- 宣传片
- 第 1 讲宣传片
- 1.1
- 第 2 讲复杂系统
- 2.1
- 2.2
- 2.3
- 2.4
- 第 3 讲大数据与机器学习
- 3.1
- 3.2
- 第 4 讲人工智能的三个阶段
- 4.1
- 4.2
- 4.3
- 4.4
- 4.5
- 4.6
- 4.7
- 4.8
- 4.9
- 4.10
- 第 5 讲高等数学—元素和极限
- 5.1
- 5.2
- 5.3
- 5.4
- 5.5
- 5.6
- 5.7
- 5.8
- 5.9
- 5.10
- 5.11
- 5.12
- 5.13
- 5.14
- 第 6 讲复杂网络经济学应用
- 6.1
- 6.2
- 6.3
- 6.4
- 第 7 讲机器学习与监督算法
- 7.1
- 7.2
- 7.3
- 7.4
- 7.5
- 第 8 讲阿尔法狗与强化学习算法
- 8.1
- 8.2
- 8.3
- 8.4
- 8.5
- 8.6
- 第 9 讲高等数学—两个重要的极限定理
- 9.1
- 9.2
- 9.3
- 9.4
- 9.5
- 第 10 讲高等数学—导数
- 10.1
- 10.2
- 10.3
- 10.4
- 10.5
- 10.6
- 10.7
- 10.8
- 10.9
- 10.10
- 第 11 讲贝叶斯理论
- 11.1
- 11.2
- 11.3
- 11.4
- 11.5
- 11.6
- 11.7
- 11.8
- 11.9
- 11.10
- 11.11
- 11.12
- 11.13
- 11.14
- 第 12 讲高等数学—泰勒展开
- 12.1
- 12.2
- 12.3
- 12.4
- 12.5
- 第 13 讲高等数学—偏导数
- 13.1
- 13.2
- 13.3
- 第 14 讲高等数学—积分
- 14.1
- 14.2
- 14.3
- 14.4
- 第 15 讲高等数学—正态分布
- 15.1
- 15.2
- 15.3
- 15.4
- 15.5
- 第 16 讲朴素贝叶斯和最大似然估计
- 16.1
- 16.2
- 16.3
- 16.4
- 16.5
- 16.6
- 16.7
- 16.8
- 16.9
- 16.10
- 16.11
- 16.12
- 第 17 讲线性代数—线性空间和线性变换
- 17.1
- 17.2
- 17.3
- 17.4
- 17.5
- 17.6
- 17.7
- 17.8
- 17.9
- 17.10
- 17.11
- 17.12
- 第 18 讲数据科学和统计学(上)
- 18.1
- 18.2
- 18.3
- 18.4
- 18.5
- 18.6
- 18.7
- 18.8
- 18.9
- 18.10
- 18.11
- 18.12
- 18.13
- 第 19 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式
- 19.1
- 19.2
- 19.3
- 19.4
- 19.5
- 19.6
- 19.7
- 19.8
- 19.9
- 19.10
- 19.11
- 19.12
- 19.13
- 第 20 讲Python基础课程(上)
- 20.1
- 20.2
- 20.3
- 20.4
- 20.5
- 20.6
- 20.7
- 20.8
- 20.9
- 20.10
- 20.11
- 20.12
- 20.13
- 20.14
- 20.15
- 第 21 讲线性代数—特征值与特征向量
- 21.1
- 21.2
- 21.3
- 21.4
- 21.5
- 21.6
- 21.7
- 21.8
- 21.9
- 21.10
- 21.11
- 21.12
- 21.13
- 21.14
- 第 22 讲监督学习框架
- 22.1
- 22.2
- 22.3
- 22.4
- 22.5
- 22.6
- 22.7
- 22.8
- 22.9
- 22.10
- 22.11
- 22.12
- 22.13
- 22.14
- 第 23 讲Python基础课程(下)
- 23.1
- 23.2
- 23.3
- 23.4
- 23.5
- 23.6
- 23.7
- 23.8
- 23.9
- 23.10
- 23.11
- 23.12
- 23.13
- 23.14
- 第 24 讲PCA、降维方法引入
- 24.1
- 24.2
- 24.3
- 24.4
- 24.5
- 24.6
- 24.7
- 24.8
- 24.9
- 第 25 讲数据科学和统计学(下)
- 25.1
- 25.2
- 25.3
- 25.4
- 25.5
- 25.6
- 25.7
- 25.8
- 25.9
- 25.10
- 25.11
- 25.12
- 25.13
- 第 26 讲Python操作数据库、 Python爬虫
- 26.1
