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  • 万门大学:人工智能、大数据与复杂系统一月特训班,78章节

    万门大学:人工智能、大数据与复杂系统一月特训班,78章节 最后编辑:2022-05-30
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    ├──01-复杂系统
    | ├──1.1物理预测的胜利与失效_ev.mp4 51.88M
    | ├──1.2预测失效原因_ev.mp4 17.77M
    | ├──1.3复杂系统引论_ev.mp4 37.27M
    | └──1.4生活实例与本章答疑_ev.mp4 32.40M
    ├──02-大数据与机器学习
    | ├──2.1大数据预测因为_ev.mp4 33.53M
    | └──2.2大数据与机器学习_ev.mp4 10.43M
    ├──03-人工智能的三个阶段
    | ├──3.10课程大纲(二)_ev.mp4 29.09M
    | ├──3.1规则阶段_ev.mp4 93.55M
    | ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段_ev.mp4 16.44M
    | ├──3.3课间答疑_ev.mp4 178.16M
    | ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段_ev.mp4 43.15M
    | ├──3.5三个阶段总结分析_ev.mp4 20.15M
    | ├──3.6人工智能的应用(一)_ev.mp4 38.89M
    | ├──3.7人工智能的应用(二)_ev.mp4 22.36M
    | ├──3.8课间答疑_ev.mp4 171.58M
    | └──3.9课程大纲(一)_ev.mp4 35.73M
    ├──04-高等数学—元素和极限
    | ├──4.10级数的收敛_ev.mp4 42.67M
    | ├──4.11极限的定义_ev.mp4 34.83M
    | ├──4.12极限的四则运算_ev.mp4 29.87M
    | ├──4.13极限的复合_ev.mp4 22.31M
    | ├──4.14连续性_ev.mp4 36.26M
    | ├──4.1实数的定义(一)_ev.mp4 30.06M
    | ├──4.2实数的定义(二)_ev.mp4 37.47M
    | ├──4.3实数的定义(三)_ev.mp4 32.26M
    | ├──4.4实数的元素个数(一)_ev.mp4 20.77M
    | ├──4.5实数的元素个数(二)_ev.mp4 33.50M
    | ├──4.6自然数个数少于实数个数(一)_ev.mp4 35.24M
    | ├──4.7自然数个数少于实数个数(二)_ev.mp4 39.07M
    | ├──4.8无穷大之比较(一)_ev.mp4 42.90M
    | └──4.9无穷大之比较(二)_ev.mp4 22.84M
    ├──05-复杂网络经济学应用
    | ├──5.1用网络的思维看经济结构_ev.mp4 41.42M
    | ├──5.2复杂网络认识前后_ev.mp4 50.29M
    | ├──5.3从网络结构看不同地区(一)_ev.mp4 63.96M
    | └──5.4从网络结构看不同地区(二)_ev.mp4 35.92M
    ├──06-机器学习与监督算法
    | ├──6.1什么是机器学习_ev.mp4 22.82M
    | ├──6.2机器学习的类型_ev.mp4 38.71M
    | ├──6.3简单回归实例(一)_ev.mp4 39.09M
    | ├──6.4简单回归实例(二)_ev.mp4 31.11M
    | └──6.5简单回归实例(三)_ev.mp4 175.29M
    ├──07-阿尔法狗与强化学习算法
    | ├──7.1人工智能的发展_ev.mp4 37.92M
    | ├──7.2强化学习算法(一)_ev.mp4 28.98M
    | ├──7.3强化学习算法(二)_ev.mp4 45.27M
    | ├──7.4强化学习算法(三)_ev.mp4 30.09M
    | ├──7.5Alphago给我们的启示_ev.mp4 19.63M
    | └──7.6无监督学习_ev.mp4 22.70M
    ├──08-高等数学—两个重要的极限定理
    | ├──8.1元素与极限的知识点回顾_ev.mp4 36.65M
    | ├──8.2第一个重要极限定理的证明(一)_ev.mp4 33.85M
    | ├──8.3第一个重要极限定理的证明(二)_ev.mp4 23.36M
    | ├──8.4夹逼定理_ev.mp4 22.40M
    | └──8.5第二个重要极限定理的证明_ev.mp4 24.66M
    ├──09-高等数学—导数
    | ├──9.10泰勒展开的证明_ev.mp4 32.83M
    | ├──9.1导数的定义_ev.mp4 33.83M
    | ├──9.2初等函数的导数_ev.mp4 40.48M
    | ├──9.3反函数的导数(一)_ev.mp4 19.05M
    | ├──9.4反函数的导数(二)_ev.mp4 24.05M
    | ├──9.5复合函数的导数_ev.mp4 25.47M
    | ├──9.6泰勒展开_ev.mp4 15.28M
    | ├──9.7罗尔定理_ev.mp4 22.64M
    | ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理_ev.mp4 45.57M
    | └──9.9洛比塔法则_ev.mp4 40.31M
    ├──10-贝叶斯理论
    | ├──10.10贝叶斯于机器学习(一)_ev.mp4 42.34M
    | ├──10.11贝叶斯于机器学习(二)_ev.mp4 18.31M
    | ├──10.12贝叶斯决策(一)_ev.mp4 31.45M
    | ├──10.13贝叶斯决策(二)_ev.mp4 40.67M
    | ├──10.14贝叶斯决策(三)_ev.mp4 57.84M
    | ├──10.1梯度优化(一)_ev.mp4 55.16M
    | ├──10.2梯度优化(二)_ev.mp4 61.01M
    | ├──10.3概率基础_ev.mp4 32.75M
    | ├──10.4概率与事件_ev.mp4 33.68M
    | ├──10.5贝叶斯推理(一)_ev.mp4 32.50M
    | ├──10.6贝叶斯推理(二)_ev.mp4 33.61M
    | ├──10.7贝叶斯推理(三)_ev.mp4 27.97M
    | ├──10.8辛普森案件_ev.mp4 46.69M
    | └──10.9贝叶斯推理深入_ev.mp4 38.72M
    ├──11-高等数学—泰勒展开
    | ├──11.1泰勒展开_ev.mp4 36.80M
    | ├──11.2展开半径_ev.mp4 24.66M
    | ├──11.3欧拉公式_ev.mp4 43.18M
    | ├──11.4泰勒展开求极限(一)_ev.mp4 24.30M
    | └──11.5泰勒展开求极限(二)_ev.mp4 49.89M
    ├──12-高等数学—偏导数
    | ├──12.1偏导数的对称性_ev.mp4 30.84M
    | ├──12.2链式法则_ev.mp4 30.43M
    | └──12.3梯度算符、拉氏算符_ev.mp4 59.00M
    ├──13-高等数学—积分
    | ├──13.1黎曼积_ev.mp4 19.98M
    | ├──13.2微积分基本定理_ev.mp4 47.92M
    | ├──13.3分部积分(一)_ev.mp4 41.55M
    | └──13.4分部积分(二)_ev.mp4 35.50M
    ├──14-高等数学—正态分布
    | ├──14.1标准正态分布_ev.mp4 44.52M
    | ├──14.2中心极限定理_ev.mp4 30.54M
    | ├──14.3误差函数_ev.mp4 25.90M
    | ├──14.4二维正态分布_ev.mp4 39.25M
    | └──14.5多维正态分布_ev.mp4 29.15M
    ├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
    | ├──15.10朴素贝叶斯(三)_ev.mp4 57.08M
    | ├──15.11最大似然估计(一)_ev.mp4 22.49M
    | ├──15.12最大似然估计(二)_ev.mp4 47.16M
    | ├──15.1蒙特卡洛分析(一)_ev.mp4 45.19M
    | ├──15.2蒙特卡洛分析(二)_ev.mp4 31.51M
    | ├──15.3贝叶斯先验_ev.mp4 42.46M
    | ├──15.4先验到后验的过程_ev.mp4 19.68M
    | ├──15.5朴素贝叶斯(一)_ev.mp4 31.15M
    | ├──15.6朴素贝叶斯(二)_ev.mp4 36.83M
    | ├──15.7算法设计_ev.mp4 20.31M
    | ├──15.8TF-IDF(一)_ev.mp4 43.11M
    | └──15.9TF-IDF(二)_ev.mp4 36.36M
