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├── 01-复杂系统/
│ ├── 1.1物理预测的胜利与失效.mp4
│ ├── 1.2预测失效原因.mp4
│ ├── 1.3复杂系统引论.mp4
│ └── 1.4生活实例与本章答疑.mp4
├── 02-大数据与机器学习/
│ ├── 2.1大数据预测因为.mp4
│ └── 2.2大数据与机器学习.mp4
├── 03-人工智能的三个阶段/
│ ├── 3.10课程大纲（二）.mp4
│ ├── 3.1规则阶段.mp4
│ ├── 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4
│ ├── 3.3课间答疑.mp4
│ ├── 3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4
│ ├── 3.5三个阶段总结分析.mp4
│ ├── 3.6人工智能的应用（一）.mp4
│ ├── 3.7人工智能的应用（二）.mp4
│ ├── 3.8课间答疑.mp4
│ └── 3.9课程大纲（一）.mp4
├── 04-高等数学—元素和极限/
│ ├── 4.10级数的收敛.mp4
│ ├── 4.11极限的定义.mp4
│ ├── 4.12极限的四则运算.mp4
│ ├── 4.13极限的复合.mp4
│ ├── 4.14连续性.mp4
│ ├── 4.1实数的定义（一）.mp4
│ ├── 4.2实数的定义（二）.mp4
│ ├── 4.3实数的定义（三）.mp4
│ ├── 4.4实数的元素个数（一）.mp4
│ ├── 4.5实数的元素个数（二）.mp4
│ ├── 4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4
│ ├── 4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4
│ ├── 4.8无穷大之比较（一）.mp4
│ └── 4.9无穷大之比较（二）.mp4
├── 05-复杂网络经济学应用/
│ ├── 5.1用网络的思维看经济结构.mp4
│ ├── 5.2复杂网络认识前后.mp4
│ ├── 5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4
│ └── 5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4
├── 06-机器学习与监督算法/
│ ├── 6.1什么是机器学习.mp4
│ ├── 6.2机器学习的类型.mp4
│ ├── 6.3简单回归实例（一）.mp4
│ ├── 6.4简单回归实例（二）.mp4
│ └── 6.5简单回归实例（三）.mp4
├── 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
│ ├── 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
│ └── 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
│ ├── 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
│ ├── 9.1导数的定义.mp4
│ ├── 9.2初等函数的导数.mp4
│ ├── 9.3反函数的导数（一）.mp4
│ ├── 9.4反函数的导数（二）.mp4
│ ├── 9.5复合函数的导数.mp4
│ ├── 9.6泰勒展开.mp4
│ ├── 9.7罗尔定理.mp4
│ ├── 9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4
│ └── 9.9洛比塔法则.mp4
├── 10-贝叶斯理论/
│ ├── 10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4
│ ├── 10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4
│ ├── 10.12贝叶斯决策（一）.mp4
│ ├── 10.13贝叶斯决策（二）.mp4
│ ├── 10.14贝叶斯决策（三）.mp4
│ ├── 10.1梯度优化（一）.mp4
│ ├── 10.2梯度优化（二）.mp4
│ ├── 10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4
│ ├── 10.4概率与事件.mp4
│ ├── 10.5贝叶斯推理（一）.mp4
│ ├── 10.6贝叶斯推理（二）.mp4
│ ├── 10.7贝叶斯推理（三）.mp4
│ ├── 10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4
│ └── 10.9贝叶斯推理深入.mp4
├── 11-高等数学—泰勒展开/
│ ├── 11.1泰勒展开.mp4
│ ├── 11.2展开半径.mp4
│ ├── 11.3欧拉公式.mp4
│ ├── 11.4泰勒展开求极限（一）.mp4
│ └── 11.5泰勒展开求极限（二）.mp4
├── 12-高等数学—偏导数/
│ ├── 12.1偏导数的对称性.mp4
│ ├── 12.2链式法则.mp4
│ └── 12.3梯度算符、拉氏算符.mp4
├── 13-高等数学—积分/
│ ├── 13.1黎曼积.mp4
│ ├── 13.2微积分基本定理.mp4
│ ├── 13.3分部积分（一）.mp4
│ └── 13.4分部积分（二）.mp4
├── 14-高等数学—正态分布/
│ ├── 14.1标准正态分布.mp4
│ ├── 14.2中心极限定理.mp4
│ ├── 14.3误差函数.mp4
│ ├── 14.4二维正态分布.mp4
│ └── 14.5多维正态分布.mp4
├── 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/
│ ├── 15.10朴素贝叶斯（三）.mp4
│ ├── 15.11最大似然估计（一）.mp4
│ ├── 15.12最大似然估计（二）.mp4
│ ├── 15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4
│ ├── 15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4
│ ├── 15.3贝叶斯先验.mp4
│ ├── 15.4先验到后验的过程.mp4
│ ├── 15.5朴素贝叶斯（一）.mp4
│ ├── 15.6朴素贝叶斯（二）.mp4
│ ├── 15.7算法设计.mp4
│ ├── 15.8TF-IDF（一）.mp4
│ └── 15.9TF-IDF（二）.mp4
├── 16-线/
│ ├── 16.10常规线空间.mp4
│ ├── 16.11线关.mp4
│ ├── 16.12秩.mp4
│ ├── 16.1线代数概述.mp4
│ ├── 16.2线代数应用方法论.mp4
│ ├── 16.3线律.mp4
│ ├── 16.4线空间.mp4
│ ├── 16.5线空间八条法则（一）.mp4
│ ├── 16.6线空间八条法则（二）.mp4
│ ├── 16.7线空间八条法则（三）.mp4
│ ├── 16.8连续傅.mp4
│ └── 16.9傅立.mp4
├── 17-数据科学和统计学（上）/
│ ├── 17.10随机变量（二）.mp4
│ ├── 17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4
