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【No739】WM 实用数据挖掘与人工智能一月特训班【完结】

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发表于 2019-10-21 21:40:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
【No739】WM 实用数据挖掘与人工智能一月特训班【完结】
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介绍.txt
1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的python环境.mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp4
1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4
2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp4
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
2、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
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
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
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
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
2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp4
2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp4
2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4
2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp4
3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4
3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
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3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4
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3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4
3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp4
4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp4
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4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp4
4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4
4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
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4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
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5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4
5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4
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5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
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6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4
6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
6、课程:Pandas的基本操作.8、Drop Data.mp4
6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4
6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4
6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4
7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4
7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4
7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4
7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4
7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4
7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4
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?.mp4
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
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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
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
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
8、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
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
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
8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
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9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4
9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4
9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4
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9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4
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
9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
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
9、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
9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4
9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4
9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4
10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
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
10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
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).mp4
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
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
10、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).mp4
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
10、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).mp4
10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4
12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4
12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4
12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4
12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4
12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4
12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4
12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4
13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
14、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
14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4
14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4
15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4
15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4
15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4
15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4
15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4
15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp4
15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4
15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4
15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4
15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4
15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型(二).mp4
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp4
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型(四).mp4
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五).mp4
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16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
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16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二).mp4
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战(一).mp4
16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二).mp4
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16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战(四).mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(一).mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(二).mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签(一).mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签(二).mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三).mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库(一).mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库(二).mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4
17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp4
18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp4
18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp4
18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4
18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4_
18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp4
18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp4
18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp4
18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4
18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4
19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML.mp4
19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4
19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一).mp4
19、课程:网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup(二).mp4
19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp4
19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二).mp4
19、课程:网络爬虫入门.8、Charity Watch(三).mp4
19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp4
19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二).mp4
19、课程:网络爬虫入门.11、弹幕爬虫(三).mp4
19、课程:网络爬虫入门.12、弹幕爬虫(四).mp4
19、课程:网络爬虫入门.13、弹幕爬虫(五).mp4
19、课程:网络爬虫入门.14、弹幕爬虫(六).mp4
20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File.mp4
20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File.mp4
20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一).mp4
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20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一).mp4
20、课程:爬虫进阶.6、认证授权(二).mp4
20、课程:爬虫进阶.7、认证授权(三).mp4
20、课程:爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展(一).mp4
20、课程:爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展(二).mp4
21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp4
21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp4
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21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp4
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21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4
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22、课程:贝叶斯统计.7、流感案例.mp4
22、课程:贝叶斯统计.8、图形化理解.mp4
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22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp4
22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.1、搜集用户发帖Comment Id(一).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id(二).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码(三).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp4
23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp4
24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4
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24、课程:贝叶斯思维.4、贝叶斯统计(四).mp4
24、课程:贝叶斯思维.5、贝叶斯公式(一).mp4
24、课程:贝叶斯思维.6、贝叶斯公式(二).mp4
24、课程:贝叶斯思维.7、贝叶斯公式(三).mp4
24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四).mp4
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
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24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4
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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25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.10、二十四小时的弹幕频率分布.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息.mp4
25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.13、脑筋急转弯(一).mp4
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26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp4
26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4
26、课程:聚类与代码实战.3、聚类的定义以及和分类的区别.mp4
26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp4
26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4
26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp4
26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4
26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类.mp4
26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp4
26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4
26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4
26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4
26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4
26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4
26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp4
27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp4
27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二).mp4
27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三).mp4
27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的.mp4
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
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
27、课程:商业社交媒体舆情分析.7、如何通过舆情分析掌握时长状况.mp4
27、课程:商业社交媒体舆情分析.8、作用价值二:提升决策敏感性.mp4
27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp4
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
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
27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp4
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28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一).mp4
28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二).mp4
28、课程:近期推荐系统概述.3、推荐系统算法概述(一).mp4
28、课程:近期推荐系统概述.4、推荐系统算法概述(二).mp4
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28、课程:近期推荐系统概述.6、推荐系统算法概述(四).mp4
28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一).mp4
28、课程:近期推荐系统概述.8、CF+矩阵分解(二).mp4
28、课程:近期推荐系统概述.9、基于图像的推荐.mp4
28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4
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
29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp4
29、课程:人工智能的江湖.3、第一次AI寒冬(二).mp4
29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬.mp4
29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.mp4
29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一).mp4
29、课程:人工智能的江湖.7、瞻仰大神(二).mp4
29、课程:人工智能的江湖.8、瞻仰大神(三).mp4
29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一).mp4
29、课程:人工智能的江湖.10、今天的应用与影响(二).mp4
29、课程:人工智能的江湖.11、今天的应用与影响(三).mp4
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
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
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
30、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.mp4
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
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.mp4
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
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
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).mp4
30、课程:机器学习在图像识别中的应用.10、机器学习总结.mp4
31、课程:Pygame.1、学习框架梳理.mp4
31、课程:Pygame.2、剩余课程安排.mp4
31、课程:Pygame.3、Flappy bird基本背景图像(一).mp4