    ├──16-线
    | ├──16.10常规线空间_ev.mp4 46.76M
    | ├──16.11线关_ev.mp4 32.55M
    | ├──16.12秩_ev.mp4 48.48M
    | ├──16.1线代数概述_ev.mp4 33.06M
    | ├──16.2线代数应用方法论_ev.mp4 15.71M
    | ├──16.3线律_ev.mp4 39.97M
    | ├──16.4线空间_ev.mp4 15.40M
    | ├──16.5线空间八条法则(一)_ev.mp4 45.42M
    | ├──16.6线空间八条法则(二)_ev.mp4 41.80M
    | ├──16.7线空间八条法则(三)_ev.mp4 28.44M
    | ├──16.8连续傅_ev.mp4 24.39M
    | └──16.9傅立_ev.mp4 36.36M
    ├──17-数据科学和统计学(上)
    | ├──17.10随机变量(二)_ev.mp4 14.72M
    | ├──17.11换门的概率模拟计算(一)_ev.mp4 55.80M
    | ├──17.12换门的概率模拟计算(二)_ev.mp4 34.43M
    | ├──17.13换门的概率模拟计算(三)_ev.mp4 47.87M
    | ├──17.1课程Overview_ev.mp4 34.78M
    | ├──17.2回顾统计学(一)_ev.mp4 60.73M
    | ├──17.3回顾统计学(二)_ev.mp4 50.90M
    | ├──17.4回顾统计学(三)_ev.mp4 27.05M
    | ├──17.5回顾数据科学(一)_ev.mp4 33.12M
    | ├──17.6回顾数据科学(二)和教材介绍_ev.mp4 55.57M
    | ├──17.7R和RStudio等介绍(一)_ev.mp4 23.00M
    | ├──17.8R和RStudio等介绍(二)_ev.mp4 28.16M
    | ├──17.9随机变量(一)(1)_ev.mp4 20.81M
    | └──17.9随机变量(一)_ev.mp4 20.81M
    ├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式
    | ├──18.10等价类_ev.mp4 50.25M
    | ├──18.11行列式(一)_ev.mp4 25.39M
    | ├──18.12行列式(二)_ev.mp4 33.75M
    | ├──18.13行列式(三)_ev.mp4 46.27M
    | ├──18.1线代数知识点回顾_ev.mp4 28.86M
    | ├──18.2矩阵表示线变化_ev.mp4 27.65M
    | ├──18.3可矩阵表示坐标变化_ev.mp4 56.85M
    | ├──18.4相似矩阵_ev.mp4 59.53M
    | ├──18.5相似矩阵表示相同线变化_ev.mp4 20.31M
    | ├──18.6线代数解微分方程_ev.mp4 59.24M
    | ├──18.7矩阵的运算—转秩(一)_ev.mp4 37.39M
    | ├──18.8矩阵的运算—转秩(二)_ev.mp4 31.29M
    | └──18.9等价关系_ev.mp4 27.29M
    ├──19-Python基础课程(上)
    | ├──19.10变量类型—字符串类型(三)_ev.mp4 39.38M
    | ├──19.11变量类型—列表类型(一)_ev.mp4 23.55M
    | ├──19.12变量类型—列表类型(二)_ev.mp4 37.07M
    | ├──19.13变量类型—列表类型(三)_ev.mp4 19.98M
    | ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型(一)_ev.mp4 27.60M
    | ├──19.15变量类型—字典类型(二)_ev.mp4 29.62M
    | ├──19.1Python介绍(一)_ev.mp4 29.08M
    | ├──19.2Python介绍(二)_ev.mp4 36.70M
    | ├──19.3变量—命名规范_ev.mp4 28.31M
    | ├──19.4变量—代码规范_ev.mp4 20.08M
    | ├──19.5变量类型—数值类型_ev.mp4 21.93M
    | ├──19.6变量类型—bool类型_ev.mp4 19.92M
    | ├──19.7变量类型—字符串类型(一)_ev.mp4 25.65M
    | ├──19.8课间答疑_ev.mp4 19.74M
    | └──19.9变量类型—字符串类型(二)_ev.mp4 31.50M
    ├──20-线代数—特征值与特征向量
    | ├──20.10线代数核心定理_ev.mp4 25.10M
    | ├──20.11对偶空间(一)_ev.mp4 25.34M
    | ├──20.12对偶空间(二)_ev.mp4 40.99M
    | ├──20.13欧氏空间与闵氏空间_ev.mp4 20.48M
    | ├──20.14厄米矩阵_ev.mp4 10.23M
    | ├──20.1线代数知识点回顾_ev.mp4 25.64M
    | ├──20.2例题讲解(一)_ev.mp4 30.68M
    | ├──20.3例题讲解(二)_ev.mp4 30.13M
    | ├──20.4例题讲解(三)_ev.mp4 35.54M
    | ├──20.5特征值与特征向量的物理意义_ev.mp4 59.50M
    | ├──20.6特征值与特征向量的性质(一)_ev.mp4 15.02M
    | ├──20.7特征值与特征向量的性质(二)_ev.mp4 41.65M
    | ├──20.8本征值的计算(一)_ev.mp4 27.63M
    | └──20.9本征值的计算(二)_ev.mp4 28.06M
    ├──21-监督学习框架
    | ├──21.10KNN(K最近邻)算法(二)_ev.mp4 36.07M
    | ├──21.11KNN(K最近邻)算法(三)_ev.mp4 18.48M
    | ├──21.12线性分类器_ev.mp4 26.24M
    | ├──21.13高斯判别模型(一)_ev.mp4 21.79M
    | ├──21.14高斯判别模型(二)_ev.mp4 31.06M
    | ├──21.1经验误差和泛化误差_ev.mp4 39.17M
    | ├──21.2最大后验估计_ev.mp4 38.50M
    | ├──21.3正则化_ev.mp4 16.72M
    | ├──21.4lasso回归_ev.mp4 41.22M
    | ├──21.5超参数(一)_ev.mp4 31.27M
    | ├──21.6超参数(二)_ev.mp4 24.31M
    | ├──21.7监督学习框架(一)_ev.mp4 29.26M
    | ├──21.8监督学习框架(二)_ev.mp4 38.67M
    | └──21.9KNN(K最近邻)算法(一)_ev.mp4 32.40M
    ├──22-Python基础课程(下)
    | ├──22.10函数(三)_ev.mp4 26.77M
    | ├──22.11函数(四)_ev.mp4 32.08M
    | ├──22.12类(一)_ev.mp4 27.28M
    | ├──22.13类(二)_ev.mp4 24.95M
    | ├──22.14类(三)_ev.mp4 22.66M
    | ├──22.1条件判断(一)_ev.mp4 33.72M
    | ├──22.2条件判断(二)_ev.mp4 30.73M
    | ├──22.3循环(一)_ev.mp4 15.56M
    | ├──22.4循环(二)_ev.mp4 23.97M
    | ├──22.5课间答疑_ev.mp4 23.87M
    | ├──22.6循环(三)_ev.mp4 23.19M
    | ├──22.7循环(四)_ev.mp4 28.32M
    | ├──22.8函数(一)_ev.mp4 17.39M
    | └──22.9函数(二)_ev.mp4 22.84M
    ├──23-PCA、降维方法引入
    | ├──23.1无监督学习框架_ev.mp4 23.66M
    | ├──23.2降维存在的原因_ev.mp4 19.56M
    | ├──23.3PCA数学分析方法(一)_ev.mp4 28.48M
    | ├──23.4PCA数学分析方法(二)_ev.mp4 37.85M
    | ├──23.5PCA数学分析方法(三)_ev.mp4 26.03M
    | ├──23.6PCA数学分析方法(四)_ev.mp4 31.45M
    | ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA_ev.mp4 14.94M
    | ├──23.8PCA背后的假设(一)_ev.mp4 38.24M
    | └──23.9PCA背后的假设(二)_ev.mp4 45.25M
    ├──24-数据科学和统计学(下)
    | ├──24.10参数估计(一)_ev.mp4 25.06M
    | ├──24.11参数估计(二)_ev.mp4 19.91M
    | ├──24.12假设检验(一)_ev.mp4 15.66M
