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万门大学 人工智能/大数据与复杂系统视频教程（78章共32.7G）30天特训班 01-复杂系统 02-大数据与机器学习 03-人工智能的三个阶段 04-高等数学—元素和极限 05-复杂网络经济学应用 06-机器学习与监督算法 07-阿尔法狗与强化学习算法 08-高等数学—两个重要的极限定理 09-高等数学—导数 10-贝叶斯理论 11-高等数学—泰勒展开 12-高等数学—偏导数 13-高等数学—积分 14-高等数学—正态分布 15-朴素贝叶斯和最大似然估计 16-线性代数—线性空间和线性变换 17-数据科学和统计学（上） 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式 19-Python基础课程（上） 20-线性代数—特征值与特征向量 21-监督学习框架 22-Python基础课程（下） 23-PCA、降维方法引入 24-数据科学和统计学（下） 25-Python操作数据库、 Python爬虫 26-线性分类器 27-Python进阶（上） 28-Scikit-Learn 29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 30-Python进阶（下） 31-决策树 32-数据呈现基础 33-云计算初步 34-D-Park实战 35-第四范式分享 36-决策树到随机森林 37-数据呈现进阶 38-强化学习（上） 39-强化学习（下） 40-SVM和神经网络引入 41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 42-神经网络 43-监督学习－回归 44-监督学习－分类 45-神经网络基础与卷积网络 46-时间序列预测 47-人工智能金融应用 48-计算机视觉深度学习入门目的篇 49-计算机视觉深度学习入门结构篇 50-计算机视觉深度学习入门优化篇 51-计算机视觉深度学习入门数据篇 52-计算机视觉深度学习入门工具篇 53-个性化推荐算法 54-Pig和Spark巩固 55-人工智能与设计 56-神经网络 57-非线性动力学 58-高频交易订单流模型 59-区块链一场革命 60-统计物理专题（一） 61-统计物理专题（二） 62-复杂网络简介 63-ABM简介及金融市场建模 64-用伊辛模型理解复杂系统 65-金融市场的复杂性 66-广泛出现的幂律分布 67-自然启发算法 68-机器学习的方法 69-模型可视化工程管理 70-Value Iteration Networks 70-最新回放 71-非线性动力学系统（上） 72-非线性动力学系统（下） 73-自然语言处理导入 74-复杂网络上的物理传输过程 75-RNN及LSTM 76-漫谈人工智能创业 77-深度学习其他主题 78-课程总结
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发表于 2022-10-7 14:42:34
