35.99M

29.3熵（三）.mp4 28.01M

29.4熵（四）.mp4 30.18M

29.5熵（五）.mp4 18.66M

29.6熵（六）.mp4 29.31M

29.7熵（七）.mp4 10.18M

29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4 35.90M

29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4 34.87M

30-Python进阶（下）

30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4 26.66M

30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4 20.76M

30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4 21.09M

30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4 26.55M

30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4 25.75M

30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4 19.54M

30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4 35.90M

30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4 36.64M

30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4 38.56M

31-决策树

31.1决策树（一）.mp4 19.26M

31.2决策树（二）.mp4 29.47M

31.3决策树（三）.mp4 34.22M

31.4决策树（四）.mp4 25.25M

32-数据呈现基础

32.1课程安排.mp4 43.16M

32.2什么是数据可视化.mp4 14.97M

32.3设计原则.mp4 22.13M

32.4数据可视化流程.mp4 22.92M

32.5视觉编码.mp4 31.51M

32.6图形选择（一）.mp4 24.18M

32.7图形选择（二）.mp4 18.54M

32.8图形选择（三）.mp4 20.82M

33-云计算初步

33.1Hadoop介绍.mp4 27.72M

33.2Hdfs应用（一）.mp4 60.13M

33.3Hdfs应用（二）.mp4 50.32M

33.4MapReduce（一）.mp4 35.03M

33.5MapReduce（二）.mp4 25.40M

33.6Hive应用（一）.mp4 56.92M

33.7Hive应用（二）.mp4 71.43M

33.8Hive应用（三）.mp4 87.91M

33.9Hive应用（四）.mp4 72.69M

34-D-Park实战

34.10Spark应用（四）.mp4 68.02M

34.11Spark应用（五）.mp4 81.86M

34.12Spark应用（六）.mp4 101.48M

34.13Spark应用（七）.mp4 89.18M

34.1Pig应用（一）.mp4 51.77M

34.2Pig应用（二）.mp4 49.45M

34.3Pig应用（三）.mp4 53.64M

34.4Pig应用（四）.mp4 49.29M

34.5Pig应用（五）.mp4 45.49M

34.6Pig应用（六）.mp4 22.82M

34.7Spark应用（一）.mp4 55.20M

34.8Spark应用（二）.mp4 31.96M

34.9Spark应用（三）.mp4 88.33M

35-第四范式分享

35.1推荐技术的介绍.mp4 23.37M

35.2人是如何推荐商品的.mp4 23.53M

35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 16.21M

35.4求解—从数据到模型.mp4 22.77M

35.5数据拆分与特征工程.mp4 24.89M

35.6推荐系统机器学习模型.mp4 32.60M

35.7评估模型.mp4 23.28M

35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 27.17M

36-决策树到随机森林

36.10Bagging与决策树（一）.mp4 23.82M

36.11Bagging与决策树（二）.mp4 28.36M

36.12Boosting方法（一）.mp4 29.35M

36.13Boosting方法（二）.mp4 16.04M

36.14Boosting方法（三）.mp4 32.72M

36.15Boosting方法（四）.mp4 27.83M

36.1决策树.mp4 15.51M

36.2随机森林.mp4 27.26M

36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4 32.22M

36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4 32.81M

36.5模型参数的介绍.mp4 24.87M

36.6集成方法（一）.mp4 25.72M

36.7集成方法（二）.mp4 23.90M

36.8Blending.mp4 16.19M

36.9gt多样化.mp4 16.63M

37-数据呈现进阶

37.10D3（三）.mp4 22.05M

37.11div.html.mp4 18.98M

37.12svg.html.mp4 60.95M

37.13D3支持的数据类型.mp4 53.88M

37.14Make a map（一）.mp4 50.55M

37.15Make a map（二）.mp4 16.02M

37.1静态信息图（一）.mp4 22.91M

37.2静态信息图（二）.mp4 29.38M

37.3静态信息图（三）.mp4 50.44M

37.4静态信息图（四）.mp4 33.75M

37.5静态信息图（五）.mp4 37.80M

37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 45.10M

37.7DOM和开发者工具.mp4 26.13M

37.8D3（一）.mp4 36.65M

37.9D3（二）.mp4 37.94M

38-强化学习（上）

38.10Policy Learning（二）.mp4 22.08M

38.11Policy Learning（三）.mp4 30.42M

38.12Policy Learning（四）.mp4 25.80M

38.13Policy Learning（五）.mp4 16.38M

38.14Policy Learning（六）.mp4 33.83M

38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 26.05M

38.2经典条件反射（一）.mp4 16.43M

38.3经典条件反射（二）.mp4 27.32M

38.4操作性条件反射.mp4 26.14M

38.5aluation Problem（一）.mp4 25.02M

38.6aluation Problem（二）.mp4 13.83M

38.7aluation Problem（三）.mp4 18.91M

38.8aluation Problem（四）.mp4 29.11M

38.9Policy Learning（一）.mp4 22.10M

39-强化学习（下）