    | ├──24.13假设检验(二)_ev.mp4 21.82M
    | ├──24.1课程Overview_ev.mp4 19.99M
    | ├──24.2理解统计思想(一)_ev.mp4 20.20M
    | ├──24.3理解统计思想(二)_ev.mp4 49.02M
    | ├──24.4理解统计思想(三)_ev.mp4 20.49M
    | ├──24.5概率空间_ev.mp4 14.19M
    | ├──24.6随机变量(一)_ev.mp4 29.38M
    | ├──24.7随机变量(二)_ev.mp4 15.47M
    | ├──24.8随机变量(三)_ev.mp4 41.14M
    | └──24.9随机变量(四)_ev.mp4 11.77M
    ├──25-Python操作数据库、 Python爬虫
    | ├──25.10Python操作数据库(二)_ev.mp4 36.09M
    | ├──25.11Python操作数据库(三)_ev.mp4 21.40M
    | ├──25.12Python操作数据库(四)_ev.mp4 43.49M
    | ├──25.13Python爬虫(一)_ev.mp4 61.14M
    | ├──25.14Python爬虫(二)_ev.mp4 76.75M
    | ├──25.15Python爬虫(三)_ev.mp4 51.97M
    | ├──25.16Python爬虫(四)_ev.mp4 50.35M
    | ├──25.17Python爬虫(五)_ev.mp4 59.24M
    | ├──25.1课程介绍_ev.mp4 21.31M
    | ├──25.2认识关系型数据库(一)_ev.mp4 41.88M
    | ├──25.3认识关系型数据库(二)_ev.mp4 41.97M
    | ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同_ev.mp4 24.01M
    | ├──25.5命令行操作数据库(一)_ev.mp4 40.26M
    | ├──25.6命令行操作数据库(二)_ev.mp4 37.52M
    | ├──25.7命令行操作数据库(三)_ev.mp4 18.52M
    | ├──25.8命令行操作数据库(四)_ev.mp4 36.39M
    | └──25.9Python操作数据库(一)_ev.mp4 29.61M
    ├──26-线分类器
    | ├──26.10Perceptron(三)_ev.mp4 29.14M
    | ├──26.11Perceptron(四)_ev.mp4 28.39M
    | ├──26.12熵与信息(一)_ev.mp4 21.43M
    | ├──26.13熵与信息(二)_ev.mp4 23.73M
    | ├──26.1Lasso:alpha参数与准确率(一)_ev.mp4 23.03M
    | ├──26.2Lasso:alpha参数与准确率(二)_ev.mp4 14.16M
    | ├──26.3Lasso:alpha参数与准确率(三)_ev.mp4 56.45M
    | ├──26.4线分类器_ev.mp4 22.32M
    | ├──26.5LDA(一)_ev.mp4 23.00M
    | ├──26.6LDA(二)_ev.mp4 25.22M
    | ├──26.7LDA(三)_ev.mp4 29.82M
    | ├──26.8Perceptron(一)_ev.mp4 41.46M
    | └──26.9Perceptron(二)_ev.mp4 26.69M
    ├──27-Python进阶(上)
    | ├──27.10Pandas基本操作(四)_ev.mp4 23.60M
    | ├──27.11Pandas绘图(一)_ev.mp4 30.95M
    | ├──27.12Pandas绘图(二)_ev.mp4 33.84M
    | ├──27.13Pandas绘图(三)_ev.mp4 21.16M
    | ├──27.14Pandas绘图(四)_ev.mp4 41.69M
    | ├──27.1NumPy基本操作(一)_ev.mp4 28.59M
    | ├──27.2NumPy基本操作(二)_ev.mp4 22.06M
    | ├──27.3NumPy基本操作(三)_ev.mp4 24.79M
    | ├──27.4NumPy基本操作(四)_ev.mp4 16.63M
    | ├──27.5NumPy基本操作(五)_ev.mp4 26.34M
    | ├──27.6NumPy基本操作(六)_ev.mp4 23.49M
    | ├──27.7Pandas基本操作(一)_ev.mp4 38.21M
    | ├──27.8Pandas基本操作(二)_ev.mp4 30.76M
    | └──27.9Pandas基本操作(三)_ev.mp4 34.31M
    ├──28-Scikit-Learn
    | ├──28.1课程介绍_ev.mp4 26.32M
    | ├──28.2Scikit-Learn介绍_ev.mp4 11.65M
    | ├──28.3数据处理(一)_ev.mp4 35.30M
    | ├──28.4数据处理(二)_ev.mp4 47.54M
    | ├──28.5模型实例、模型选择(一)_ev.mp4 34.96M
    | ├──28.6模型实例、模型选择(二)_ev.mp4 22.29M
    | ├──28.7模型实例、模型选择(三)_ev.mp4 20.33M
    | ├──28.8模型实例、模型选择(四)_ev.mp4 40.75M
    | └──28.9模型实例、模型选择(五)_ev.mp4 28.52M
    ├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
    | ├──29.10逻辑斯蒂回归(三)_ev.mp4 37.62M
    | ├──29.11逻辑斯蒂回归(四)_ev.mp4 37.16M
    | ├──29.12逻辑斯蒂回归(五)_ev.mp4 22.46M
    | ├──29.13SVM引入_ev.mp4 14.51M
    | ├──29.1熵(一)_ev.mp4 34.65M
    | ├──29.2熵(二)_ev.mp4 35.99M
    | ├──29.3熵(三)_ev.mp4 28.01M
    | ├──29.4熵(四)_ev.mp4 30.18M
    | ├──29.5熵(五)_ev.mp4 18.66M
    | ├──29.6熵(六)_ev.mp4 29.31M
    | ├──29.7熵(七)_ev.mp4 10.18M
    | ├──29.8逻辑斯蒂回归(一)_ev.mp4 35.90M
    | └──29.9逻辑斯蒂回归(二)_ev.mp4 34.87M
    ├──30-Python进阶(下)
    | ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析(一)_ev.mp4 26.66M
    | ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析(二)_ev.mp4 20.76M
    | ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析(三)_ev.mp4 21.09M
    | ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析(四)_ev.mp4 26.55M
    | ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析(五)_ev.mp4 25.75M
    | ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析(六)_ev.mp4 19.54M
    | ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析(七)_ev.mp4 35.90M
    | ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析(八)_ev.mp4 36.64M
    | └──30.9泰坦尼克数据处理与分析(九)_ev.mp4 38.56M
    ├──31-决策树
    | ├──31.1决策树(一)_ev.mp4 19.26M
    | ├──31.2决策树(二)_ev.mp4 29.47M
    | ├──31.3决策树(三)_ev.mp4 34.22M
    | └──31.4决策树(四)_ev.mp4 25.25M
    ├──32-数据呈现基础
    | ├──32.1课程安排_ev.mp4 43.16M
    | ├──32.2什么是数据可视化_ev.mp4 14.97M
    | ├──32.3设计原则_ev.mp4 22.13M
    | ├──32.4数据可视化流程_ev.mp4 22.92M
    | ├──32.5视觉编码_ev.mp4 31.51M
    | ├──32.6图形选择(一)_ev.mp4 24.18M
    | ├──32.7图形选择(二)_ev.mp4 18.54M
    | └──32.8图形选择(三)_ev.mp4 20.82M
    ├──33-云计算初步
    | ├──33.1Hadoop介绍_ev.mp4 27.72M