│ ├── 17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4
│ ├── 17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4
│ ├── 17.1课程Overview.mp4
│ ├── 17.2回顾统计学（一）.mp4
│ ├── 17.3回顾统计学（二）.mp4
│ ├── 17.4回顾统计学（三）.mp4
│ ├── 17.5回顾数据科学（一）.mp4
│ ├── 17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4
│ ├── 17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4
│ ├── 17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4
│ └── 17.9随机变量（一）.mp4
├── 18-线代数—矩阵、等价类和行列式/
│ ├── 18.10等价类.mp4
│ ├── 18.11行列式（一）.mp4
│ ├── 18.12行列式（二）.mp4
│ ├── 18.13行列式（三）.mp4
│ ├── 18.1线代数知识点回顾.mp4
│ ├── 18.2矩阵表示线变化.mp4
│ ├── 18.3可矩阵表示坐标变化.mp4
│ ├── 18.4相似矩阵.mp4
│ ├── 18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4
│ ├── 18.6线代数解微分方程.mp4
│ ├── 18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4
│ ├── 18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4
│ └── 18.9等价关系.mp4
├── 19-Python基础课程（上）/
│ ├── 19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4
│ ├── 19.11变量类型—列表类型（一）.mp4
│ ├── 19.12变量类型—列表类型（二）.mp4
│ ├── 19.13变量类型—列表类型（三）.mp4
│ ├── 19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4
│ ├── 19.15变量类型—字典类型（二）.mp4
│ ├── 19.1Python介绍（一）.mp4
│ ├── 19.2Python介绍（二）.mp4
│ ├── 19.3变量—命名规范.mp4
│ ├── 19.4变量—代码规范.mp4
│ ├── 19.5变量类型—数值类型.mp4
│ ├── 19.6变量类型—bool类型.mp4
│ ├── 19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4
│ ├── 19.8课间答疑.mp4
│ └── 19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4
├── 20-线代数—特征值与特征向量/
│ ├── 20.10线代数核心定理.mp4
│ ├── 20.11对偶空间（一）.mp4
│ ├── 20.12对偶空间（二）.mp4
│ ├── 20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4
│ ├── 20.14厄米矩阵.mp4
│ ├── 20.1线代数知识点回顾.mp4
│ ├── 20.2例题讲解（一）.mp4
│ ├── 20.3例题讲解（二）.mp4
│ ├── 20.4例题讲解（三）.mp4
│ ├── 20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4
│ ├── 20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4
│ ├── 20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4
│ ├── 20.8本征值的计算（一）.mp4
│ └── 20.9本征值的计算（二）.mp4
├── 21-监督学习框架/
│ ├── 21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4
│ ├── 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）.mp4
│ ├── 21.14高斯判别模型（二）.mp4
│ ├── 21.1经验误差和泛化误差.mp4
│ ├── 21.2最大后验估计.mp4
│ ├── 21.3正则化.mp4
│ ├── 21.4lasso回归.mp4
│ ├── 21.5超参数（一）.mp4
│ ├── 21.6超参数（二）.mp4
│ ├── 21.7监督学习框架（一）.mp4
│ ├── 21.8监督学习框架（二）.mp4
│ └── 21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4
├── 22-Python基础课程（下）/
│ ├── 22.10函数（三）.mp4
│ ├── 22.11函数（四）.mp4
│ ├── 22.12类（一）.mp4
│ ├── 22.13类（二）.mp4
│ ├── 22.14类（三）.mp4
│ ├── 22.1条件判断（一）.mp4
│ ├── 22.2条件判断（二）.mp4
│ ├── 22.3循环（一）.mp4
│ ├── 22.4循环（二）.mp4
│ ├── 22.5课间答疑.mp4
│ ├── 22.6循环（三）.mp4
│ ├── 22.7循环（四）.mp4
│ ├── 22.8函数（一）.mp4
│ └── 22.9函数（二）.mp4
├── 23-PCA、降维方法引入/
│ ├── 23.1无监督学习框架.mp4
│ ├── 23.2降维存在的原因.mp4
│ ├── 23.3PCA数学分析方法（一）.mp4
│ ├── 23.4PCA数学分析方法（二）.mp4
│ ├── 23.5PCA数学分析方法（三）.mp4
│ ├── 23.6PCA数学分析方法（四）.mp4
│ ├── 23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4
│ ├── 23.8PCA背后的假设（一）.mp4
│ └── 23.9PCA背后的假设（二）.mp4
├── 24-数据科学和统计学（下）/
│ ├── 24.10参数估计（一）.mp4
│ ├── 24.11参数估计（二）.mp4
│ ├── 24.12假设检验（一）.mp4
│ ├── 24.13假设检验（二）.mp4
│ ├── 24.1课程Overview.mp4
│ ├── 24.2理解统计思想（一）.mp4
│ ├── 24.3理解统计思想（二）.mp4
│ ├── 24.4理解统计思想（三）.mp4
│ ├── 24.5概率空间.mp4
│ ├── 24.6随机变量（一）.mp4
│ ├── 24.7随机变量（二）.mp4
│ ├── 24.8随机变量（三）.mp4
│ └── 24.9随机变量（四）.mp4
├── 25-Python操作数据库、 Python爬虫/
│ ├── 25.10Python操作数据库（二）.mp4
│ ├── 25.11Python操作数据库（三）.mp4
│ ├── 25.12Python操作数据库（四）.mp4