39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4 12.49M

39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4 22.34M

39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4 23.78M

39.13RL in alphaGo（一）.mp4 26.01M

39.14RL in alphaGo（二）.mp4 26.54M

39.15RL in alphaGo（三）.mp4 16.66M

39.16RL in alphaGo（四）.mp4 38.71M

39.1Policy Learning总结.mp4 22.36M

39.2基于模型的RL（一）.mp4 34.13M

39.3基于模型的RL（二）.mp4 13.36M

39.4基于模型的RL（三）.mp4 33.00M

39.5基于模型的RL（四）.mp4 33.57M

39.6基于模型的RL（五）.mp4 18.92M

39.7基于模型的RL（六）.mp4 15.41M

39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4 33.31M

39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4 20.05M

40-SVM和网络引入

40.10SVM（九）.mp4 34.51M

40.11SVM（十）.mp4 42.23M

40.12SVM（十一）.mp4 40.92M

40.13SVM（十二）和网络引入.mp4 46.40M

40.1VC维.mp4 31.34M

40.2SVM（一）.mp4 33.90M

40.3SVM（二）.mp4 41.05M

40.4SVM（三）.mp4 25.30M

40.5SVM（四）.mp4 36.75M

40.6SVM（五）.mp4 32.62M

40.7SVM（六）.mp4 27.14M

40.8SVM（七）.mp4 21.86M

40.9SVM（八）.mp4 48.87M

41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用

41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4 39.80M

41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4 44.52M

41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4 39.81M

41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4 75.89M

41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4 26.38M

41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4 55.57M

41.1集成模型总结（一）.mp4 35.49M

41.2集成模型总结（二）.mp4 37.10M

41.3集成模型总结（三）.mp4 42.64M

41.4集成模型总结（四）.mp4 35.94M

41.5集成模型总结（五）.mp4 68.24M

41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4 34.28M

41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4 49.66M

41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4 28.87M

41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4 58.03M

42-网络

42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4 34.32M

42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4 48.44M

42.3网络（一）.mp4 29.78M

42.4网络（二）.mp4 39.59M

42.5网络（三）.mp4 32.39M

42.6网络（四）.mp4 43.42M

43-监督学习－回归

43.10经验分享（一）.mp4 27.49M

43.11经验分享（二）.mp4 34.12M

43.12经验分享（三）.mp4 30.48M

43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 20.84M

43.2机器学习工作流程（一）.mp4 11.22M

43.3机器学习工作流程（二）.mp4 19.70M

43.4机器学习工作流程（三）.mp4 19.19M

43.5机器学习工作流程（四）.mp4 25.20M

43.6案例分析（一）.mp4 15.80M

43.7案例分析（二）.mp4 35.57M

43.8案例分析（三）.mp4 35.27M

43.9案例分析（四）.mp4 54.24M

44-监督学习－分类

44.10模型训练与选择（二）.mp4 46.89M

44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4 36.65M

44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4 52.79M

44.13地震数据可视化过程（一）.mp4 28.67M

44.14地震数据可视化过程（二）.mp4 28.91M

44.1常用的分类算法.mp4 17.99M

44.2模型评估标准和案例分析.mp4 25.92M

44.3数据探索（一）.mp4 24.54M

44.4数据探索（二）.mp4 37.33M

44.5数据探索（三）.mp4 30.67M

44.6数据探索（四）.mp4 25.15M

44.7数据探索（五）.mp4 45.57M

44.8数据探索（六）.mp4 33.94M

44.9模型训练与选择（一）.mp4 31.30M

45-网络基础与卷积网络

45.10网络（十）.mp4 37.73M

45.11图像处理基础.mp4 26.88M

45.12卷积（一）.mp4 68.27M

45.13卷积（二）.mp4 39.63M

45.1网络（一）.mp4 35.51M

45.2网络（二）.mp4 24.97M

45.3网络（三）.mp4 19.84M

45.4网络（四）.mp4 83.98M

45.6网络（六）.mp4 31.34M

45.7网络（七）.mp4 23.65M

45.8网络（八）.mp4 30.77M

45.9网络（九）.mp4 36.43M

45.网络（五）(1).mp4 89.07M

45.网络（五）.mp4 89.07M

46-时间序列预测

46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4 39.15M

46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4 38.99M

46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4 44.14M

46.13课程答疑.mp4 39.25M

46.1时间序列预测概述（一）.mp4 18.92M

46.2时间序列预测概述（二）.mp4 22.00M