    | ├──33.2Hdfs应用(一)_ev.mp4 60.13M
    | ├──33.3Hdfs应用(二)_ev.mp4 50.32M
    | ├──33.4MapReduce(一)_ev.mp4 35.03M
    | ├──33.5MapReduce(二)_ev.mp4 25.40M
    | ├──33.6Hive应用(一)_ev.mp4 56.92M
    | ├──33.7Hive应用(二)_ev.mp4 71.43M
    | ├──33.8Hive应用(三)_ev.mp4 87.91M
    | └──33.9Hive应用(四)_ev.mp4 72.69M
    ├──34-D-Park实战
    | ├──34.10Spark应用(四)_ev.mp4 68.02M
    | ├──34.11Spark应用(五)_ev.mp4 81.86M
    | ├──34.12Spark应用(六)_ev.mp4 101.48M
    | ├──34.13Spark应用(七)_ev.mp4 89.18M
    | ├──34.1Pig应用(一)_ev.mp4 51.77M
    | ├──34.2Pig应用(二)_ev.mp4 49.45M
    | ├──34.3Pig应用(三)_ev.mp4 53.64M
    | ├──34.4Pig应用(四)_ev.mp4 49.29M
    | ├──34.5Pig应用(五)_ev.mp4 45.49M
    | ├──34.6Pig应用(六)_ev.mp4 22.82M
    | ├──34.7Spark应用(一)_ev.mp4 55.20M
    | ├──34.8Spark应用(二)_ev.mp4 31.96M
    | └──34.9Spark应用(三)_ev.mp4 88.33M
    ├──35-第四范式分享
    | ├──35.1推荐技术的介绍_ev.mp4 23.37M
    | ├──35.2人是如何推荐商品的_ev.mp4 23.53M
    | ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果_ev.mp4 16.21M
    | ├──35.4求解—从数据到模型_ev.mp4 22.77M
    | ├──35.5数据拆分与特征工程_ev.mp4 24.89M
    | ├──35.6推荐系统机器学习模型_ev.mp4 32.60M
    | ├──35.7评估模型_ev.mp4 23.28M
    | └──35.8建模过程的演示与课间答疑_ev.mp4 27.17M
    ├──36-决策树到随机森林
    | ├──36.10Bagging与决策树(一)_ev.mp4 23.82M
    | ├──36.11Bagging与决策树(二)_ev.mp4 28.36M
    | ├──36.12Boosting方法(一)_ev.mp4 29.35M
    | ├──36.13Boosting方法(二)_ev.mp4 16.04M
    | ├──36.14Boosting方法(三)_ev.mp4 32.72M
    | ├──36.15Boosting方法(四)_ev.mp4 27.83M
    | ├──36.1决策树_ev.mp4 15.51M
    | ├──36.2随机森林_ev.mp4 27.26M
    | ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(一)_ev.mp4 32.22M
    | ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(二)_ev.mp4 32.81M
    | ├──36.5模型参数的介绍_ev.mp4 24.87M
    | ├──36.6集成方法(一)_ev.mp4 25.72M
    | ├──36.7集成方法(二)_ev.mp4 23.90M
    | ├──36.8Blending_ev.mp4 16.19M
    | └──36.9gt多样化_ev.mp4 16.63M
    ├──37-数据呈现进阶
    | ├──37.10D3(三)_ev.mp4 22.05M
    | ├──37.11div.html_ev.mp4 18.98M
    | ├──37.12svg.html_ev.mp4 60.95M
    | ├──37.13D3支持的数据类型_ev.mp4 53.88M
    | ├──37.14Make a map(一)_ev.mp4 50.55M
    | ├──37.15Make a map(二)_ev.mp4 16.02M
    | ├──37.1静态信息图(一)_ev.mp4 22.91M
    | ├──37.2静态信息图(二)_ev.mp4 29.38M
    | ├──37.3静态信息图(三)_ev.mp4 50.44M
    | ├──37.4静态信息图(四)_ev.mp4 33.75M
    | ├──37.5静态信息图(五)_ev.mp4 37.80M
    | ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍_ev.mp4 45.10M
    | ├──37.7DOM和开发者工具_ev.mp4 26.13M
    | ├──37.8D3(一)_ev.mp4 36.65M
    | └──37.9D3(二)_ev.mp4 37.94M
    ├──38-强化学习(上)
    | ├──38.10Policy Learning(二)_ev.mp4 22.08M
    | ├──38.11Policy Learning(三)_ev.mp4 30.42M
    | ├──38.12Policy Learning(四)_ev.mp4 25.80M
    | ├──38.13Policy Learning(五)_ev.mp4 16.38M
    | ├──38.14Policy Learning(六)_ev.mp4 33.83M
    | ├──38.1你所了解的强化学习是什么_ev.mp4 26.05M
    | ├──38.2经典条件反射(一)_ev.mp4 16.43M
    | ├──38.3经典条件反射(二)_ev.mp4 27.32M
    | ├──38.4操作性条件反射_ev.mp4 26.14M
    | ├──38.5Evaluation Problem(一)_ev.mp4 25.02M
    | ├──38.6Evaluation Problem(二)_ev.mp4 13.83M
    | ├──38.7Evaluation Problem(三)_ev.mp4 18.91M
    | ├──38.8Evaluation Problem(四)_ev.mp4 29.11M
    | └──38.9Policy Learning(一)_ev.mp4 22.10M
    ├──39-强化学习(下)
    | ├──39.10大脑中的强化学习算法(三)_ev.mp4 12.49M
    | ├──39.11大脑中的强化学习算法(四)_ev.mp4 22.34M
    | ├──39.12大脑中的强化学习算法(五)_ev.mp4 23.78M
    | ├──39.13RL in alphaGo(一)_ev.mp4 26.01M
    | ├──39.14RL in alphaGo(二)_ev.mp4 26.54M
    | ├──39.15RL in alphaGo(三)_ev.mp4 16.66M
    | ├──39.16RL in alphaGo(四)_ev.mp4 38.71M
    | ├──39.1Policy Learning总结_ev.mp4 22.36M
    | ├──39.2基于模型的RL(一)_ev.mp4 34.13M
    | ├──39.3基于模型的RL(二)_ev.mp4 13.36M
    | ├──39.4基于模型的RL(三)_ev.mp4 33.00M
    | ├──39.5基于模型的RL(四)_ev.mp4 33.57M
    | ├──39.6基于模型的RL(五)_ev.mp4 18.92M
    | ├──39.7基于模型的RL(六)_ev.mp4 15.41M
    | ├──39.8大脑中的强化学习算法(一)_ev.mp4 33.31M
    | └──39.9大脑中的强化学习算法(二)_ev.mp4 20.05M
    ├──40-SVM和网络引入
    | ├──40.10SVM(九)_ev.mp4 34.51M
    | ├──40.11SVM(十)_ev.mp4 42.23M
    | ├──40.12SVM(十一)_ev.mp4 40.92M
    | ├──40.13SVM(十二)和网络引入_ev.mp4 46.40M
    | ├──40.1VC维_ev.mp4 31.34M
    | ├──40.2SVM(一)_ev.mp4 33.90M
    | ├──40.3SVM(二)_ev.mp4 41.05M
    | ├──40.4SVM(三)_ev.mp4 25.30M
    | ├──40.5SVM(四)_ev.mp4 36.75M
    | ├──40.6SVM(五)_ev.mp4 32.62M
    | ├──40.7SVM(六)_ev.mp4 27.14M
    | ├──40.8SVM(七)_ev.mp4 21.86M
    | └──40.9SVM(八)_ev.mp4 48.87M
    ├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
