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    [python/机器学习人工智能教程] 自动驾驶项目来了!基于Ai人工智能的舆情分析+面部识别+自动驾驶课程

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    发表于 2020-8-28 12:00:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
       人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程的内容非常强悍与丰富,课程开篇优雅的介绍了Jupyter技术,接着进行了Python的快速讲解,但比较粗略,这部分基础不扎实的同学可以在论坛其他Python课程中进行基础充电。接着进行了非常多大数据库的教学,大数据模型和机器学习与深度学习的进阶课程,讲师将课程分为两部分,下部分的课程主要集中在了项目的实战课程,而仅仅上部分的内容就达到了快40G的容量,内容非常丰富,很值得参考学习。  % P( _, z8 t( G' r" ?
           满满的人工智能Ai干货课程,课程可以认为分化为两个大的部分,后续会进行详细的介绍,但课程需要要求同学们有扎实的课程基础或者完成课程的前篇部分。课程深入的解读了图像识别处理基础—OpenCV,TensorFlow,神经网络,卷积神经网络与其应用,深度学习框架剖析,递归神经网络,马尔可夫决策过程,简单的蒙特卡洛等非常有深度的内容。在项目课程的实战部分,包考虑AI人工面部识别,汽车的自动驾驶技术,社会舆情分析等待,应用在一线的挑战项目。
    + E% `& \* E$ q# S4 ]' d% k
    ; v+ W, w9 k0 j; ]# k9 E1 V===============课程目录===============
    * M% i8 v9 J8 o% ]
    ' _) y" \/ G$ Y1 U* O
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp4+ e8 a1 o8 M  s
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4! Z' i+ l! J8 y
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4
    : h) A7 V8 A. j+ Y( ^; q9 F/ k├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4
    8 V2 b5 D* I# }+ @├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4# t; k( _& o5 _9 @' a
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4: j& U8 M/ x& O5 l$ h) R4 F
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp43 [2 c8 K) e( W" O; r
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4* [5 z. }6 q3 Y" u$ J5 r
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
    6 l5 `1 V1 G! V% c├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp46 @' Z. r3 J& V8 Q( x! E$ }
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4
    7 l; m$ ~; g8 S" {├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4
    5 m- O  j; J5 V5 Z1 D2 |# g* Y. X/ R├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp4
      y+ M! z6 K6 ?0 p5 T, u% ~9 s├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
    / ^3 f6 R" t- z├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4
    6 v: n; ~2 B+ G3 G├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp4
    1 W( a7 p" s! v6 w$ o├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4! ^% @4 Z9 g4 u& k" r* H$ p  Y7 M
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4: G8 R* ?3 v8 u; U6 J/ P
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp49 S3 g0 n+ N4 a
    ├─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
    + }+ j- b- C2 L2 }1 N├─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
    ) B+ ~9 ]4 Y+ C/ ^7 F% p& u' U├─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
    3 O; V4 p+ l+ U) f$ H! Q/ w├─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
    & [) G& o% W/ r7 x- ?! S' Q├─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& B9 o7 W- j4 ~3 W) |  `3 A
    ├─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).mp44 }+ x2 |' O# d0 ^! @# C5 ~: U7 S
    ├─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
    5 d- d3 a: s( v) v- A4 h) _├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp4' B3 @; u4 G4 h# j! y$ J+ ~
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp4
    # e# Q5 t8 z0 V3 V├─3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
    6 U# Z# ^/ z9 }├─3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp4
    $ g* }( u) ~- @8 x; H- e7 q├─3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4
    3 U' F* q- k- `  |# M├─3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp40 o6 q6 m! N0 D8 v5 ?7 z7 G6 v: D
    ├─3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp4
    ' V8 C$ c' v% c7 |1 ]6 J├─3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp4
    3 d4 K# O3 _0 ^* u├─3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4
    0 F4 L/ V1 P0 i& z! x├─3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp45 @7 y, N; i+ Q3 ^) F+ b/ W
    ├─3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
    ) g, Z1 f) g2 c7 S├─3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp4/ d( L+ R. K" y
    ├─3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4
    * e+ ^8 d# s" |5 Y├─3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
    + B+ n* w8 O0 v$ k; y% x├─3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp43 g. ]4 g0 K0 d9 _3 y
    ├─3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4/ b, M' Y' s( @" b) a+ \% t. O7 l
    ├─3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
    5 V- o! }* H4 Z# v6 b  R├─3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp47 c3 N5 \1 D- ?1 Q
    ├─3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4, {! _# R0 P% _% J' x
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
    # l! n3 C6 x  t├─4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp4/ _1 ?8 l8 _9 n5 o0 F0 f
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp49 e; q, k9 j9 k+ T
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4
    , S& u( J7 F3 D' D  V├─4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp45 z& ~/ ^2 W3 _
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp41 X' j, x- ?* ~
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp41 K6 x- S- S) w  c  R
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4( `0 r% l- g! h4 U& E/ A
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4
    - U& @) ~* W0 Q9 O* x# b├─4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp41 ^: {' D* Z, e( `
    (2)\PART2;目录中文件数:67个. @5 f( v7 k/ C6 ?6 ?8 w4 m" n+ L
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
    / K1 u- @. a, e/ I( D├─4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