│ ├── 25.13Python爬虫（一）.mp4
│ ├── 25.14Python爬虫（二）.mp4
│ ├── 25.15Python爬虫（三）.mp4
│ ├── 25.16Python爬虫（四）.mp4
│ ├── 25.17Python爬虫（五）.mp4
│ ├── 25.1课程介绍.mp4
│ ├── 25.2认识关系型数据库（一）.mp4
│ ├── 25.3认识关系型数据库（二）.mp4
│ ├── 25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4
│ ├── 25.5命令行操作数据库（一）.mp4
│ ├── 25.6命令行操作数据库（二）.mp4
│ ├── 25.7命令行操作数据库（三）.mp4
│ ├── 25.8命令行操作数据库（四）.mp4
│ └── 25.9Python操作数据库（一）.mp4
├── 26-线分类器/
│ ├── 26.10Perceptron（三）.mp4
│ ├── 26.11Perceptron（四）.mp4
│ ├── 26.12熵与信息（一）.mp4
│ ├── 26.13熵与信息（二）.mp4
│ ├── 26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4
│ ├── 26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4
│ ├── 26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4
│ ├── 26.4线分类器.mp4
│ ├── 26.5LDA（一）.mp4
│ ├── 26.6LDA（二）.mp4
│ ├── 26.7LDA（三）.mp4
│ ├── 26.8Perceptron（一）.mp4
│ └── 26.9Perceptron（二）.mp4
├── 27-Python进阶（上）/
│ ├── 27.10Pandas基本操作（四）.mp4
│ ├── 27.11Pandas绘图（一）.mp4
│ ├── 27.12Pandas绘图（二）.mp4
│ ├── 27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4
│ ├── 27.14Pandas绘图（四）.mp4
│ ├── 27.1NumPy基本操作（一）.mp4
│ ├── 27.2NumPy基本操作（二）.mp4
│ ├── 27.3NumPy基本操作（三）.mp4
│ ├── 27.4NumPy基本操作（四）.mp4
│ ├── 27.5NumPy基本操作（五）.mp4
│ ├── 27.6NumPy基本操作（六）.mp4
│ ├── 27.7Pandas基本操作（一）.mp4
│ ├── 27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4
│ └── 27.9Pandas基本操作（三）.mp4
├── 28-Scikit-Learn/
│ ├── 28.1课程介绍.mp4
│ ├── 28.2Scikit-Learn介绍.mp4
│ ├── 28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4
│ ├── 28.4数据处理（二）.mp4
│ ├── 28.5模型实例、模型选择（一）.mp4
│ ├── 28.6模型实例、模型选择（二）.mp4
│ ├── 28.7模型实例、模型选择（三）.mp4
│ ├── 28.8模型实例、模型选择（四）.mp4
│ └── 28.9模型实例、模型选择（五）.mp4
├── 29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入/
│ ├── 29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4
│ ├── 29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4
│ ├── 29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4
│ ├── 29.13SVM引入.mp4
│ ├── 29.1熵（一）.mp4
│ ├── 29.2熵（二）.mp4
│ ├── 29.3熵（三）.mp4
│ ├── 29.4熵（四）.mp4
│ ├── 29.5熵（五）.mp4
│ ├── 29.6熵（六）.mp4
│ ├── 29.7熵（七）.mp4
│ ├── 29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4
│ └── 29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4
├── 30-Python进阶（下）/
│ ├── 30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4
│ ├── 30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4
│ ├── 30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4
│ ├── 30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4
│ ├── 30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4
│ ├── 30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4
│ ├── 30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4
│ ├── 30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4
│ └── 30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4
├── 31-决策树/
│ ├── 31.1决策树（一）.mp4
│ ├── 31.2决策树（二）.mp4
│ ├── 31.3决策树（三）.mp4
│ └── 31.4决策树（四）.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
│ ├── 32.6图形选择（一）.mp4
│ ├── 32.7图形选择（二）.mp4
│ └── 32.8图形选择（三）.mp4
├── 33-云计算初步/
│ ├── 33.1Hadoop介绍.mp4
│ ├── 33.2Hdfs应用（一）.mp4
│ ├── 33.3Hdfs应用（二）.mp4
│ ├── 33.4MapReduce（一）.mp4
│ ├── 33.5MapReduce（二）.mp4
│ ├── 33.6Hive应用（一）.mp4
│ ├── 33.7Hive应用（二）.mp4
│ ├── 33.8Hive应用（三）.mp4
│ └── 33.9Hive应用（四）.mp4
├── 34-D-Park实战/
│ ├── 34.10Spark应用（四）.mp4
│ ├── 34.11Spark应用（五）.mp4
│ ├── 34.12Spark应用（六）.mp4
│ ├── 34.13Spark应用（七）.mp4
│ ├── 34.1Pig应用（一）.mp4
│ ├── 34.2Pig应用（二）.mp4
│ ├── 34.3Pig应用（三）.mp4
│ ├── 34.4Pig应用（四）.mp4