46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 28.35M

46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4 41.19M

46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4 44.57M

46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4 23.10M

46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4 38.01M

46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4 19.25M

46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4 19.22M

47-人工智能金融应用

47.1人工智能金融应用（一）.mp4 26.46M

47.2人工智能金融应用（二）.mp4 36.22M

47.3人工智能金融应用（三）.mp4 33.46M

47.4人工智能金融应用（四）.mp4 42.57M

47.5机器学习方法（一）.mp4 31.20M

47.6机器学习方法（二）.mp4 25.38M

47.7机器学习方法（三）.mp4 27.63M

47.8机器学习方法（四）.mp4 37.92M

48-计算机视觉深度学习入门目的篇

48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4 81.07M

48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4 95.11M

48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4 51.92M

48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4 92.25M

48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4 110.19M

48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4 71.86M

48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4 92.12M

49-计算机视觉深度学习入门结构篇

49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4 69.17M

49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4 56.31M

49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4 75.02M

49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4 87.26M

49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4 99.80M

49.2特征如何组织（一）.mp4 89.58M

49.3特征如何组织（二）.mp4 61.78M

49.4特征如何组织（三）.mp4 65.32M

49.5特征如何组织（四）.mp4 90.07M

49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4 87.66M

49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4 66.49M

49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4 109.39M

49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4 65.24M

50-计算机视觉学习入门优化篇

50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4 56.40M

50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 110.88M

50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4 47.50M

50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4 92.55M

50.5优化器和多机并行.mp4 104.50M

50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 95.08M

51-计算机视觉深度学习入门数据篇

51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4 81.38M

51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4 77.92M

51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.mp4 56.59M

51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 108.18M

52-计算机视觉深度学习入门工具篇

52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4 68.00M

52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4 84.11M

52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4 41.96M

53-个化推荐算法

53.10工程望.mp4 30.81M

53.1个化推荐的发展.mp4 23.07M

53.2推荐算法的演进（一）.mp4 23.20M

53.3推荐算法的演进（二）.mp4 31.81M

53.4推荐算法的演进（三）.mp4 24.96M

53.5推荐算法的演进（四）.mp4 35.87M

53.6建模step by step（一）.mp4 30.95M

53.7建模step by step（二）.mp4 35.22M

53.8建模step by step（三）.mp4 28.99M

53.9算法评估和迭代.mp4 17.33M

54-Pig和Spark巩固

54.10Spark巩固（五）.mp4 88.05M

54.1Pig巩固（一）.mp4 38.89M

54.2Pig巩固（二）.mp4 97.92M

54.3Pig巩固（三）.mp4 76.82M

54.4Pig巩固（四）.mp4 68.43M

54.5Pig巩固（五）.mp4 59.60M

54.6Spark巩固（一）.mp4 52.27M

54.7Spark巩固（二）.mp4 88.17M

54.8Spark巩固（三）.mp4 55.28M

54.9Spark巩固（四）.mp4 46.71M

55-人工智能与设计

55.10使用人工智能的方式.mp4 23.97M

55.1智能存在的意义是什么.mp4 17.93M

55.2已有人工智的设计应用.mp4 17.36M

55.3人的智能（一）.mp4 16.12M

55.4人的智能（二）.mp4 26.87M

55.5人的智能的特点（一）.mp4 28.03M

55.6人的智能的特点（二）.mp4 25.98M

55.7人的智能的特点（三）.mp4 38.05M