    | ├──41.10GDBT理解及其衍生应用(五)_ev.mp4 39.80M
    | ├──41.11GDBT理解及其衍生应用(六)_ev.mp4 44.52M
    | ├──41.12GDBT理解及其衍生应用(七)_ev.mp4 39.81M
    | ├──41.13GDBT理解及其衍生应用(八)_ev.mp4 75.89M
    | ├──41.14GDBT理解及其衍生应用(九)_ev.mp4 26.38M
    | ├──41.15GDBT理解及其衍生应用(十)_ev.mp4 55.57M
    | ├──41.1集成模型总结(一)_ev.mp4 35.49M
    | ├──41.2集成模型总结(二)_ev.mp4 37.10M
    | ├──41.3集成模型总结(三)_ev.mp4 42.64M
    | ├──41.4集成模型总结(四)_ev.mp4 35.94M
    | ├──41.5集成模型总结(五)_ev.mp4 68.24M
    | ├──41.6GDBT理解及其衍生应用(一)_ev.mp4 34.28M
    | ├──41.7GDBT理解及其衍生应用(二)_ev.mp4 49.66M
    | ├──41.8GDBT理解及其衍生应用(三)_ev.mp4 28.87M
    | └──41.9GDBT理解及其衍生应用(四)_ev.mp4 58.03M
    ├──42-网络
    | ├──42.1SVM比较其他分类起代码(一)_ev.mp4 34.32M
    | ├──42.2SVM比较其他分类起代码(二)_ev.mp4 48.44M
    | ├──42.3网络(一)_ev.mp4 29.78M
    | ├──42.4网络(二)_ev.mp4 39.59M
    | ├──42.5网络(三)_ev.mp4 32.39M
    | └──42.6网络(四)_ev.mp4 43.42M
    ├──43-监督学习-回归
    | ├──43.10经验分享(一)_ev.mp4 27.49M
    | ├──43.11经验分享(二)_ev.mp4 34.12M
    | ├──43.12经验分享(三)_ev.mp4 30.48M
    | ├──43.1机器学习的概念和监督学习_ev.mp4 20.84M
    | ├──43.2机器学习工作流程(一)_ev.mp4 11.22M
    | ├──43.3机器学习工作流程(二)_ev.mp4 19.70M
    | ├──43.4机器学习工作流程(三)_ev.mp4 19.19M
    | ├──43.5机器学习工作流程(四)_ev.mp4 25.20M
    | ├──43.6案例分析(一)_ev.mp4 15.80M
    | ├──43.7案例分析(二)_ev.mp4 35.57M
    | ├──43.8案例分析(三)_ev.mp4 35.27M
    | └──43.9案例分析(四)_ev.mp4 54.24M
    ├──44-监督学习-分类
    | ├──44.10模型训练与选择(二)_ev.mp4 46.89M
    | ├──44.11Airbnb数据探索过程(一)_ev.mp4 36.65M
    | ├──44.12Airbnb数据探索过程(二)_ev.mp4 52.79M
    | ├──44.13地震数据可视化过程(一)_ev.mp4 28.67M
    | ├──44.14地震数据可视化过程(二)_ev.mp4 28.91M
    | ├──44.1常用的分类算法_ev.mp4 17.99M
    | ├──44.2模型评估标准和案例分析_ev.mp4 25.92M
    | ├──44.3数据探索(一)_ev.mp4 24.54M
    | ├──44.4数据探索(二)_ev.mp4 37.33M
    | ├──44.5数据探索(三)_ev.mp4 30.67M
    | ├──44.6数据探索(四)_ev.mp4 25.15M
    | ├──44.7数据探索(五)_ev.mp4 45.57M
    | ├──44.8数据探索(六)_ev.mp4 33.94M
    | └──44.9模型训练与选择(一)_ev.mp4 31.30M
    ├──45-网络基础与卷积网络
    | ├──45.10网络(十)_ev.mp4 37.73M
    | ├──45.11图像处理基础_ev.mp4 26.88M
    | ├──45.12卷积(一)_ev.mp4 68.27M
    | ├──45.13卷积(二)_ev.mp4 39.63M
    | ├──45.1网络(一)_ev.mp4 35.51M
    | ├──45.2网络(二)_ev.mp4 24.97M
    | ├──45.3网络(三)_ev.mp4 19.84M
    | ├──45.4网络(四)_ev.mp4 83.98M
    | ├──45.6网络(六)_ev.mp4 31.34M
    | ├──45.7网络(七)_ev.mp4 23.65M
    | ├──45.8网络(八)_ev.mp4 30.77M
    | ├──45.9网络(九)_ev.mp4 36.43M
    | ├──45.网络(五)(1)_ev.mp4 89.07M
    | └──45.网络(五)_ev.mp4 89.07M
    ├──46-时间序列预测
    | ├──46.10长短期记忆网络(LSTM)案例分析_ev.mp4 39.15M
    | ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet(一)_ev.mp4 38.99M
    | ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet(二)_ev.mp4 44.14M
    | ├──46.13课程答疑_ev.mp4 39.25M
    | ├──46.1时间序列预测概述(一)_ev.mp4 18.92M
    | ├──46.2时间序列预测概述(二)_ev.mp4 22.00M
    | ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA)_ev.mp4 28.35M
    | ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(一)_ev.mp4 41.19M
    | ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(二)_ev.mp4 44.57M
    | ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(三)_ev.mp4 23.10M
    | ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(四)_ev.mp4 38.01M
    | ├──46.8长短期记忆网络(LSTM)(一)_ev.mp4 19.25M
    | └──46.9长短期记忆网络(LSTM)(二)_ev.mp4 19.22M
    ├──47-人工智能金融应用
    | ├──47.1人工智能金融应用(一)_ev.mp4 26.46M
    | ├──47.2人工智能金融应用(二)_ev.mp4 36.22M
    | ├──47.3人工智能金融应用(三)_ev.mp4 33.46M
    | ├──47.4人工智能金融应用(四)_ev.mp4 42.57M
    | ├──47.5机器学习方法(一)_ev.mp4 31.20M
    | ├──47.6机器学习方法(二)_ev.mp4 25.38M
    | ├──47.7机器学习方法(三)_ev.mp4 27.63M
    | └──47.8机器学习方法(四)_ev.mp4 37.92M
    ├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇
    | ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述_ev.mp4 81.07M
    | ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一)_ev.mp4 95.11M
    | ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二)_ev.mp4 51.92M
    | ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一)_ev.mp4 92.25M
    | ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二)_ev.mp4 110.19M
    | ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三)_ev.mp4 71.86M
    | └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四)_ev.mp4 92.12M
    ├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
    | ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果(五)_ev.mp4 69.17M
    | ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六)_ev.mp4 56.31M
    | ├──49.12结构之间的以及实验结果(七)_ev.mp4 75.02M
    | ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八)_ev.mp4 87.26M
    | ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN_ev.mp4 99.80M
    | ├──49.2特征如何组织(一)_ev.mp4 89.58M
    | ├──49.3特征如何组织(二)_ev.mp4 61.78M
    | ├──49.4特征如何组织(三)_ev.mp4 65.32M
    | ├──49.5特征如何组织(四)_ev.mp4 90.07M
    | ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一)_ev.mp4 87.66M
    | ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果(二)_ev.mp4 66.49M
    | ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果(三)_ev.mp4 109.39M
    | └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果(四)_ev.mp4 65.24M
    ├──50-计算机视觉学习入门优化篇
    | ├──50.1计算机视觉学习入门:优化篇概述_ev.mp4 56.40M
    | ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑_ev.mp4 110.88M
    | ├──50.3稳定性:Annealing和Momentum_ev.mp4 47.50M
    | ├──50.4拟合:从Dropout到Weight Decay_ev.mp4 92.55M
    | ├──50.5优化器和多机并行_ev.mp4 104.50M
    | └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去_ev.mp4 95.08M
    ├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
    | ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集_ev.mp4 81.38M
    | ├──51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩(一)_ev.mp4 77.92M
    | ├──51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩(二)_ev.mp4 56.59M
    | └──51.4如何使用端到端深度学习的方法_ev.mp4 108.18M
    ├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
    | ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇(一)_ev.mp4 68.00M
    | ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇(二)_ev.mp4 84.11M
    | └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇(三)_ev.mp4 41.96M
    ├──53-个化推荐算法
    | ├──53.10工程望_ev.mp4 30.81M
    | ├──53.1个化推荐的发展_ev.mp4 23.07M
    | ├──53.2推荐算法的演进(一)_ev.mp4 23.20M
    | ├──53.3推荐算法的演进(二)_ev.mp4 31.81M
    | ├──53.4推荐算法的演进(三)_ev.mp4 24.96M
    | ├──53.5推荐算法的演进(四)_ev.mp4 35.87M
    | ├──53.6建模step by step(一)_ev.mp4 30.95M
    | ├──53.7建模step by step(二)_ev.mp4 35.22M
    | ├──53.8建模step by step(三)_ev.mp4 28.99M
    | └──53.9算法评估和迭代_ev.mp4 17.33M
    ├──54-Pig和Spark巩固
    | ├──54.10Spark巩固(五)_ev.mp4 88.05M
    | ├──54.1Pig巩固(一)_ev.mp4 38.89M
    | ├──54.2Pig巩固(二)_ev.mp4 97.92M
    | ├──54.3Pig巩固(三)_ev.mp4 76.82M
    | ├──54.4Pig巩固(四)_ev.mp4 68.43M
    | ├──54.5Pig巩固(五)_ev.mp4 59.60M
    | ├──54.6Spark巩固(一)_ev.mp4 52.27M
    | ├──54.7Spark巩固(二)_ev.mp4 88.17M
    | ├──54.8Spark巩固(三)_ev.mp4 55.28M
    | └──54.9Spark巩固(四)_ev.mp4 46.71M
    ├──55-人工智能与设计
    | ├──55.10使用人工智能的方式_ev.mp4 23.97M
    | ├──55.1智能存在的意义是什么_ev.mp4 17.93M
    | ├──55.2已有人工智的设计应用_ev.mp4 17.36M
    | ├──55.3人的智能(一)_ev.mp4 16.12M
    | ├──55.4人的智能(二)_ev.mp4 26.87M
    | ├──55.5人的智能的特点(一)_ev.mp4 28.03M
    | ├──55.6人的智能的特点(二)_ev.mp4 25.98M
    | ├──55.7人的智能的特点(三)_ev.mp4 38.05M
    | ├──55.8人工智能(一)_ev.mp4 24.86M
    | └──55.9人工智能(二)_ev.mp4 22.11M
    ├──56-网络
    | ├──56.1卷积的本质_ev.mp4 25.20M
    | ├──56.2卷积的三大特点_ev.mp4 30.68M
    | ├──56.3Pooling_ev.mp4 15.31M
    | ├──56.4数字识别(一)_ev.mp4 29.82M
    | ├──56.5数字识别(二)_ev.mp4 29.09M
    | ├──56.6感受野_ev.mp4 21.64M
    | └──56.7RNN_ev.mp4 21.72M
    ├──57-线动力学
    | ├──57.1非线动力学_ev.mp4 21.38M
    | ├──57.2线动力系统_ev.mp4 36.03M
    | ├──57.3线动力学与非线动力学系统(一)_ev.mp4 36.38M
    | ├──57.4线动力学与非线动力学系统(二)_ev.mp4 34.71M
    | └──57.6Poincare引理_ev.mp4 33.25M
    ├──58-订单流模型
    | ├──58.1交易_ev.mp4 19.87M
    | ├──58.2点过程基础(一)_ev.mp4 13.19M
    | ├──58.3点过程基础(二)_ev.mp4 23.25M
    | ├──58.4点过程基础(三)_ev.mp4 17.23M
    | ├──58.5订单流数据分析(一)_ev.mp4 20.62M
    | ├──58.6订单流数据分析(二)_ev.mp4 19.62M
    | ├──58.7订单流数据分析(三)_ev.mp4 16.47M
    | ├──58.8订单流数据分析(四)_ev.mp4 19.76M
    | └──58.9订单流数据分析(五)_ev.mp4 24.29M
    ├──59-区块链一场革命
    | ├──59.1比特币(一)_ev.mp4 22.08M
    | ├──59.2比特币(二)_ev.mp4 15.03M
    | ├──59.3比特币(三)_ev.mp4 30.59M
    | └──59.4以太坊简介及ICO_ev.mp4 15.14M
    ├──60-统计物理专题(一)
    | ├──60.10证明理想气体方程_ev.mp4 20.84M
    | ├──60.11化学势_ev.mp4 37.37M
    | ├──60.12四大热力学势(一)_ev.mp4 26.52M
    | ├──60.13 四大热力学势(二)_ev.mp4 33.74M
    | ├──60.1统计物理的开端(一)_ev.mp4 30.06M
    | ├──60.2统计物理的开端(二)_ev.mp4 21.15M
    | ├──60.3抛硬币抛出正态分布(一)_ev.mp4 17.89M
    | ├──60.4抛硬币抛出正态分布(二)_ev.mp4 32.33M
    | ├──60.5再造整个世界(一)_ev.mp4 27.50M
    | ├──60.6再造整个世界(二)_ev.mp4 31.17M
    | ├──60.7温度的本质(一)_ev.mp4 36.61M