│ ├── 34.5Pig应用（五）.mp4
│ ├── 34.6Pig应用（六）.mp4
│ ├── 34.7Spark应用（一）.mp4
│ ├── 34.8Spark应用（二）.mp4
│ └── 34.9Spark应用（三）.mp4
├── 35-第四范式分享/
│ ├── 35.1推荐技术的介绍.mp4
│ ├── 35.2人是如何推荐商品的.mp4
│ ├── 35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4
│ ├── 35.4求解—从数据到模型.mp4
│ ├── 35.5数据拆分与特征工程.mp4
│ ├── 35.6推荐系统机器学习模型.mp4
│ ├── 35.7评估模型.mp4
│ └── 35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4
├── 36-决策树到随机森林/
│ ├── 36.10Bagging与决策树（一）.mp4
│ ├── 36.11Bagging与决策树（二）.mp4
│ ├── 36.12Boosting方法（一）.mp4
│ ├── 36.13Boosting方法（二）.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
│ ├── 36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4
│ ├── 36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4
│ ├── 36.5模型参数的介绍.mp4
│ ├── 36.6集成方法（一）.mp4
│ ├── 36.7集成方法（二）.mp4
│ ├── 36.8Blending.mp4
│ └── 36.9gt多样化.mp4
├── 37-数据呈现进阶/
│ ├── 37.10D3（三）.mp4
│ ├── 37.11div.html.mp4
│ ├── 37.12svg.html.mp4
│ ├── 37.13D3支持的数据类型.mp4
│ ├── 37.14Make a map（一）.mp4
│ ├── 37.15Make a map（二）.mp4
│ ├── 37.1静态信息图（一）.mp4
│ ├── 37.2静态信息图（二）.mp4
│ ├── 37.3静态信息图（三）.mp4
│ ├── 37.4静态信息图（四）.mp4
│ ├── 37.5静态信息图（五）.mp4
│ ├── 37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4
│ ├── 37.7DOM和开发者工具.mp4
│ ├── 37.8D3（一）.mp4
│ └── 37.9D3（二）.mp4
├── 38-强化学习（上）/
│ ├── 38.10Policy Learning（二）.mp4
│ ├── 38.11Policy Learning（三）.mp4
│ ├── 38.12Policy Learning（四）.mp4
│ ├── 38.13Policy Learning（五）.mp4
│ ├── 38.14Policy Learning（六）.mp4
│ ├── 38.1你所了解的强化学习是什么.mp4
│ ├── 38.2经典条件反射（一）.mp4
│ ├── 38.3经典条件反射（二）.mp4
│ ├── 38.4操作性条件反射.mp4
│ ├── 38.5Evaluation Problem（一）.mp4
│ ├── 38.6Evaluation Problem（二）.mp4
│ ├── 38.7Evaluation Problem（三）.mp4
│ ├── 38.8Evaluation Problem（四）.mp4
│ └── 38.9Policy Learning（一）.mp4
├── 39-强化学习（下）/
│ ├── 39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4
│ ├── 39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4
│ ├── 39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4
│ ├── 39.13RL in alphaGo（一）.mp4
│ ├── 39.14RL in alphaGo（二）.mp4
│ ├── 39.15RL in alphaGo（三）.mp4
│ ├── 39.16RL in alphaGo（四）.mp4
│ ├── 39.1Policy Learning总结.mp4
│ ├── 39.2基于模型的RL（一）.mp4
│ ├── 39.3基于模型的RL（二）.mp4
│ ├── 39.4基于模型的RL（三）.mp4
│ ├── 39.5基于模型的RL（四）.mp4
│ ├── 39.6基于模型的RL（五）.mp4
│ ├── 39.7基于模型的RL（六）.mp4
│ ├── 39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4
│ └── 39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4
├── 40-SVM和网络引入/
│ ├── 40.10SVM（九）.mp4
│ ├── 40.11SVM（十）.mp4
│ ├── 40.12SVM（十一）.mp4
│ ├── 40.13SVM（十二）和网络引入.mp4
│ ├── 40.1VC维.mp4
│ ├── 40.2SVM（一）.mp4
│ ├── 40.3SVM（二）.mp4
│ ├── 40.4SVM（三）.mp4
│ ├── 40.5SVM（四）.mp4
│ ├── 40.6SVM（五）.mp4
│ ├── 40.7SVM（六）.mp4
│ ├── 40.8SVM（七）.mp4
│ └── 40.9SVM（八）.mp4
├── 41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用/
│ ├── 41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.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
│ ├── 41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4
│ ├── 41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4
│ ├── 41.1集成模型总结（一）.mp4
│ ├── 41.2集成模型总结（二）.mp4
│ ├── 41.3集成模型总结（三）.mp4
│ ├── 41.4集成模型总结（四）.mp4
│ ├── 41.5集成模型总结（五）.mp4
│ ├── 41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4
│ ├── 41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4
│ ├── 41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4
│ └── 41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4
├── 42-网络/
│ ├── 42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4