55.8人工智能（一）.mp4 24.86M

55.9人工智能（二）.mp4 22.11M

56-网络

56.1卷积的本质.mp4 25.20M

56.2卷积的三大特点.mp4 30.68M

56.3Pooling.mp4 15.31M

56.4数字识别（一）.mp4 29.82M

56.5数字识别（二）.mp4 29.09M

56.6感受野.mp4 21.64M

56.7RNN.mp4 21.72M

57-线动力学

57.1非线动力学.mp4 21.38M

57.2线动力系统.mp4 36.03M

57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4 36.38M

57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4 34.71M

57.6Poincare引理.mp4 33.25M

58-订单流模型

58.1交易.mp4 19.87M

58.2点过程基础（一）.mp4 13.19M

58.3点过程基础（二）.mp4 23.25M

58.4点过程基础（三）.mp4 17.23M

58.5订单流数据分析（一）.mp4 20.62M

58.6订单流数据分析（二）.mp4 19.62M

58.7订单流数据分析（三）.mp4 16.47M

58.8订单流数据分析（四）.mp4 19.76M

58.9订单流数据分析（五）.mp4 24.29M

59-区块链一场革命

59.1比特币（一）.mp4 22.08M

59.2比特币（二）.mp4 15.03M

59.3比特币（三）.mp4 30.59M

59.4以太坊简介及ICO.mp4 15.14M

60-统计物理专题（一）

60.10证明理想气体方程.mp4 20.84M

60.11化学势.mp4 37.37M

60.12四大热力学势（一）.mp4 26.52M

60.13 四大热力学势（二）.mp4 33.74M

60.1统计物理的开端(一).mp4 30.06M

60.2统计物理的开端（二）.mp4 21.15M

60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4 17.89M

60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4 32.33M

60.5再造整个世界（一）.mp4 27.50M

60.6再造整个世界（二）.mp4 31.17M

60.7温度的本质（一）.mp4 36.61M

60.8温度的本质（二）.mp4 24.75M

60.9.mp4 30.28M

61-统计物理专题（二）

61.1神奇公式.mp4.mp4 31.21M

61.2信息熵（一）.mp4 16.52M

61.3信息熵（二）.mp4 24.66M

61.4Boltzmann分布.mp4 27.06M

61.5配分函数Z.mp4 34.45M

62-复杂网络简介

62.1Networks in real worlds.mp4 13.10M

62.2BasicConcepts（一）.mp4 19.69M

62.3BasicConcepts（二）.mp4 13.23M

62.4Models（一）.mp4 11.89M

62.5Models（二）.mp4 13.89M

62.6Algorithms（一）.mp4 24.00M

62.7Algorithms（二）.mp4 31.17M

63-ABM简介及金融市场建模

63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4 23.42M

63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4 33.09M

63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4 28.34M

63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4 22.23M

63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 28.28M

63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 28.49M

63.16学习模型.mp4 31.32M

63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 14.21M

63.18ABM的特点.mp4 26.18M

63.1课程介绍.mp4 24.25M

63.2系统与系统建模.mp4 34.69M

63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4 31.75M

63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4 38.50M

63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4 32.45M

63.6ABM为经济系统建模.mp4 27.00M

63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 31.00M

63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 35.26M

63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 22.09M

64-用伊辛模型理解复杂系统

64.10（网络中的）投票模型.mp4 22.04M

64.11观念动力学.mp4 26.78M

64.12集体运动Vicsek模型.mp4 32.74M

64.13自旋玻璃.mp4 15.90M

64.14Hopfield神经网络.mp4 19.79M

64.15限制Boltzmann机.mp4 26.94M

64.16深度学习与重正化群（一）.mp4 32.47M

64.17深度学习与重正化群（二）.mp4 20.74M

64.18总结.mp4 28.96M

64.19答疑.mp4 16.10M

64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 22.04M

64.2伊辛模型（一）.mp4 17.17M

64.3伊辛模型（二）.mp4 18.58M

64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 21.75M

64.5Ising Model(2D).mp4 23.87M

64.6相变和临界现象.mp4 37.25M

64.7Critical Exponents.mp4 24.35M

64.8正问题和反问题.mp4 25.36M

64.9（空间中的）投票模型.mp4 30.30M

65-金融市场的复杂性

65.10Classical Benchmarks（五）.mp4 27.05M

65.11Endogenous Risk（一）.mp4 38.14M

65.12Endogenous Risk（二）.mp4 33.31M

65.13Endogenous Risk（三）.mp4 36.90M

65.14Endogenous Risk（四）.mp4 16.74M

65.15Endogenous Risk（五）.mp4 31.86M

65.16Endogenous Risk（六）.mp4 33.94M

65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4 39.23M