      p8 l8 O: P( A. w# l, j5 t5 _├─4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4  O. \$ R& _$ [* W7 Y& B6 ~; j2 D6 a1 m
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp48 ?) L. H! |, _6 ?2 g# P* M
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4( F7 p& s  x1 Q( s
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
    * Q1 C3 y" w' O+ i6 u$ J/ @% |  X+ B├─5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
    8 K% T% L& q/ v* G8 @3 z5 B  h├─5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4# Q# T- K3 a' \7 Q: N
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4
    # j& \- A7 d- C' k# `- `' q1 a├─5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp4
    2 t3 @9 X' E4 j7 r) D├─5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4/ H7 q, r  B3 u, G9 s* c, f# ~
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
    6 f$ s, z' o! X: o" w: l$ Q├─5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4; Q1 _/ ~* z8 p( g; r4 J& L0 m, j
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4) k+ j) d- q- G2 A+ U" \
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp42 d6 k, l* d! @1 H1 Z
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp40 v: j2 s" d% J; \" y
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4
    * X# o9 d8 S7 l├─6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
    3 `4 |- v% n3 U' r7 W├─6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4' V" ?& q4 a$ H; Y' I# r' {4 l
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp46 |2 U( X5 a6 n# M/ B3 M: `
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp49 e  W6 H7 I% W
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4" `% s& O4 I/ g) h
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4# `' `- l8 h1 [( W& P7 G3 |9 k
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4! X$ _; s/ ?! ?( s& M8 M8 H# e% }
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4
    . d5 g0 K& N0 s* S7 z5 z/ {& t├─7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4" i7 _, B: R3 F! [
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4" j$ }; B3 o6 k5 v  z
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
    . z$ l1 |+ p# N: [8 D8 U" w' V├─7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp46 E0 L6 `0 |) w- [# U. ?' @
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4+ m% y2 M8 [( w; W9 O
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4" m" y( z1 S7 L/ p0 J3 d" |2 s
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4+ A/ L) X9 ~5 B! }; B' \
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
    : Q: T1 U  R6 o2 s5 ~. v├─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?.mp48 ?" _' [; P7 @* k* w) c8 E# x' b3 r
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
    3 X# G" F; L' a  M# R: d: ?% n& J, A├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4
    7 v, v5 M) L9 B. D2 i├─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
    2 l" m% i/ v& r) E├─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).mp48 s$ H6 N2 L$ a) y/ S& k$ E
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二).mp4
    9 ^. `. }. o2 B( z├─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( `$ y# l% F9 Z/ f, D. J8 Y
    ├─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
    * h* ^& J8 ]! s& q# M/ E├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp49 M* T' E. n6 Z5 j: c9 T
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4
    ) W3 k0 a) L( o; T├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
    * J1 _) z- _& ~$ E& i$ \# }├─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
    7 |) g, _6 q# U2 I0 \/ N├─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, H, @8 F& r  L8 D, E/ T( ?
    ├─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
    / W4 v8 y3 r+ A- `8 I/ J) T├─9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
    0 [$ m* S7 H8 K3 L* ?├─9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4: Q/ A: r: g7 f
    ├─9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4- m; n% Q5 x- d
    ├─9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4/ v5 |6 A* S) j" F
    ├─9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp40 ^; b: I3 c  a  R" H/ x
    ├─9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp49 q  T8 R3 D- m. P8 `
    ├─9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4* l( m& e  H9 M
    ├─9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4- N- |/ ^6 C3 m. s
    ├─9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4- z. @' l' U2 h
    ├─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
    " F+ {6 r+ Z+ l! V├─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& @$ c2 ^; o  S+ v6 |8 e
    ├─9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
    * U4 h7 \. g5 @6 M8 B9 {9 u├─9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
    ! k- B$ ^- t& j& d4 F4 Y* B(3)\PART3;目录中文件数:59个
    , X, c. B' |. m& }0 w" X, H├─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( T' [) x) v) M5 k; H; i, j
    ├─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
    $ D( J% k! |( p+ `1 E5 Z2 P. p├─10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4, q3 J) v7 e2 |/ Y  m- t# W8 m
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
    5 G( {; h  _) _9 m. S├─10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4" z9 }7 ?% @3 B9 u( q# ~: s) \
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
    8 `6 i, m) l. {+ Q├─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" @( D" c1 s' w& C8 j5 \3 w4 [/ ?  c
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4( K3 _( \/ A. o( A) u0 `
    ├─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