│ ├── 42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4
│ ├── 42.3网络（一）.mp4
│ ├── 42.4网络（二）.mp4
│ ├── 42.5网络（三）.mp4
│ └── 42.6网络（四）.mp4
├── 43-监督学习－回归/
│ ├── 43.10经验分享（一）.mp4
│ ├── 43.11经验分享（二）.mp4
│ ├── 43.12经验分享（三）.mp4
│ ├── 43.1机器学习的概念和监督学习.mp4
│ ├── 43.2机器学习工作流程（一）.mp4
│ ├── 43.3机器学习工作流程（二）.mp4
│ ├── 43.4机器学习工作流程（三）.mp4
│ ├── 43.5机器学习工作流程（四）.mp4
│ ├── 43.6案例分析（一）.mp4
│ ├── 43.7案例分析（二）.mp4
│ ├── 43.8案例分析（三）.mp4
│ └── 43.9案例分析（四）.mp4
├── 44-监督学习－分类/
│ ├── 44.10模型训练与选择（二）.mp4
│ ├── 44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4
│ ├── 44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4
│ ├── 44.13地震数据可视化过程（一）.mp4
│ ├── 44.14地震数据可视化过程（二）.mp4
│ ├── 44.1常用的分类算法.mp4
│ ├── 44.2模型评估标准和案例分析.mp4
│ ├── 44.3数据探索（一）.mp4
│ ├── 44.4数据探索（二）.mp4
│ ├── 44.5数据探索（三）.mp4
│ ├── 44.6数据探索（四）.mp4
│ ├── 44.7数据探索（五）.mp4
│ ├── 44.8数据探索（六）.mp4
│ └── 44.9模型训练与选择（一）.mp4
├── 45-网络基础与卷积网络/
│ ├── 45.10网络（十）.mp4
│ ├── 45.11图像处理基础.mp4
│ ├── 45.12卷积（一）.mp4
│ ├── 45.13卷积（二）.mp4
│ ├── 45.1网络（一）.mp4
│ ├── 45.2网络（二）.mp4
│ ├── 45.3网络（三）.mp4
│ ├── 45.4网络（四）.mp4
│ ├── 45.6网络（六）.mp4
│ ├── 45.7网络（七）.mp4
│ ├── 45.8网络（八）.mp4
│ ├── 45.9网络（九）.mp4
│ └── 45.网络（五）.mp4
├── 46-时间序列预测/
│ ├── 46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4
│ ├── 46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4
│ ├── 46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4
│ ├── 46.13课程答疑.mp4
│ ├── 46.1时间序列预测概述（一）.mp4
│ ├── 46.2时间序列预测概述（二）.mp4
│ ├── 46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4
│ ├── 46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4
│ ├── 46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4
│ ├── 46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4
│ ├── 46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4
│ ├── 46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4
│ └── 46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4
├── 47-人工智能金融应用/
│ ├── 47.1人工智能金融应用（一）.mp4
│ ├── 47.2人工智能金融应用（二）.mp4
│ ├── 47.3人工智能金融应用（三）.mp4
│ ├── 47.4人工智能金融应用（四）.mp4
│ ├── 47.5机器学习方法（一）.mp4
│ ├── 47.6机器学习方法（二）.mp4
│ ├── 47.7机器学习方法（三）.mp4
│ └── 47.8机器学习方法（四）.mp4
├── 48-计算机视觉深度学习入门目的篇/
│ ├── 48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4
│ ├── 48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4
│ ├── 48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4
│ ├── 48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4
│ ├── 48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4
│ ├── 48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4
│ └── 48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4
├── 49-计算机视觉深度学习入门结构篇/
│ ├── 49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4
│ ├── 49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4
│ ├── 49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4
│ ├── 49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4
│ ├── 49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4
│ ├── 49.2特征如何组织（一）.mp4
│ ├── 49.3特征如何组织（二）.mp4
│ ├── 49.4特征如何组织（三）.mp4
│ ├── 49.5特征如何组织（四）.mp4
│ ├── 49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4
│ ├── 49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4
│ ├── 49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4
│ └── 49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4
├── 50-计算机视觉学习入门优化篇/
│ ├── 50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4
│ ├── 50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4