65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4 41.14M

65.19总结.mp4 19.32M

65.1导论（一）.mp4 35.84M

65.2导论（二）.mp4 35.98M

65.3导论（三）.mp4 19.40M

65.4导论（四）.mp4 27.17M

65.5导论（五）.mp4 34.45M

65.6Classical Benchmarks（一）.mp4 28.57M

65.7Classical Benchmarks（二）.mp4 26.06M

65.8Classical Benchmarks（三）.mp4 36.93M

65.9Classical Benchmarks（四）.mp4 20.35M

66-广泛出现的幂律分布

66.1界（一）.mp4 27.39M

66.2界（二）.mp4 23.01M

66.3界（三）.mp4 21.53M

66.4界（四）.mp4 29.07M

66.5城市、商业（一）.mp4 31.66M

66.6城市、商业（二）.mp4 31.14M

66.7启示（一）.mp4 29.01M

66.8启示（二）.mp4 16.49M

66.9总结.mp4 16.93M

67-自然启发算法

67.10粒子群算法（一）.mp4 33.51M

67.11粒子群算法（二）.mp4 34.27M

67.12粒子群算法（三）.mp4 30.83M

67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 23.24M

67.14更多的类似的算法（一）.mp4 31.37M

67.15更多的类似的算法（二）.mp4 24.01M

67.16答疑.mp4 31.91M

67.1课程回顾及答疑.mp4 28.10M

67.2概括（一）.mp4 27.31M

67.3概括（二）.mp4 14.69M

67.4模拟退火算法（一）.mp4 36.03M

67.5模拟退火算法（二）.mp4 30.02M

67.6进化相关的算法（一）.mp4 24.63M

67.7进化相关的算法（二）.mp4 27.55M

67.8进化相关的算法（三）.mp4 31.82M

67.9进化相关的算法（四）.mp4 25.95M

68-机器学习的方法

68.10输出是最好的学习（二）.mp4 15.13M

68.11案例（一）.mp4 25.92M

68.12案例（二）.mp4 17.19M

68.13案例（三）.mp4 19.23M

68.14案例（四）.mp4 34.24M

68.15案例（五）.mp4 15.26M

68.1为什么要讲学习方法.mp4 23.41M

68.2阅读论文.mp4 18.84M

68.3综述式文章举例（一）.mp4 79.55M

68.4综述式文章举例（二）.mp4 144.72M

68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 47.06M

68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 31.28M

68.7铁哥答疑（一）.mp4 27.31M

68.8铁哥答疑（二）.mp4 18.13M

68.9输出是最好的学习（一）.mp4 21.01M

69-模型可视化工程管理

69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4 27.14M

69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4 32.94M

69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 62.01M

69.13日志管理系统—ELK.mp4 42.96M

69.14极速Bi系统—superset.mp4 34.70M

69.15Dashboard补充.mp4 47.87M

69.16ELK补充.mp4 54.03M

69.17Superset补充.mp4 51.78M

69.18Superset补充及总结.mp4 18.45M

69.1课程简介.mp4 18.82M

69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4 25.26M

69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4 27.54M

69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4 50.26M

69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4 29.61M

69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4 45.19M

69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4 32.77M

69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4 47.04M

69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4 29.67M

70-Value Iteration Networks

70.1Background&Motivation.mp4 22.65M

70.2Value Iteration.mp4 19.63M

70.3Grid—world Domain.mp4 23.08M

70.4总结及答疑.mp4 25.47M

70-最新回放

0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4 453.89M

0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4 369.32M

71-线动力学系统（上）

71.10混沌（一）.mp4 26.29M

71.11混沌（二）.mp4 22.92M

71.12混沌（三）.mp4 19.48M

71.13混沌（四）.mp4 22.06M

71.14混沌（五）.mp4 30.06M

71.15混沌（六）.mp4 74.97M

71.16混沌（七）.mp4 154.78M

71.17混沌（八）.mp4 29.80M

71.18混沌（九）.mp4 29.53M

71.19混沌（十）.mp4 18.50M

71.1线动力学系统（一）.mp4 25.99M

71.20混沌（十一）.mp4 21.09M

71.2线动力学系统（二）.mp4 30.90M

71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 31.32M

71.4Bifurcation（一）.mp4 12.63M

71.5Bifurcation（二）.mp4 30.39M

71.6Bifurcation（三）.mp4 28.40M

71.7Bifurcation（四）.mp4 26.12M

71.8Bifurcation（五）.mp4 33.44M

71.9Bifurcation（六）.mp4 57.34M

72-线动力学系统（下）

72.1自然语言处理（一）.mp4 28.69M

72.2自然语言处理（二）.mp4 31.79M

72.3RNN.mp4 31.55M

72.4RNN及.mp4 28.39M

73-自然语言处理导入

73.1中文分词.mp4 24.91M

73.2中文分词、依存文法分析.mp4 22.11M

73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4 35.61M