    8 u# r, s3 ~9 w' L; }8 n1 j) P7 y├─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).mp41 k$ S, R% v$ j& J/ ]3 z
    ├─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).mp47 d8 A, A3 _( N1 H
    ├─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" o4 W- y) s! m/ O
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4- q% i) ?8 k1 ~/ i2 y
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
    # E/ p  p3 l$ `$ K├─11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4. x6 x$ r+ [& C; J! O' C" f! k1 ~
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
    " D- v# W1 c; V4 l! `1 Z├─11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
    7 e0 _) \6 X* ?3 X4 A  S: Y/ i3 ?├─11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp48 X1 B0 k: U& n) }% m
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
    ) Z  |1 X) ~7 C├─11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp46 Z9 g! g9 |+ I' l) u5 v
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
    & c$ R8 Q6 u# P7 ~! C3 k├─11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4: L6 l3 m& k; l( x: @$ o
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4
    / D0 h& A* N6 F├─11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp44 S2 _, q' Y5 ]5 c9 D
    ├─12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp42 O0 |& l4 h  m' ~
    ├─12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp44 r$ G3 l+ A' e" N% S
    ├─12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp46 \( S. n4 f9 u
    ├─12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4- ~' T6 o8 J8 }7 t; `9 e5 r
    ├─12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
    : w2 k* G6 ^* K+ j9 I├─12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4
      V1 {, U5 e6 z/ ?1 U! K├─12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4
      V' t) Z: c8 `' _/ _├─12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4$ R1 W. n: p, i. B# H6 s- [
    ├─12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
    - k6 Q0 t) Q9 v8 G├─12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4
    3 S4 `0 C$ D: u1 H/ Y( Y5 w4 z├─12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4
    3 V9 T4 |8 x- Z" e* N: `├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4/ Y3 @/ u4 A' x$ I& v& @
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
    ! f- d$ I( m( }. r, e├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4  L8 O/ D' J; [% v: M$ J# }. ]; d$ K
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp42 E) D7 ?  U  ?4 E7 H+ j3 A# o
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp45 X& K. Y! R8 B  `- _
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
    % T8 ]6 D6 y7 _+ Y├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp48 E( r, _) ~1 f8 o# m
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4& Y2 C7 j, ^. R+ S9 l+ o
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4+ t3 p% q. n6 }- L% y4 N$ ^
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4. M! K% ?: ?) z! W
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4
    2 R$ q- C( ?  ^5 H! M. s0 \0 B├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4
    7 f' D1 U1 a, b! w; J' o( }1 i0 h├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
    / X- M  ?0 M  y9 E5 h4 r" _0 W├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
    , l. {, W/ j/ L" Q1 `  K7 \├─14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp48 J8 W0 F) _$ {2 I; W
    ├─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: B' y: Y' s7 H1 R6 p$ Z
    ├─14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4
    ; G6 p  y1 h% Y3 i  d(4)\PART4;目录中文件数:56个$ s8 G& R" w2 O! c
    ├─14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4, Z/ I! W5 F! X4 e
    ├─14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4
    ! ^; l( B' v- y├─14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4
    ! i& @& s3 U+ \0 y% q  C. }! o├─14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp49 w2 s- O* I) q4 j( |. D
    ├─14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4
    7 P1 H* t1 B' H├─14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
    , @$ n' x( t# u/ b. W├─14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4$ u" l  @+ x8 S) r1 k: b
    ├─14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp4
    0 C9 t: c4 _5 M0 g8 m! `8 ~├─15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4
    + z& m/ T8 {" X3 @/ J# V├─15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4# Y: C' Y9 i9 T  \. s
    ├─15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4
    1 Q) R9 N3 p8 \6 V( k  R5 Y3 U├─15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp45 n% c+ ?  r& N& d1 ]' e
    ├─15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4. j( ~3 m& d  I3 |. [
    ├─15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4
    7 K1 p5 C/ b5 @; `8 Y% g├─15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4
    * _0 {% ^8 q. b& `' Q7 q├─15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4
    0 N" B5 p# }5 V4 r├─15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4
    8 y% C1 P, K7 F0 J* ]# F├─15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp41 r0 C5 @! m+ j
    ├─15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4
    + G; [+ [7 f0 l4 n7 I├─15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp4
    + U( J8 q) C6 V. m/ L├─15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4$ J6 P5 V" v% Z0 s0 p/ R$ S! |# }
    ├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二).mp4
    , m8 c5 ~" `' B. z, Q! g6 a+ p# ~├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战(一).mp4
    # J. Q) e! t  v0 C0 Q: X" n5 a├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二).mp4