│ ├── 50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4
│ ├── 50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4
│ ├── 50.5优化器和多机并行.mp4
│ └── 50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4
├── 51-计算机视觉深度学习入门数据篇/
│ ├── 51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4
│ ├── 51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4
│ ├── 51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.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）.mp4
│ ├── 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-个化推荐算法/
│ ├── 53.10工程望.mp4
│ ├── 53.1个化推荐的发展.mp4
│ ├── 53.2推荐算法的演进（一）.mp4
│ ├── 53.3推荐算法的演进（二）.mp4
│ ├── 53.4推荐算法的演进（三）.mp4
│ ├── 53.5推荐算法的演进（四）.mp4
│ ├── 53.6建模step by step（一）.mp4
│ ├── 53.7建模step by step（二）.mp4
│ ├── 53.8建模step by step（三）.mp4
│ └── 53.9算法评估和迭代.mp4
├── 54-Pig和Spark巩固/
│ ├── 54.10Spark巩固（五）.mp4
│ ├── 54.1Pig巩固（一）.mp4
│ ├── 54.2Pig巩固（二）.mp4
│ ├── 54.3Pig巩固（三）.mp4
│ ├── 54.4Pig巩固（四）.mp4
│ ├── 54.5Pig巩固（五）.mp4
│ ├── 54.6Spark巩固（一）.mp4
│ ├── 54.7Spark巩固（二）.mp4
│ ├── 54.8Spark巩固（三）.mp4
│ └── 54.9Spark巩固（四）.mp4
├── 55-人工智能与设计/
│ ├── 55.10使用人工智能的方式.mp4
│ ├── 55.1智能存在的意义是什么.mp4
│ ├── 55.2已有人工智的设计应用.mp4
│ ├── 55.3人的智能（一）.mp4
│ ├── 55.4人的智能（二）.mp4
│ ├── 55.5人的智能的特点（一）.mp4
│ ├── 55.6人的智能的特点（二）.mp4
│ ├── 55.7人的智能的特点（三）.mp4
│ ├── 55.8人工智能（一）.mp4
│ └── 55.9人工智能（二）.mp4
├── 56-网络/
│ ├── 56.1卷积的本质.mp4
│ ├── 56.2卷积的三大特点.mp4
│ ├── 56.3Pooling.mp4
│ ├── 56.4数字识别（一）.mp4
│ ├── 56.5数字识别（二）.mp4
│ ├── 56.6感受野.mp4
│ └── 56.7RNN.mp4
├── 57-线动力学/
│ ├── 57.1非线动力学.mp4
│ ├── 57.2线动力系统.mp4
│ ├── 57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4
│ ├── 57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4
│ └── 57.6Poincare引理.mp4
├── 58-订单流模型/
│ ├── 58.1交易.mp4
│ ├── 58.2点过程基础（一）.mp4
│ ├── 58.3点过程基础（二）.mp4
│ ├── 58.4点过程基础（三）.mp4
│ ├── 58.5订单流数据分析（一）.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）.mp4
│ └── 58.9订单流数据分析（五）.mp4
├── 59-区块链一场革命/
│ ├── 59.1比特币（一）.mp4
│ ├── 59.2比特币（二）.mp4
│ ├── 59.3比特币（三）.mp4
│ └── 59.4以太坊简介及ICO.mp4
├── 60-统计物理专题（一）/
│ ├── 60.10证明理想气体方程.mp4
│ ├── 60.11化学势.mp4
│ ├── 60.12四大热力学势（一）.mp4
│ ├── 60.13 四大热力学势（二）.mp4
│ ├── 60.1统计物理的开端(一).mp4
│ ├── 60.2统计物理的开端（二）.mp4
│ ├── 60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4
│ ├── 60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4
│ ├── 60.5再造整个世界（一）.mp4
│ ├── 60.6再造整个世界（二）.mp4
│ ├── 60.7温度的本质（一）.mp4
│ ├── 60.8温度的本质（二）.mp4
│ └── 60.9.mp4
├── 61-统计物理专题（二）/
│ ├── 61.1神奇公式.mp4.mp4
│ ├── 61.2信息熵（一）.mp4
│ ├── 61.3信息熵（二）.mp4
│ ├── 61.4Boltzmann分布.mp4
│ └── 61.5配分函数Z.mp4
├── 62-复杂网络简介/
│ ├── 62.1Networks in real worlds.mp4
│ ├── 62.2BasicConcepts（一）.mp4
│ ├── 62.3BasicConcepts（二）.mp4
│ ├── 62.4Models（一）.mp4
│ ├── 62.5Models（二）.mp4
│ ├── 62.6Algorithms（一）.mp4
│ └── 62.7Algorithms（二）.mp4
├── 63-ABM简介及金融市场建模/
│ ├── 63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4
│ ├── 63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4
│ ├── 63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4
│ ├── 63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4
│ ├── 63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4
│ ├── 63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4
│ ├── 63.16学习模型.mp4
│ ├── 63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4
│ ├── 63.18ABM的特点.mp4
│ ├── 63.1课程介绍.mp4
│ ├── 63.2系统与系统建模.mp4
│ ├── 63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4
│ ├── 63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4