    | ├──60.8温度的本质(二)_ev.mp4 24.75M
    | └──60.9_ev.mp4 30.28M
    ├──61-统计物理专题(二)
    | ├──61.1神奇公式.mp4_ev.mp4 31.21M
    | ├──61.2信息熵(一)_ev.mp4 16.52M
    | ├──61.3信息熵(二)_ev.mp4 24.66M
    | ├──61.4Boltzmann分布_ev.mp4 27.06M
    | └──61.5配分函数Z_ev.mp4 34.45M
    ├──62-复杂网络简介
    | ├──62.1Networks in real worlds_ev.mp4 13.10M
    | ├──62.2BasicConcepts(一)_ev.mp4 19.69M
    | ├──62.3BasicConcepts(二)_ev.mp4 13.23M
    | ├──62.4Models(一)_ev.mp4 11.89M
    | ├──62.5Models(二)_ev.mp4 13.89M
    | ├──62.6Algorithms(一)_ev.mp4 24.00M
    | └──62.7Algorithms(二)_ev.mp4 31.17M
    ├──63-ABM简介及金融市场建模
    | ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统(一)_ev.mp4 23.42M
    | ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二)_ev.mp4 33.09M
    | ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一)_ev.mp4 28.34M
    | ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二)_ev.mp4 22.23M
    | ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型_ev.mp4 28.28M
    | ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为_ev.mp4 28.49M
    | ├──63.16学习模型_ev.mp4 31.32M
    | ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制_ev.mp4 14.21M
    | ├──63.18ABM的特点_ev.mp4 26.18M
    | ├──63.1课程介绍_ev.mp4 24.25M
    | ├──63.2系统与系统建模_ev.mp4 34.69M
    | ├──63.3ABM与复杂系统建模(一)_ev.mp4 31.75M
    | ├──63.4ABM与复杂系统建模(二)_ev.mp4 38.50M
    | ├──63.5ABM与复杂系统建模(三)_ev.mp4 32.45M
    | ├──63.6ABM为经济系统建模_ev.mp4 27.00M
    | ├──63.7经典经济学如何给市场建模_ev.mp4 31.00M
    | ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易_ev.mp4 35.26M
    | └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散_ev.mp4 22.09M
    ├──64-用伊辛模型理解复杂系统
    | ├──64.10(网络中的)投票模型_ev.mp4 22.04M
    | ├──64.11观念动力学_ev.mp4 26.78M
    | ├──64.12集体运动Vicsek模型_ev.mp4 32.74M
    | ├──64.13自旋玻璃_ev.mp4 15.90M
    | ├──64.14Hopfield神经网络_ev.mp4 19.79M
    | ├──64.15限制Boltzmann机_ev.mp4 26.94M
    | ├──64.16深度学习与重正化群(一)_ev.mp4 32.47M
    | ├──64.17深度学习与重正化群(二)_ev.mp4 20.74M
    | ├──64.18总结_ev.mp4 28.96M
    | ├──64.19答疑_ev.mp4 16.10M
    | ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型_ev.mp4 22.04M
    | ├──64.2伊辛模型(一)_ev.mp4 17.17M
    | ├──64.3伊辛模型(二)_ev.mp4 18.58M
    | ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟_ev.mp4 21.75M
    | ├──64.5Ising Model(2D)_ev.mp4 23.87M
    | ├──64.6相变和临界现象_ev.mp4 37.25M
    | ├──64.7Critical Exponents_ev.mp4 24.35M
    | ├──64.8正问题和反问题_ev.mp4 25.36M
    | └──64.9(空间中的)投票模型_ev.mp4 30.30M
    ├──65-金融市场的复杂性
    | ├──65.10Classical Benchmarks(五)_ev.mp4 27.05M
    | ├──65.11Endogenous Risk(一)_ev.mp4 38.14M
    | ├──65.12Endogenous Risk(二)_ev.mp4 33.31M
    | ├──65.13Endogenous Risk(三)_ev.mp4 36.90M
    | ├──65.14Endogenous Risk(四)_ev.mp4 16.74M
    | ├──65.15Endogenous Risk(五)_ev.mp4 31.86M
    | ├──65.16Endogenous Risk(六)_ev.mp4 33.94M
    | ├──65.17Heterogeneous Beliefs(一)_ev.mp4 39.23M
    | ├──65.18Heterogeneous Beliefs(二)_ev.mp4 41.14M
    | ├──65.19总结_ev.mp4 19.32M
    | ├──65.1导论(一)_ev.mp4 35.84M
    | ├──65.2导论(二)_ev.mp4 35.98M
    | ├──65.3导论(三)_ev.mp4 19.40M
    | ├──65.4导论(四)_ev.mp4 27.17M
    | ├──65.5导论(五)_ev.mp4 34.45M
    | ├──65.6Classical Benchmarks(一)_ev.mp4 28.57M
    | ├──65.7Classical Benchmarks(二)_ev.mp4 26.06M
    | ├──65.8Classical Benchmarks(三)_ev.mp4 36.93M
    | └──65.9Classical Benchmarks(四)_ev.mp4 20.35M
    ├──66-广泛出现的幂律分布
    | ├──66.1界(一)_ev.mp4 27.39M
    | ├──66.2界(二)_ev.mp4 23.01M
    | ├──66.3界(三)_ev.mp4 21.53M
    | ├──66.4界(四)_ev.mp4 29.07M
    | ├──66.5城市、商业(一)_ev.mp4 31.66M
    | ├──66.6城市、商业(二)_ev.mp4 31.14M
    | ├──66.7启示(一)_ev.mp4 29.01M
    | ├──66.8启示(二)_ev.mp4 16.49M
    | └──66.9总结_ev.mp4 16.93M
    ├──67-自然启发算法
    | ├──67.10粒子群算法(一)_ev.mp4 33.51M
    | ├──67.11粒子群算法(二)_ev.mp4 34.27M
    | ├──67.12粒子群算法(三)_ev.mp4 30.83M
    | ├──67.13遗传算法和PSO的比较_ev.mp4 23.24M
    | ├──67.14更多的类似的算法(一)_ev.mp4 31.37M
    | ├──67.15更多的类似的算法(二)_ev.mp4 24.01M
    | ├──67.16答疑_ev.mp4 31.91M
    | ├──67.1课程回顾及答疑_ev.mp4 28.10M
    | ├──67.2概括(一)_ev.mp4 27.31M
    | ├──67.3概括(二)_ev.mp4 14.69M
    | ├──67.4模拟退火算法(一)_ev.mp4 36.03M
    | ├──67.5模拟退火算法(二)_ev.mp4 30.02M
    | ├──67.6进化相关的算法(一)_ev.mp4 24.63M
    | ├──67.7进化相关的算法(二)_ev.mp4 27.55M
    | ├──67.8进化相关的算法(三)_ev.mp4 31.82M
    | └──67.9进化相关的算法(四)_ev.mp4 25.95M
    ├──68-机器学习的方法
    | ├──68.10输出是最好的学习(二)_ev.mp4 15.13M