    / t: R- D) }1 P& F. b├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战(三).mp4& B, _' Q( k, p5 `4 L
    ├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战(四).mp4
    $ D9 }1 A% G  k0 C  g: F0 h/ F; u├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4: M" u7 e6 c& k# o. I
    ├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4
    * w( S6 R7 s2 |) A% `$ h8 j" f4 S├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型(二).mp4
    8 S5 u! s9 g4 X  F1 m, T├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp4
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    ' p, O3 m# l  L; i6 J- U- q- f. X* y├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五).mp40 H9 f% G  z+ H$ F
    ├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4
    8 e- {/ K0 l* [* e9 y( \: m0 h/ ]├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
    : c: c, \6 d; _/ L  ]: F& K/ s├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一).mp46 O+ M$ j$ p% z2 i$ \  x# }4 y
    ├─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).mp40 z+ Y& Q' u  N" k$ p* M7 o/ ^
    ├─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# X& [( o# t/ `; E
    ├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4
    $ N! X; u* b$ t9 M1 h├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp42 t9 r! t4 w( h8 w/ u5 V
    ├─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% C, T, Y5 X! K6 k# K3 j9 z7 c
    ├─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
    - @1 n: E& m2 U/ ]8 H├─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
    1 x1 c# @# I" D) |+ x  A├─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. ^, {2 A; k5 K* U4 A$ |5 E( r
    ├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
    * M+ _! I# Q7 a9 Q7 A0 w├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
    5 K2 I& \. c0 i( ~% H3 j├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签(一).mp41 x1 H! ^7 J, O* x' P" b
    ├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签(二).mp40 I4 M+ p1 U9 z2 M+ H% e% b
    ├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三).mp4# q! b6 z4 N; b7 Z; @' }% F
    ├─18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
    / b! R$ b3 J+ |4 c(5)\PART5;目录中文件数:64个
    % [# A  u0 o' n: F( ~! w. v├─18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp4
    , G7 W8 j' R9 `& e+ F; z├─18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp4
    7 j2 ]/ m! x* E5 B  d├─18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4
    ( h: ^5 z" L0 I3 \├─18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
    3 a! W3 X/ s4 N8 v6 _├─18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4
    % w" S# d2 _  V- {; ^- {' K├─18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp4
    , _) D3 u9 {) P  J( ^├─18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp4! _- f, r5 Y5 v# m- N! z1 _
    ├─18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp44 y' Y1 s, T/ ?, w
    ├─18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4
    - x, ?0 a5 i$ ~  R$ \" M├─18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4
      {( T0 \- o! R$ I├─18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4- J- z" @. ?* x/ ^5 Z, K1 O
    ├─18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
    8 a( v8 v3 |/ B  ?% ~├─18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp4
    0 I# b3 j# p+ l- p├─19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二).mp4/ D+ U" I4 s# x' M# c7 g
    ├─19、课程:网络爬虫入门.11、弹幕爬虫(三).mp4  |# K5 e; N" E4 S
    ├─19、课程:网络爬虫入门.12、弹幕爬虫(四).mp4. L. p8 G) y: y
    ├─19、课程:网络爬虫入门.13、弹幕爬虫(五).mp4
    % [! k3 Q1 N/ {' F$ M+ I├─19、课程:网络爬虫入门.14、弹幕爬虫(六).mp4
    . u/ d" p2 J) L% a+ V! \$ ]├─19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
    % r, w9 _7 b: U+ M+ n7 T├─19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML.mp4+ Q9 [1 \8 B% O, O& s4 ~' o
    ├─19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4
      j* W0 E" p+ r3 j+ s├─19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一).mp4
    . O' B* `, h: T* `  j├─19、课程:网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup(二).mp4
      v* V  B$ k, N4 a; U! f' d6 R├─19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp48 u! _4 v9 m  m4 W. p
    ├─19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二).mp4
    / _0 J8 }9 k& @/ G# S8 H├─19、课程:网络爬虫入门.8、Charity Watch(三).mp4" r- L% t4 n3 ?% j! F
    ├─19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp4
    8 @# M, l+ ]! c8 L# c) o├─20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File.mp4
    ' r- ?. w1 Z  Q) N, J├─20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File.mp4* e. Z8 q. p5 |+ C
    ├─20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一).mp4
      C. r1 g/ \6 y+ X! K├─20、课程:爬虫进阶.4、静态文件获取(二).mp41 w7 ~7 b8 j6 z4 W3 U
    ├─20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一).mp4
    ; g4 X3 ]4 U5 C9 Y. H! D+ m: j8 C1 j├─20、课程:爬虫进阶.6、认证授权(二).mp4
    ' j! W7 l. ]2 `% B5 P├─20、课程:爬虫进阶.7、认证授权(三).mp4
    # p0 a4 x& \: [2 b$ a6 I5 b( {├─20、课程:爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展(一).mp4
    ! z4 n" @- |/ x; ~. Q├─20、课程:爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展(二).mp4) L( l% U; u. ~0 x! M0 d
    ├─21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp43 I2 R, X( x" w
    ├─21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp4
    & }3 Y; q9 i6 T, D# N6 K├─21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp43 R  f: y3 V. d) K% c  _. |
    ├─21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp49 y3 p$ L% _! O5 H
    ├─21、课程: 正则表达式.5、分组.mp4
    & K7 K) v- Q/ ?; u├─21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4