│ ├── 63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4
│ ├── 63.6ABM为经济系统建模.mp4
│ ├── 63.7经典经济学如何给市场建模.mp4
│ ├── 63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4
│ └── 63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4
├── 64-用伊辛模型理解复杂系统/
│ ├── 64.10（网络中的）投票模型.mp4
│ ├── 64.11观念动力学.mp4
│ ├── 64.12集体运动Vicsek模型.mp4
│ ├── 64.13自旋玻璃.mp4
│ ├── 64.14Hopfield神经网络.mp4
│ ├── 64.15限制Boltzmann机.mp4
│ ├── 64.16深度学习与重正化群（一）.mp4
│ ├── 64.17深度学习与重正化群（二）.mp4
│ ├── 64.18总结.mp4
│ ├── 64.19答疑.mp4
│ ├── 64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4
│ ├── 64.2伊辛模型（一）.mp4
│ ├── 64.3伊辛模型（二）.mp4
│ ├── 64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4
│ ├── 64.5Ising Model(2D).mp4
│ ├── 64.6相变和临界现象.mp4
│ ├── 64.7Critical Exponents.mp4
│ ├── 64.8正问题和反问题.mp4
│ └── 64.9（空间中的）投票模型.mp4
├── 65-金融市场的复杂性/
│ ├── 65.10Classical Benchmarks（五）.mp4
│ ├── 65.11Endogenous Risk（一）.mp4
│ ├── 65.12Endogenous Risk（二）.mp4
│ ├── 65.13Endogenous Risk（三）.mp4
│ ├── 65.14Endogenous Risk（四）.mp4
│ ├── 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
│ ├── 65.2导论（二）.mp4
│ ├── 65.3导论（三）.mp4
│ ├── 65.4导论（四）.mp4
│ ├── 65.5导论（五）.mp4
│ ├── 65.6Classical Benchmarks（一）.mp4
│ ├── 65.7Classical Benchmarks（二）.mp4
│ ├── 65.8Classical Benchmarks（三）.mp4
│ └── 65.9Classical Benchmarks（四）.mp4
├── 66-广泛出现的幂律分布/
│ ├── 66.1界（一）.mp4
│ ├── 66.2界（二）.mp4
│ ├── 66.3界（三）.mp4
│ ├── 66.4界（四）.mp4
│ ├── 66.5城市、商业（一）.mp4
│ ├── 66.6城市、商业（二）.mp4
│ ├── 66.7启示（一）.mp4
│ ├── 66.8启示（二）.mp4
│ └── 66.9总结.mp4
├── 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
│ ├── 67.14更多的类似的算法（一）.mp4
│ ├── 67.15更多的类似的算法（二）.mp4
│ ├── 67.16答疑.mp4
│ ├── 67.1课程回顾及答疑.mp4
│ ├── 67.2概括（一）.mp4
│ ├── 67.3概括（二）.mp4
│ ├── 67.4模拟退火算法（一）.mp4
│ ├── 67.5模拟退火算法（二）.mp4
│ ├── 67.6进化相关的算法（一）.mp4
│ ├── 67.7进化相关的算法（二）.mp4
│ ├── 67.8进化相关的算法（三）.mp4
│ └── 67.9进化相关的算法（四）.mp4
├── 68-机器学习的方法/
│ ├── 68.10输出是最好的学习（二）.mp4
│ ├── 68.11案例（一）.mp4
│ ├── 68.12案例（二）.mp4
│ ├── 68.13案例（三）.mp4
│ ├── 68.14案例（四）.mp4
│ ├── 68.15案例（五）.mp4
│ ├── 68.1为什么要讲学习方法.mp4
│ ├── 68.2阅读论文.mp4
│ ├── 68.3综述式文章举例（一）.mp4
│ ├── 68.4综述式文章举例（二）.mp4
│ ├── 68.5碎片化时间学习及书籍.mp4
│ ├── 68.6视频学习资源及做思维导图.mp4
│ ├── 68.7铁哥答疑（一）.mp4
│ ├── 68.8铁哥答疑（二）.mp4
│ └── 68.9输出是最好的学习（一）.mp4
├── 69-模型可视化工程管理/
│ ├── 69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4
│ ├── 69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4
│ ├── 69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4
│ ├── 69.13日志管理系统—ELK.mp4
│ ├── 69.14极速Bi系统—superset.mp4
│ ├── 69.15Dashboard补充.mp4
│ ├── 69.16ELK补充.mp4
│ ├── 69.17Superset补充.mp4
│ ├── 69.18Superset补充及总结.mp4
│ ├── 69.1课程简介.mp4
│ ├── 69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4
│ ├── 69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4
│ ├── 69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4
│ ├── 69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4
│ ├── 69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4
│ ├── 69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4
│ ├── 69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4
│ └── 69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4
├── 70-Value Iteration Networks/
│ ├── 70.1Background&Motivation.mp4
│ ├── 70.2Value Iteration.mp4
│ ├── 70.3Grid—world Domain.mp4
│ └── 70.4总结及答疑.mp4
├── 71-线动力学系统（上）/
│ ├── 71.10混沌（一）.mp4
│ ├── 71.11混沌（二）.mp4
│ ├── 71.12混沌（三）.mp4
│ ├── 71.13混沌（四）.mp4
│ ├── 71.14混沌（五）.mp4