- 26.2
- 26.3
- 26.4
- 26.5
- 26.6
- 26.7
- 26.8
- 26.9
- 26.10
- 26.11
- 26.12
- 26.13
- 26.14
- 26.15
- 26.16
- 26.17
- 第 27 讲线性分类器
- 27.1
- 27.2
- 27.3
- 27.4
- 27.5
- 27.6
- 27.7
- 27.8
- 27.9
- 27.10
- 27.11
- 27.12
- 27.13
- 第 28 讲Python进阶(上)
- 28.1
- 28.2
- 28.3
- 28.4
- 28.5
- 28.6
- 28.7
- 28.8
- 28.9
- 28.10
- 28.11
- 28.12
- 28.13
- 28.14
- 第 29 讲Scikit-Learn
- 29.1
- 29.2
- 29.3
- 29.4
- 29.5
- 29.6
- 29.7
- 29.8
- 29.9
- 第 30 讲熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
- 30.1
- 30.2
- 30.3
- 30.4
- 30.5
- 30.6
- 30.7
- 30.8
- 30.9
- 30.10
- 30.11
- 30.12
- 30.13
- 第 31 讲Python进阶(下)
- 31.1
- 31.2
- 31.3
- 31.4
- 31.5
- 31.6
- 31.7
- 31.8
- 31.9
- 第 32 讲决策树
- 32.1
- 32.2
- 32.3
- 32.4
- 第 33 讲数据呈现基础
- 33.1
- 33.2
- 33.3
- 33.4
- 33.5
- 33.6
- 33.7
- 33.8
- 第 34 讲云计算初步
- 34.1
- 34.2
- 34.3
- 34.4
- 34.5
- 34.6
- 34.7
- 34.8
- 34.9
- 第 35 讲D-Park实战
- 35.1
- 35.2
- 35.3
- 35.4
- 35.5
- 35.6
- 35.7
- 35.8
- 35.9
- 35.10
- 35.11
- 35.12
- 35.13
- 第 36 讲第四范式分享
- 36.1
- 36.2
- 36.3
- 36.4
- 36.5
- 36.6
- 36.7
- 36.8
- 第 37 讲决策树到随机森林
- 37.1
- 37.2
- 37.3
- 37.4
- 37.5
- 37.6
- 37.7
- 37.8
- 37.9
- 37.10
- 37.11
- 37.12
- 37.13
- 37.14
- 37.15
- 第 38 讲数据呈现进阶
- 38.1
- 38.2
- 38.3
- 38.4
- 38.5
- 38.6
- 38.7
- 38.8
- 38.9
- 38.10
- 38.11
- 38.12
- 38.13
- 38.14
- 38.15
- 第 39 讲强化学习(上)
- 39.1
- 39.2
- 39.3
- 39.4
- 39.5
- 39.6
- 39.7
- 39.8
- 39.9
- 39.10
- 39.11
- 39.12
- 39.13
- 39.14
- 第 40 讲强化学习(下)
- 40.1
- 40.2
- 40.3
- 40.4
- 40.5
- 40.6
- 40.7
- 40.8
- 40.9
- 40.10
- 40.11
- 40.12
- 40.13
- 40.14
- 40.15
- 40.16
- 第 41 讲SVM和神经网络引入
- 41.1
- 41.2
- 41.3
- 41.4
- 41.5
- 41.6
- 41.7
- 41.8
- 41.9
- 41.10
- 41.11
- 41.12
- 41.13
- 第 42 讲集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
- 42.1
- 42.2
- 42.3
- 42.4
- 42.5
- 42.6
- 42.7
- 42.8
- 42.9
- 42.10
- 42.11
- 42.12
- 42.13
- 42.14
- 42.15
- 第 43 讲神经网络
- 43.1
- 43.2
- 43.3
- 43.4
- 43.5
- 43.6
- 第 44 讲监督学习-回归
- 44.1
- 44.2
- 44.3
- 44.4
- 44.5
- 44.6
- 44.7
- 44.8
- 44.9
- 44.10
- 44.11
- 44.12
- 第 45 讲监督学习-分类
- 45.1
- 45.2
- 45.3
- 45.4
- 45.5
- 45.6
- 45.7
- 45.8
- 45.9
- 45.10
