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人工智能、大数据与复杂系统课程.百度网盘下载
课程目录：
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
3.1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
3.10课程大纲（二）.mp4
04-高等数学—元素和极限
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
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连续忄生.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
9.1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
9.10泰勒展开的证明.mp4
10-贝叶斯理论
10.1梯度优化（一）.mp4
10.2梯度优化（二）.mp4
10.3概率基础.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.mp4
10.9贝叶斯推理深入.mp4
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
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偏导数的对称忄生.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
15.1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
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
16-线
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
16.10常规线空间.mp4
16.11线关.mp4
16.12秩.mp4
17-数据科学和统计学（上）
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
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
18-线代数—矩阵、等价类和行列式
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
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
19-Python基础课程（上）
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
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
20-线代数—特征值与特征向量
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忄生质（一）.mp4
20.7特征值与特征向量的忄生质（二）.mp4
20.8本征值的计算（一）.mp4
20.9本征值的计算（二）.mp4
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
21-监督学习框架
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
21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4
21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4
21.12线忄生分类器.mp4
21.13高斯判别模型（一）.mp4
21.14高斯判别模型（二）.mp4
22-Python基础课程（下）
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
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
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）
24.1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
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
25-Python操作数据库、Python爬虫
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
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
26-线分类器
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
26.10Perceptron（三）.mp4
26.11Perceptron（四）.mp4
26.12熵与信息（一）.mp4
26.13熵与信息（二）.mp4
27-Python进阶（上）
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）.mp4
27.9Pandas基本操作（三）.mp4
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）.mp4
27.14Pandas绘图（四）.mp4
28.1课程介绍.mp4
28.2Scikit-Learn介绍.mp4
28.3数据处理（一）.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
29.1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
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
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
34.1Pig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
34.10Spark应用（四）.mp4
34.11Spark应用（五）.mp4
34.12Spark应用（六）.mp4
34.13Spark应用（七）.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
36.1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
36.9gt多样化.mp4
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
37-数据呈现进阶
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JA危aｓｃｒｉｐｔ基础介绍.mp4
37.7DOM和开发者工具.mp4
37.8D3（一）.mp4
37.9D3（二）.mp4
37.10D3（三）.mp4
37.13D3支持的数据类型.mp4
37.14Makeamap（一）.mp4
37.15Makeamap（二）.mp4
38-强化学习（上）
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操作忄生条件反射.mp4
38.5EvaluationProblem（一）.mp4
38.6EvaluationProblem（二）.mp4
38.7EvaluationProblem（三）.mp4
38.8EvaluationProblem（四）.mp4
38.9PolicyLearning（一）.mp4
38.10PolicyLearning（二）.mp4
38.11PolicyLearning（三）.mp4
38.12PolicyLearning（四）.mp4
38.13PolicyLearning（五）.mp4
38.14PolicyLearning（六）.mp4
39-强化学习（下）
39.1PolicyLearning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
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
39.13RLinalphaGo（一）.mp4
39.14RLinalphaGo（二）.mp4
39.15RLinalphaGo（三）.mp4
39.16RLinalphaGo（四）.mp4
40-SVM和网络引入
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
40.10SVM（九）.mp4
40.11SVM（十）.mp4
40.12SVM（十一）.mp4
40.13SVM（十二）和网络引入.mp4
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
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
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
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
43.1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
43.10经验分享（一）.mp4
43.11经验分享（二）.mp4
43.12经验分享（三）.mp4
44-监督学习－分类
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
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
45-网络基础与卷积网络
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
45.10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.网络（五）.mp4
46-时间序列预测
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
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
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
49.1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
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
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稳定忄生：Annealing和Momentum.mp4
50.4拟合：从Dropout到WeightDecay.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
53.1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stepbystep（一）.mp4
53.7建模stepbystep（二）.mp4
53.8建模stepbystep（三）.mp4
53.9算法评估和迭代.mp4
53.10工程望.mp4
54-Pig和Spark巩固
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
54.10Spark巩固（五）.mp4
55-人工智能与设计
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
55.10使用人工智能的方式.mp4
56-网络
56.1卷积的本质.mp4
56.2卷积的三大特点.mp4
56.4数字识别（一）.mp4
56.5数字识别（二）.mp4
56.6感受野.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）
60.1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
60.10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
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
62.2BasicConcepts（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
63.1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
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
64-用伊辛模型理解复杂系统
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MonteCarlo模拟.mp4
64.6相变和临界现象.mp4
64.8正问题和反问题.mp4
64.9（空间中的）投票模型.mp4
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
65-金融市场的复杂忄生
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
65.6ClassicalBenchmarks（一）.mp4
65.7ClassicalBenchmarks（二）.mp4
65.8ClassicalBenchmarks（三）.mp4
65.9ClassicalBenchmarks（四）.mp4
65.10ClassicalBenchmarks（五）.mp4
65.11EndogenousRisk（一）.mp4
65.12EndogenousRisk（二）.mp4
65.13EndogenousRisk（三）.mp4
65.14EndogenousRisk（四）.mp4
65.15EndogenousRisk（五）.mp4
65.16EndogenousRisk（六）.mp4
65.17HeterogeneousBeliefs（一）.mp4
65.18HeterogeneousBeliefs（二）.mp4
65.19总结.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
67.1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
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
68-机器学习的方法
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
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
69-模型可视化工程管理
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
69.10定制化可视化系统—JupyterDashboard（一）.mp4
69.11定制化可视化系统—JupyterDashboard（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
70.4总结及答疑.mp4
70-最新回放
0822CNNRNN回顾非线忄生动力学引入.mp4
0822高频订单流模型、区块链介绍.mp4
71-线动力学系统（上）
71.1线动力学系统（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
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
71.20混沌（十一）.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
72.4RNN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
74.1一些基本概念.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
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
75-RNN及LSTM
75.1RNN—序列处理器（一）.mp4
75.2RNN—序列处理器（二）.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
75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4
75.11Reservoircomputing—偷懒方法.mp4
75.14词向量、DeepRNN.mp4
75.16LSTMTextGeneration（一）.mp4
75.17LSTMTextGeneration（二）.mp4
75.18LSTMTextGeneration（三）.mp4
76-漫谈人工智能创业
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
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

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