    2 x0 w- [9 d6 k├─21、课程: 正则表达式.7、案例分析(一).mp4
    / y/ ~/ R$ w  B% [) J: k3 X1 T├─21、课程: 正则表达式.8、案例分析(二).mp44 S' v: Q' }5 R1 x* s" S  z9 z
    ├─22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4  h4 K) V* |- N1 M& b) r. B4 C6 x4 E
    ├─22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二).mp4
    , A5 G5 [7 }- W7 v5 X7 J+ y  v$ t9 u├─22、课程:贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(三).mp47 S; `- h' v/ d1 a
    ├─22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp4
    ) C$ k  P1 u1 _$ k1 ]$ K% @) F├─22、课程:贝叶斯统计.1、联合概率.mp41 _9 c% G; e5 D) b
    ├─22、课程:贝叶斯统计.2、边缘概率.mp4
    - J$ |0 [1 t0 M0 B  x) R3 ^6 J├─22、课程:贝叶斯统计.3、条件概率.mp4
    + V5 S1 \, A  [/ A/ [├─22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp4
    / a+ B, s( x: i( S; V- X# r: y% S. n├─22、课程:贝叶斯统计.5、贝叶斯公式(一).mp4
    - Z3 P  n: l( U9 Q3 G/ F├─22、课程:贝叶斯统计.6、贝叶斯公式(二).mp4
    . ]8 `8 f2 X% c2 t0 R. s7 {├─22、课程:贝叶斯统计.7、流感案例.mp46 \: E6 h; ^$ @8 M, k
    ├─22、课程:贝叶斯统计.8、图形化理解.mp4
    3 n0 Y, C; [& ^5 [├─22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析.mp4! z1 j& U7 K* J! R; V' L4 ]- E7 @- t
    (6)\PART6;目录中文件数:69个
    1 J" E( B4 d2 S├─22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二).mp4$ ~2 P: D' Y/ s+ J* K# `
    ├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4
    1 G3 o1 v0 j$ ]& {; T: h, s- D0 Q├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三).mp40 T. |; R2 X+ @" l
    ├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4
      c7 I' Q/ i- Q├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp42 v# \: `6 G* p( Q2 l
    ├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp41 ?, _( b7 R8 C5 x4 O) R- T/ _
    ├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.1、搜集用户发帖Comment Id(一).mp44 K' J5 B; d+ P/ N2 y( w
    ├─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
    5 `) f' t0 |% L7 b├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp46 \; M. P: ?) E; t* Q" Z0 n% e/ o6 A
    ├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp4& r1 T2 X9 i8 ]" X/ N; |0 g2 U
    ├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二).mp4  t4 ?- j# V% i0 [8 t! ^
    ├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码(三).mp4
    , ?6 n# J/ B1 U+ `9 y+ t- W8 R├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp4
    . Z$ w; ]( r. v7 Q" F) O$ G├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
    ' o; k3 I$ E$ h├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp4
    0 A! U- d7 x# D0 g. ^├─24、课程:贝叶斯思维.10、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(二).mp4
    " Y4 M  w$ Z+ s. ?) U$ ]├─24、课程:贝叶斯思维.11、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(三).mp49 ]7 ]$ ?* P. t* |
    ├─24、课程:贝叶斯思维.12、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(四).mp4  A" g% k7 k. B/ B) x: P
    ├─24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4
    " h; }/ L/ j# v2 j4 t. N7 O3 L0 E├─24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4
    1 ~$ Y/ p; n; J6 h├─24、课程:贝叶斯思维.2、贝叶斯统计(二).mp4
    4 u3 P" c5 |/ O+ o. B├─24、课程:贝叶斯思维.3、贝叶斯统计(三).mp42 [' C6 D: O9 F( i) r& `4 F
    ├─24、课程:贝叶斯思维.4、贝叶斯统计(四).mp4
    , P* M, S8 q; b0 Z├─24、课程:贝叶斯思维.5、贝叶斯公式(一).mp4
    8 A% T  z3 x$ y% |& I7 v├─24、课程:贝叶斯思维.6、贝叶斯公式(二).mp4
    8 n& W! Z8 n% z+ N' E├─24、课程:贝叶斯思维.7、贝叶斯公式(三).mp4. \4 }+ w% ^0 x# r) ?; z
    ├─24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四).mp4
    ( N9 g1 Z5 ?! m├─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, y+ i" N% T/ a0 U
    ├─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.mp43 m6 S2 B$ T6 t4 x9 v- e
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布.mp4! d% ]+ l6 l9 ~
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息.mp44 U- ], |4 |1 j
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.13、脑筋急转弯(一).mp48 i1 \3 v5 ?, A
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.14、脑筋急转弯(二).mp4- J* q# g) G; m( r) P" @  P
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理.mp44 H, A. c5 |/ n7 O
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp45 y. m" e0 I" R0 R6 \) R2 y
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4# J: b+ J( I2 U  t1 f& }
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp4
    ; D+ T0 O( a" E8 _├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp4# s% k7 G, k/ J# `
    ├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4
    , X3 Z2 P/ i5 q0 [* C5 I├─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
    ! n6 k& V# I( j& L├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.8、沿时间的动态变化:频率与高频词(二).mp4
    4 D4 K0 ^) K  l+ ^% e4 \├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.9、沿时间的动态变化:频率与高频词(三).mp4+ U" C: |4 X4 I  x$ e8 ^
    ├─26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4* _. `- |- [7 [3 m2 s2 ]: R: s
    ├─26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4. w$ t7 x: h3 r5 a/ R2 M' v# k
    ├─26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4  ~" z9 @- q! w2 U! _
    ├─26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4
    $ j: l" {# `% c├─26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4* ~: b+ p( j3 a6 @2 B
    ├─26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp4* Q' W) N# r: P
    ├─26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp4! q8 j# _; E9 L$ L
    ├─26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4
    ' ~- P; x2 g% q├─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
    * k3 g! V  _/ e8 m1 L. p5 ]) h├─26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp4
    , f: `5 P2 T" ]4 G├─26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4
    / [9 s" h4 n! W├─26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp4. A  E* \5 u  I) _: {$ v  ]