73.4知识库构建、问答系统.mp4 36.10M

73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4 48.07M

73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4 42.91M

73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4 50.17M

73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp4 58.42M

73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp4 51.46M

74-复杂网络上的物理传输过程

74.10一些传播动力学模型（七）.mp4 28.05M

74.11一些传播动力学模型（八）.mp4 21.25M

74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4 39.14M

74.13仿真模型的建立过程（二）.mp4 38.29M

74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4 54.52M

74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4 38.90M

74.16Combining complex networks and data mining.mp4 28.94M

74.1一些基本概念.mp4 17.19M

74.2常用的统计描述物理量.mp4 13.42M

74.3四种网络模型.mp4 27.73M

74.4一些传播动力学模型（一）.mp4 25.94M

74.5一些传播动力学模型（二）.mp4 26.77M

74.6一些传播动力学模型（三）.mp4 26.95M

74.7一些传播动力学模型（四）.mp4 28.36M

74.8一些传播动力学模型（五）.mp4 27.04M

74.9一些传播动力学模型（六）.mp4 25.19M

75-RNN及LSTM

75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4 21.87M

75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4 18.73M

75.12LSTM.mp4 30.34M

75.13LSTM、Use Examples.mp4 32.03M

75.14词向量、Deep RNN.mp4 19.94M

75.15Encoder Decoder Structure.mp4 18.67M

75.16LSTM Text Generation（一）.mp4 39.45M

75.17LSTM Text Generation（二）.mp4 47.18M

75.18LSTM Text Generation（三）.mp4 49.51M

75.1RNN—序列处理器（一）.mp4 21.71M

75.2RNN—序列处理器（二）.mp4 29.13M

75.3A simple enough case.mp4 27.06M

75.4A dance between fix points.mp4 28.11M

75.5Fix point、Train Chaos.mp4 24.80M

75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4 22.77M

75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4 21.29M

75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4 17.23M

75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4 20.95M

76-漫谈人工智能创业

76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4 35.85M

76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4 35.31M

76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4 28.81M

76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4 94.06M

76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4 30.55M

76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4 21.20M

76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4 25.02M

76.17关于Entrepreneurship.mp4 12.34M

76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4 44.37M

76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp4 36.44M

76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp4 41.90M

76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4 62.05M

76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4 62.73M

76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4 104.79M

76.7人工智能创业中的商业思维.mp4 26.61M

76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4 18.42M

76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4 18.03M

77-学习其他主题

77.10程序讲解（三）.mp4 43.82M

77.1.mp4 26.60M

77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4 25.89M

77.3玻尔兹曼机.mp4 33.07M

77.4学习（一）.mp4 24.43M

77.5学习（二）.mp4 22.73M

77.6学习（三）.mp4 23.01M

77.7学习（四）.mp4 41.62M

77.8程序讲解（一）.mp4 39.39M

77.9程序讲解（二）.mp4 50.66M

78-课程总结

78.10课程总结（二）.mp4 23.22M

78.1开场.mp4 20.11M

78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4 56.18M

78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4 38.92M

78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4 33.48M

78.5RNN诗人.mp4 27.19M

78.6课程复习.mp4 30.84M

78.7课程大纲（一）.mp4 17.56M

78.8课程大纲（二）.mp4 17.88M

78.9课程总结（一）.mp4 15.97M