│ ├── 71.15混沌（六）.mp4
│ ├── 71.16混沌（七）.mp4
│ ├── 71.17混沌（八）.mp4
│ ├── 71.18混沌（九）.mp4
│ ├── 71.19混沌（十）.mp4
│ ├── 71.1线动力学系统（一）.mp4
│ ├── 71.20混沌（十一）.mp4
│ ├── 71.2线动力学系统（二）.mp4
│ ├── 71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4
│ ├── 71.4Bifurcation（一）.mp4
│ ├── 71.5Bifurcation（二）.mp4
│ ├── 71.6Bifurcation（三）.mp4
│ ├── 71.7Bifurcation（四）.mp4
│ ├── 71.8Bifurcation（五）.mp4
│ └── 71.9Bifurcation（六）.mp4
├── 72-线动力学系统（下）/
│ ├── 72.1自然语言处理（一）.mp4
│ ├── 72.2自然语言处理（二）.mp4
│ ├── 72.3RNN.mp4
│ └── 72.4RNN及.mp4
├── 73-自然语言处理导入/
│ ├── 73.1中文分词.mp4
│ ├── 73.2中文分词、依存文法分析.mp4
│ ├── 73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4
│ ├── 73.4知识库构建、问答系统.mp4
│ ├── 73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4
│ ├── 73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4
│ ├── 73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4
│ ├── 73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp4
│ └── 73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp4
├── 74-复杂网络上的物理传输过程/
│ ├── 74.10一些传播动力学模型（七）.mp4
│ ├── 74.11一些传播动力学模型（八）.mp4
│ ├── 74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4
│ ├── 74.13仿真模型的建立过程（二）.mp4
│ ├── 74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4
│ ├── 74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4
│ ├── 74.16Combining complex networks and data mining.mp4
│ ├── 74.1一些基本概念.mp4
│ ├── 74.2常用的统计描述物理量.mp4
│ ├── 74.3四种网络模型.mp4
│ ├── 74.4一些传播动力学模型（一）.mp4
│ ├── 74.5一些传播动力学模型（二）.mp4
│ ├── 74.6一些传播动力学模型（三）.mp4
│ ├── 74.7一些传播动力学模型（四）.mp4
│ ├── 74.8一些传播动力学模型（五）.mp4
│ └── 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
│ ├── 75.14词向量、Deep RNN.mp4
│ ├── 75.15Encoder Decoder Structure.mp4
│ ├── 75.16LSTM Text Generation（一）.mp4
│ ├── 75.17LSTM Text Generation（二）.mp4
│ ├── 75.18LSTM Text Generation（三）.mp4
│ ├── 75.1RNN—序列处理器（一）.mp4
│ ├── 75.2RNN—序列处理器（二）.mp4
│ ├── 75.3A simple enough case.mp4
│ ├── 75.4A dance between fix points.mp4
│ ├── 75.5Fix point、Train Chaos.mp4
│ ├── 75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4
│ ├── 75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4
│ ├── 75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4
│ └── 75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4
├── 76-漫谈人工智能创业/
│ ├── 76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4
│ ├── 76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4
│ ├── 76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4
│ ├── 76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4
│ ├── 76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4
│ ├── 76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4
│ ├── 76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4
│ ├── 76.17关于Entrepreneurship.mp4
│ ├── 76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4
│ ├── 76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp4
│ ├── 76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp4
│ ├── 76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4
│ ├── 76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4
│ ├── 76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4
│ ├── 76.7人工智能创业中的商业思维.mp4
│ ├── 76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4
│ └── 76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4
├── 77-学习其他主题/
│ ├── 77.1.mp4
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发表于 2019-7-10 18:02:42
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