    ├─26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4
    - V) {% j; A+ D0 A8 A. m├─26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类.mp4
    $ F  U& Q2 f7 Y/ Z/ t& {; F├─26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp4; D) `  ?4 L; A7 B
    ├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp4
    % P2 l3 k" @9 }! x1 ^% Q; \├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二).mp4
    7 F- {/ B. [" N├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三).mp4
    0 W* \. W! w9 G4 o" Z9 u8 i' h├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的.mp4; V, R$ r5 Z# |6 j3 Y$ ~
    ├─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

    1 f( @2 ?: W0 ]5 K8 x├─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
    0 K* S; h; m% T- ~2 \0 w3 C0 ~2 O) e├─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
    ) `8 Q* Y( E* J2 {, n$ r( q& F├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp4. n7 T; S8 o* N& H$ }
    ├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp4
    : g. M+ O* G2 B0 ?) f! d$ N├─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
    6 ?4 u+ N/ k. Q├─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
    , s1 c1 h3 e% p0 ?# T├─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
    ( {, E. ~4 H. B5 q' J├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp46 u+ l% U2 ]9 G6 a4 S
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    ├─34、课程:从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV(二).mp4
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    ├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
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    ├─36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4
    ! u8 w; S" Z$ t6 P* B& Y├─36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp4' x- p; s; c$ d7 Z9 z; d6 D
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    ├─41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp4) X) ]7 p3 s, O& z1 X
    ├─41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp4
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      N  K+ `1 Z( u7 ^( C+ B├─41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp4  @! ?% ]' `) f1 |* {) a
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    3 c; p% H( W, @0 |, m├─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. |) C3 z, R6 Q3 W( p. Q, ^
    ├─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).mp45 a- \7 `, C7 w6 x# b. P
    ├─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
    2 j) C2 u9 i7 `& ^: ]6 U* i├─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
      E7 ^& A0 N3 O├─43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp4
    8 y) d7 g* }9 t  w/ H& Q├─43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp4
    ( k6 z2 p: w: q5 u4 B9 f/ b' R├─43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一).mp46 P2 z5 T. N* M9 X! C, ~
    ├─43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二).mp4
    , [: K! H& F0 t6 t# F├─43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp44 {0 P) {% _' ?
    ├─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.mp42 k5 l8 Y* u" [$ _
    ├─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.mp49 C) J2 Y7 E- y" R
    ├─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
    / R6 H2 Y$ G0 _9 f) B$ x├─43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4. J4 U. s5 Y% J- z1 U
    ├─43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4
    6 h. a) J1 Y  _2 J├─43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
    ' y' k  n5 R/ _% D! ]+ F4 t) Z├─43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4& ?1 U, n3 }" m, m0 ]( O0 }) [
    ├─43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp4  o  J" {0 H) \8 X$ K
    ├─43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp4
    , }! S3 v& g0 h! K9 u2 g├─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# d9 Y) s( c0 H( b0 u. X
    ├─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% s5 z$ e: s& y5 B0 H
    ├─44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp4
    ; O* m+ f4 ?% d/ i* b├─44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
    # \: Y' w% F$ t* s* [├─44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4
    2 ?$ D: ^' _5 d├─44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入.mp4
    1 w4 e/ F. P& _, j; V├─44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4: H* |  B3 _* k3 \$ h9 s& ~
    ├─44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4( G3 e8 r' R2 F. J# `# Y; N) X3 I7 h
    ├─44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp4
    , V" s& H" ?+ z; k" T, C, [├─44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp4
      m) ~- O7 J/ Q. v' X$ z* m. Z5 g├─44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp4
    ) U5 ?  ]1 r2 A# ]+ N* k├─45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4  D3 j/ i1 i  `( q2 h
    ├─45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4
    / H5 N" Y0 y" b├─45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp46 J+ O9 w+ v7 u' H. A
    ├─45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一).mp4
    # c& u# O7 c. `├─45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二).mp4, V: i3 M: |! X- B6 _8 o
    ├─45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp42 |+ }) Q" z1 Q
    ├─45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4
    " s" [* g% L5 v+ M├─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
    . Z0 f) x) K: k' z├─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
    4 {6 z. `. W5 h- _  q4 P1 |9 l├─45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4# N& i8 B: T, L) Y' [4 R% P/ H' X