    | ├──68.11案例(一)_ev.mp4 25.92M
    | ├──68.12案例(二)_ev.mp4 17.19M
    | ├──68.13案例(三)_ev.mp4 19.23M
    | ├──68.14案例(四)_ev.mp4 34.24M
    | ├──68.15案例(五)_ev.mp4 15.26M
    | ├──68.1为什么要讲学习方法_ev.mp4 23.41M
    | ├──68.2阅读论文_ev.mp4 18.84M
    | ├──68.3综述式文章举例(一)_ev.mp4 79.55M
    | ├──68.4综述式文章举例(二)_ev.mp4 144.72M
    | ├──68.5碎片化时间学习及书籍_ev.mp4 47.06M
    | ├──68.6视频学习资源及做思维导图_ev.mp4 31.28M
    | ├──68.7铁哥答疑(一)_ev.mp4 27.31M
    | ├──68.8铁哥答疑(二)_ev.mp4 18.13M
    | └──68.9输出是最好的学习(一)_ev.mp4 21.01M
    ├──69-模型可视化工程管理
    | ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一)_ev.mp4 27.14M
    | ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(二)_ev.mp4 32.94M
    | ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts_ev.mp4 62.01M
    | ├──69.13日志管理系统—ELK_ev.mp4 42.96M
    | ├──69.14极速Bi系统—superset_ev.mp4 34.70M
    | ├──69.15Dashboard补充_ev.mp4 47.87M
    | ├──69.16ELK补充_ev.mp4 54.03M
    | ├──69.17Superset补充_ev.mp4 51.78M
    | ├──69.18Superset补充及总结_ev.mp4 18.45M
    | ├──69.1课程简介_ev.mp4 18.82M
    | ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker(一)_ev.mp4 25.26M
    | ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker(二)_ev.mp4 27.54M
    | ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker(三)_ev.mp4 50.26M
    | ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker(四)_ev.mp4 29.61M
    | ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五)_ev.mp4 45.19M
    | ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker(六)_ev.mp4 32.77M
    | ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七)_ev.mp4 47.04M
    | └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八)_ev.mp4 29.67M
    ├──70-Value Iteration Networks
    | ├──70.1Background&Motivation_ev.mp4 22.65M
    | ├──70.2Value Iteration_ev.mp4 19.63M
    | ├──70.3Grid—world Domain_ev.mp4 23.08M
    | └──70.4总结及答疑_ev.mp4 25.47M
    ├──70-最新回放
    | ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入_ev.mp4 453.89M
    | └──0822 高频订单流模型、区块链介绍_ev.mp4 369.32M
    ├──71-线动力学系统(上)
    | ├──71.10混沌(一)_ev.mp4 26.29M
    | ├──71.11混沌(二)_ev.mp4 22.92M
    | ├──71.12混沌(三)_ev.mp4 19.48M
    | ├──71.13混沌(四)_ev.mp4 22.06M
    | ├──71.14混沌(五)_ev.mp4 30.06M
    | ├──71.15混沌(六)_ev.mp4 74.97M
    | ├──71.16混沌(七)_ev.mp4 154.78M
    | ├──71.17混沌(八)_ev.mp4 29.80M
    | ├──71.18混沌(九)_ev.mp4 29.53M
    | ├──71.19混沌(十)_ev.mp4 18.50M
    | ├──71.1线动力学系统(一)_ev.mp4 25.99M
    | ├──71.20混沌(十一)_ev.mp4 21.09M
    | ├──71.2线动力学系统(二)_ev.mp4 30.90M
    | ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理_ev.mp4 31.32M
    | ├──71.4Bifurcation(一)_ev.mp4 12.63M
    | ├──71.5Bifurcation(二)_ev.mp4 30.39M
    | ├──71.6Bifurcation(三)_ev.mp4 28.40M
    | ├──71.7Bifurcation(四)_ev.mp4 26.12M
    | ├──71.8Bifurcation(五)_ev.mp4 33.44M
    | └──71.9Bifurcation(六)_ev.mp4 57.34M
    ├──72-线动力学系统(下)
    | ├──72.1自然语言处理(一)_ev.mp4 28.69M
    | ├──72.2自然语言处理(二)_ev.mp4 31.79M
    | ├──72.3RNN_ev.mp4 31.55M
    | └──72.4RNN及_ev.mp4 28.39M
    ├──73-自然语言处理导入
    | ├──73.1中文分词_ev.mp4 24.91M
    | ├──73.2中文分词、依存文法分析_ev.mp4 22.11M
    | ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算_ev.mp4 35.61M
    | ├──73.4知识库构建、问答系统_ev.mp4 36.10M
    | ├──73.5示范2的豆瓣评论词云(一)_ev.mp4 48.07M
    | ├──73.6示范2的豆瓣评论词云(二)_ev.mp4 42.91M
    | ├──73.7示范2的豆瓣评论词云(三)_ev.mp4 50.17M
    | ├──73.8示范2的豆瓣评论词云(四)_ev.mp4 58.42M
    | └──73.9示范2的豆瓣评论词云(五)_ev.mp4 51.46M
    ├──74-复杂网络上的物理传输过程
    | ├──74.10一些传播动力学模型(七)_ev.mp4 28.05M
    | ├──74.11一些传播动力学模型(八)_ev.mp4 21.25M
    | ├──74.12仿真模型的建立过程(一)_ev.mp4 39.14M
    | ├──74.13仿真模型的建立过程(二)_ev.mp4 38.29M
    | ├──74.14仿真模型的建立过程(三)_ev.mp4 54.52M
    | ├──74.15仿真模型的建立过程(四)_ev.mp4 38.90M
    | ├──74.16Combining complex networks and data mining_ev.mp4 28.94M
    | ├──74.1一些基本概念_ev.mp4 17.19M
    | ├──74.2常用的统计描述物理量_ev.mp4 13.42M
    | ├──74.3四种网络模型_ev.mp4 27.73M
    | ├──74.4一些传播动力学模型(一)_ev.mp4 25.94M
    | ├──74.5一些传播动力学模型(二)_ev.mp4 26.77M
    | ├──74.6一些传播动力学模型(三)_ev.mp4 26.95M
    | ├──74.7一些传播动力学模型(四)_ev.mp4 28.36M
    | ├──74.8一些传播动力学模型(五)_ev.mp4 27.04M
    | └──74.9一些传播动力学模型(六)_ev.mp4 25.19M
    ├──75-RNN及LSTM
    | ├──75.10梯度消失与梯度爆炸(二)_ev.mp4 21.87M
    | ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法_ev.mp4 18.73M
    | ├──75.12LSTM_ev.mp4 30.34M
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