31、课程:Pygame.4、Flappy bird基本背景图像(二).mp4
31、课程:Pygame.5、键盘操作-小鸟左右移动.mp4
31、课程:Pygame.6、扑腾扑腾翅膀(一).mp4
31、课程:Pygame.7、扑腾扑腾翅膀(二).mp4
31、课程:Pygame.8、柱子的移动.mp4
31、课程:Pygame.9、生成一系列的柱子,并且移动.mp4
31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来.mp4
31、课程:Pygame.11、假如小鸟很聪明.mp4
31、课程:Pygame.12、给小鸟计分.mp4
32、课程:Python控制系统.1、The basic self-driving loop.mp4
32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型.mp4
32、课程:Python控制系统.3、安装OpenCV.mp4
32、课程:Python控制系统.4、OpenCV练习.mp4
32、课程:Python控制系统.5、数据库基础review(一).mp4
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32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp4
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32、课程:Python控制系统.9、激光雷达.mp4
32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一).mp4
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32、课程:Python控制系统.12、Ctypes basic(三).mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片(一).mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.2、读取图片(二).mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.3、读取图片(三).mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.4、读取视频.mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.5、绘图函数.mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.6、OpenCV图像的基本操作(一).mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.7、OpenCV图像的基本操作(二).mp4
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
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.9、图像处理:颜色空间转换(二).mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.10、几何变换.mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.11、图像处理:图像平滑.mp4
33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.12、图像处理:形态学变换.mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.1、收集GTA5游戏数据(一).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.2、收集GTA5游戏数据(二).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.3、收集GTA5游戏数据(三).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.4、Check Data和OpenCV(一).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV(二).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.6、模型加载插件.mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.7、C++ review(一).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.8、C++ review(二).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process(一).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.10、模型案例分析+OpenCV process(二).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.11、模型案例分析+OpenCV process(三).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process(四).mp4
34、课程:从游戏数据中提取feature.13、模型案例分析+OpenCV process(五).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.1、作业布置.mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.2、GTA5自动驾驶分解问题(一).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.3、GTA5自动驾驶分解问题(二).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.4、GTA5自动驾驶分解问题(三).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.5、GTA5自动驾驶分解问题(四).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.6、GTA5自动驾驶分解问题(五).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线(一).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.8、GTA游戏AI识别车道分割线(二).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.9、GTA游戏AI识别车道分割线(三).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.10、GTA游戏AI识别车道分割线(四).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.11、GTA游戏AI识别车道分割线(五).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.12、GTA游戏AI识别车道分割线(六).mp4
35、课程:GTA5自动驾驶项目.13、GTA游戏AI识别车道分割线(七).mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念.mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一).mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二).mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph.mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant.mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.11、Variables和Placeholders.mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一).mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二).mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三).mp4
36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp4
37、课程:神经网络.1、神经网络.mp4
37、课程:神经网络.2、深度神经网络.mp4
37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp4
37、课程:神经网络.4、激活函数.mp4
37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp4
37、课程:神经网络.6、优化算法(二).mp4
37、课程:神经网络.7、正规化.mp4
37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp4
37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二).mp4
37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三).mp4
37、课程:神经网络.11、神经网络代码实战(四).mp4
38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp4
38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二).mp4
38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp4
38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp4
38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5.mp4
38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp4
38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net.mp4
38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16.mp4
38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network.mp4
38、课程:卷积神经网络.10、深度卷积神经网络:Residual Network.mp4
38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet.mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一).mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二).mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.4、物体检测:Fast R-CNN.mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.5、物体检测:YOLO和SSD.mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.6、文档的归类.mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.7、代码实战(一).mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.8、代码实战(二).mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.9、代码实战(三).mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四).mp4
39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp4
40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp4
40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp4
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
40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp4
40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp4
40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp4
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
40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一).mp4
40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp4
40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4
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
40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4
40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp4
40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二).mp4
41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp4
41、课程:递归神经网络.2、为什么递归.mp4
41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp4
41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp4
41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络.mp4
41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp4
41、课程:递归神经网络.7、梯度消失.mp4
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
42、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
42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.3、伪装曹雪芹(一).mp4
42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.4、伪装曹雪芹(二).mp4
42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.5、伪装曹雪芹(三).mp4
42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.6、伪装曹雪芹(四).mp4
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).mp4
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).mp4
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
43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4
43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4
43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4
43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp4
43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp4
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
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
43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二).mp4
43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp4
43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp4
43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一).mp4
43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二).mp4
43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp4
43、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
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
44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp4
44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4
44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入.mp4
44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4
44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4
44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp4
44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp4
44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp4
45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4
45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4
45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一).mp4
45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二).mp4
45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4
45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4
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
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
45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4
45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4
46、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.mp4
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
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).mp4
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
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
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
46、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
46、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
47、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
47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp4
47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp4
47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp4
47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4
47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp4
47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp4
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
47、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
47、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
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
47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4
47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4
48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4  
48、课程:强化学习:迭代法.9、迭代法求策略估值(二).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列.mp4
48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4
48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4
49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4
50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4
50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4
50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4
50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4
50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4
50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4
50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4
50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4
50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp4
50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4
50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4
50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4
50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4
50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4
51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp4
51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一).mp4
51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4
51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4
51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4
51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4
51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4
51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4
51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4
51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp4
51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp4
51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4
51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4
51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp4
52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4
52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp4
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发表于 2019-11-19 22:44:06 | 显示全部楼层
挺不错的
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发表于 2019-11-19 22:53:11 | 显示全部楼层
很实惠很好的资料
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发表于 2019-11-19 23:20:54 | 显示全部楼层
学习资料挺全的,先看一段时间再追评
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发表于 2019-11-20 00:20:01 | 显示全部楼层
很好哦,可以反复看的
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发表于 2019-11-20 00:24:10 | 显示全部楼层
期待的宝贝,超级好
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发表于 2019-11-20 00:40:43 | 显示全部楼层
教程非常好,物有所值,已经按着老师讲的方法开发出来飞机大战游戏
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发表于 2019-11-20 00:52:39 | 显示全部楼层
很好哦,可以反复看的
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发表于 2019-11-20 01:41:58 | 显示全部楼层
资料全面,从简单到复杂,发货快
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发表于 2019-11-20 01:45:19 | 显示全部楼层
学了两天了,老师讲的很好,很仔细
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