    ├─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/ L3 W# F: ]0 K
    ├─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' W0 i6 M9 g# H- E) M  m- q
    ├─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
    ; E0 ^. r, }' C7 p├─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
    & M+ S1 v6 j: b├─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
    ; {: t5 W" {$ z& Z├─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# s. ?7 S7 C" a0 K+ C. u) p
    ├─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).mp46 S3 E( g9 H( T! Q- l# a& N$ J
    ├─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: Z+ x" w- G! B5 E
    ├─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
    9 }3 ^+ l" a0 }0 x& K├─47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp4
    , w! j7 o& p. I, V& s6 S0 m├─47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp4
    ' ?: B" z  r" q- R+ g4 O0 R. `├─47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp43 w1 c5 T0 ^/ `1 B
    ├─47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4
    - x: S' O* E6 J  }8 E├─47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp41 _' j! ], H! u) A) k
    (5)\PART5;目录中文件数:66个
    3 b& c. x  }! @8 c6 s& t0 a├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url7 f% \# ^+ I) ?; e$ P, n% s
    ├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
    + U; w4 W6 Q9 @) m& E. p├─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* U% ^) C3 ]% l5 x
    ├─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, t: P, O# L! t" A
    ├─47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4
    0 W) O, ?+ c4 {3 J5 w├─47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp4
    9 j, z& `' I1 ]" \├─47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp4
    $ p! M6 X! F4 t  d* o├─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  t0 G+ u' G# g# S; G! J" y- C. ~
    ├─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
    % W) q( E% _: E/ V  A├─48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4
    ; s; j7 J) I# D├─48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp42 h" C2 T( I0 h
    ├─48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp41 h$ l4 ?- v  Z! {2 r: ?0 q
    ├─48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4, l1 r  U* E+ m0 n
    ├─48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4: Q$ n: w3 o& {0 M
    ├─48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp4
    9 h; N( l; T' ]- ^) v├─48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp40 S) l1 N" O3 \; D1 F" m! u) O
    ├─48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp4
    5 |) n* m7 c1 ]0 D├─48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp4
    ' k7 N" r0 u7 N, V* j" a2 }├─48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp48 V; x- V. c7 Q  G2 l
    ├─48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4
    + y' Y7 `$ q0 x; h0 n4 w├─48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4
    3 y( \5 Y/ ]( U) E; k├─48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4* Y# ^2 E5 t" i! ]
    ├─49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4
    1 I/ @9 p- u0 v├─49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4
    ! M* Y6 k  |. K* a1 L" C' I& H/ S├─49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp43 u+ U/ M# M# e2 ?6 \  b
    ├─49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
    : p# O6 f  h; s5 ~2 [& d  [( x├─49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4
    1 V3 J. B  y  H) L2 I0 R├─49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp41 @8 g1 U1 c8 z5 R+ b" `  D( X
    ├─49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp4
    & \& W7 ]  W+ X' I8 r9 j/ K├─49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4
    + {1 K5 i+ e. |9 r; Y; P* j├─49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp48 I6 B! \' Z$ G2 ~' r7 W
    ├─49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
    ! \' o4 L3 k) s& X1 ~) m# }├─49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4& V. X; O# L) v. u/ p4 F$ H
    ├─49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4
    9 E! A' y! Q- C2 w; \├─49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4; i6 O& q2 ]) x7 T. l3 _5 M6 M, E
    ├─50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4+ x) A3 j2 M9 c; J0 f, O' |" ~
    ├─50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp46 N- z' L4 o& N9 u/ T8 P
    ├─50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4" k; C6 Z; R+ a  a
    ├─50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4
    1 F9 f2 E/ S0 n: I" `8 S7 v├─50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4
    2 k: p( e* D  i├─50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4
    - W$ t; {; ]+ J/ ^3 w1 k├─50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4
      H9 G' N6 E7 s4 h( @* e├─50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp46 i4 f3 m! h# a/ a! r; v7 T" {1 C9 @
    ├─50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4
    4 x+ j! Q8 c1 v/ M, n9 @├─50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4* ~; f+ x4 C6 O/ Q
    ├─50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4
    6 i/ d$ N0 z8 ]' G$ v' K├─50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4/ z. w  f# k) J. F4 d
    ├─50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4# N# u' b! z0 S( \8 ]9 `$ @& j. ~
    ├─50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4, ~9 Y$ w  w+ f# m
    ├─50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4
    * {! b0 d4 K  p! b├─50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4
    * F2 W# k6 Y. t; o) y! o# l├─51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp4
    9 x9 q" ]/ ^/ W. ]├─51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp4
    3 O9 P" w; E2 u3 R' i├─51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp47 H' Y3 I4 l: |) ~1 J5 B1 T, f
    ├─51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp43 b: H% h* M( k# `! R  z
    ├─51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp49 T! W* h9 s7 R* ^' b0 U; T, ?; o) K
    ├─51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4! a! A5 T7 D  a! M: r$ o
    ├─51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4- V0 ]* ^) A& G1 e9 G1 y
    ├─51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4
    3 a' S" Z( j0 g% Y3 V├─51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4- q: l. F, T; |8 E& B" E
    ├─51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4
    2 G: B/ i6 E& _, X(6)\PART6;目录中文件数:54个. Z5 s* e6 h5 h5 l1 e1 I+ M
    ├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
    * {* L! U; E) o& r8 h8 b├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
    ) C% t$ B  Z6 f4 h( v, E. c( A├─51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4/ q# f9 f2 L% M& G% E; y; P
    ├─51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4
    * M0 r: T9 X" Q1 h├─51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp4
    ! R; g( K0 V& z3 [1 u8 G├─52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp44 ~/ R" V  Y5 G3 Z* d
    ├─52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp4% l) {! Q6 V+ P& z1 |$ s, Z0 A# B
    ├─52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp4
    9 H7 L* S. [# t" @/ K3 |├─52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp41 d) y& c! j5 [# A
    ├─52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp48 c% a; y) J* H# e
    ├─52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4- V0 F3 T+ a# ~* Q# Q& K5 L9 Q/ o) u
    ├─52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp4
    + |0 S. _! O' B7 o! z" F├─52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp4
    ! B& i. E+ p8 K9 g' }& f  n/ o├─52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4. g5 R, }% B* B+ q8 K& x7 j
    ├─52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp4
    , ]6 r; k* l! J├─52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp4/ M) O% d' X' Y
    ├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.1、自我介绍及课程介绍.mp4
    5 E9 E5 n+ ]4 H9 m. K' B├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.2、Career Path Insight.mp4
    / _7 I% E7 T4 }: f7 L# h) c├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.3、软件工程师之基础课程.mp4& Y. O6 Q  K# u
    ├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.4、软件工程师之面试准备与技巧.mp4
    ( ?! ^9 m) o3 R  e, v/ \+ |├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.5、大数据之协同合作(一).mp4
    * `) W& u' p- }6 l├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.6、大数据之协同合作(二).mp4/ ~, }4 z0 C% m' P5 U0 p
    ├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.7、数据工程师和数据科学家.mp49 I/ G( V, D* |9 ?, Q% G
    ├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.8、答疑(一).mp4
    , P2 A& U" \. R. E- G9 R3 D├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.9、答疑(二).mp49 c4 v8 h. T8 @  x. [7 x1 z4 i) K; r
    ├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.1、金融行业不同岗位对人才的需求.mp49 `. o1 f; F" K, `# y0 b, j: c
    ├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.2、金融科技用到的数据科学.mp4+ ~% f$ D6 v. ?: z
    ├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.3、职位和机会.mp4
    - |3 `- D# l4 e" {) d6 W  _  R├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.4、数字化财富管理行业.mp4
    ' o$ E- f* v0 ]├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.5、智能投顾创业公司的数据分析.mp4/ N7 ?0 O$ @' Z
    ├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.6、答疑(一).mp4% B, z, a, k. H! Z0 P6 t6 q
    ├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.7、答疑(二).mp4
    # {! h* l! k. C* P5 @9 ?1 W├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4+ A+ f1 M! e0 v1 W6 B. L
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4! \6 e' ~+ N5 G  {8 E0 i( d
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp49 U1 U; T4 a0 P& X. C" u2 b
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二).mp4: c/ X+ ~$ v7 `" h$ g/ h
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4: J1 F( Z0 E6 e  Y  t/ K5 d3 H
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.15、经典网络简单比较、网络设计考虑.mp4
    8 v1 b( e- w& p! X. M: W, Z3 f├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp4
    # |/ Q6 G  z+ `# A/ r├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp4
    - @2 p) m% ^- x/ d8 K. ~├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp49 o( k, W& _0 F5 d1 k' u3 [
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.2、深度学习的两大基本问题.mp4
    ' S5 Y# y) V+ c├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.3、反向传播算法简介.mp42 F1 K1 o2 _5 M! j) f; e$ Y% L  o/ [
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.4、深度学习网络模型回顾.mp4
    6 S7 x" `: `8 \; f├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.5、CNN架构发展简要流程.mp4. g, O% p3 Y0 X( ?2 T8 u
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp4, e: f7 ^4 z0 S& \; K, q* ?
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4
    9 p  D2 f" c. g8 N+ j1 a& B├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4" b( N4 W+ X3 ?7 R) r1 r  {" U
    ├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4' @8 H, x6 M8 ]" ~9 R" L9 A( Y" h
    1 ]: u& e% J) Q6 {; W4 h
    链接: https://pan.baidu.com/s/1NXyPuGPEopGZ4WQPZWIxSQ 提取码: 4r6i/ t" @7 Q7 c/ C+ ?
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