- 45.11
- 45.12
- 45.13
- 45.14
- 第 46 讲神经网络基础与卷积网络
- 46.1
- 46.2
- 46.3
- 46.4
- 46.5
- 46.6
- 46.7
- 46.8
- 46.9
- 46.10
- 46.11
- 46.12
- 46.13
- 第 47 讲时间序列预测
- 47.1
- 47.2
- 47.3
- 47.4
- 47.5
- 47.6
- 47.7
- 47.8
- 47.9
- 47.10
- 47.11
- 47.12
- 47.13
- 第 48 讲人工智能金融应用
- 48.1
- 48.2
- 48.3
- 48.4
- 48.5
- 48.6
- 48.7
- 48.8
- 第 49 讲计算机视觉深度学习入门目的篇
- 49.1
- 49.2
- 49.3
- 49.4
- 49.5
- 49.6
- 49.7
- 第 50 讲计算机视觉深度学习入门结构篇
- 50.1
- 50.2
- 50.3
- 50.4
- 50.5
- 50.6
- 50.7
- 50.8
- 50.9
- 50.10
- 50.11
- 50.12
- 50.13
- 第 51 讲计算机视觉深度学习入门优化篇
- 51.1
- 51.2
- 51.3
- 51.4
- 51.5
- 51.6
- 第 52 讲计算机视觉深度学习入门数据篇
- 52.1
- 52.2
- 52.3
- 52.4
- 第 53 讲计算机视觉深度学习入门工具篇
- 53.1
- 53.2
- 53.3
- 第 54 讲个性化推荐算法
- 54.1
- 54.2
- 54.3
- 54.4
- 54.5
- 54.6
- 54.7
- 54.8
- 54.9
- 54.10
- 第 55 讲Pig和Spark巩固
- 55.1
- 55.2
- 55.3
- 55.4
- 55.5
- 55.6
- 55.7
- 55.8
- 55.9
- 55.10
- 第 56 讲人工智能与设计
- 56.1
- 56.2
- 56.3
- 56.4
- 56.5
- 56.6
- 56.7
- 56.8
- 56.9
- 56.10
- 第 57 讲神经网络
- 57.1
- 57.2
- 57.3
- 57.4
- 57.5
- 57.6
- 57.7
- 第 58 讲非线性动力学
- 58.1
- 58.2
- 58.3
- 58.4
- 58.5
- 58.6
- 第 59 讲高频交易订单流模型
- 59.1
- 59.2
- 59.3
- 59.4
- 59.5
- 59.6
- 59.7
- 59.8
- 59.9
- 第 60 讲区块链:一场革命
- 60.1
- 60.2
- 60.3
- 60.4
- 第 61 讲统计物理专题(一)
- 61.1
- 61.2
- 61.3
- 61.4
- 61.5
- 61.6
- 61.7
- 61.8
- 61.9
- 61.10
- 61.11
- 61.12
- 61.13
- 第 62 讲统计物理专题(二)
- 62.1
- 62.2
- 62.3
- 62.4
- 62.5
- 第 63 讲复杂网络简介
- 63.1
- 63.2
- 63.3
- 63.4
- 63.5
- 63.6
- 63.7
- 第 64 讲ABM简介及金融市场建模
- 64.1
- 64.2
- 64.3
- 64.4
- 64.5
- 64.6
- 64.7
- 64.8
- 64.9
- 64.10
- 64.11
- 64.12
- 64.13
- 64.14
- 64.15
- 64.16
- 64.17
- 64.18
- 第 65 讲用伊辛模型理解复杂系统
- 65.1
- 65.2
- 65.3
- 65.4
- 65.5
- 65.6
- 65.7
- 65.8
- 65.9
- 65.10
- 65.11
- 65.12
- 65.13
- 65.14
- 65.15
- 65.16
- 65.17
- 65.18
- 65.19
- 第 66 讲金融市场的复杂性
- 66.1
- 66.2
- 66.3
- 66.4
- 66.5
- 66.6
- 66.7
- 66.8
- 66.9
- 66.10
- 66.11
- 66.12
- 66.13
- 66.14
- 66.15
- 66.16
- 66.17
- 66.18
- 66.19
- 第 67 讲广泛出现的幂律分布
- 67.1
- 67.2
- 67.3
- 67.4
- 67.5
- 67.6
- 67.7
- 67.8
- 67.9
- 第 68 讲自然启发算法
- 68.1
- 68.2
- 68.3
- 68.4
- 68.5
- 68.6
- 68.7
- 68.8
- 68.9
- 68.10
- 68.11
- 68.12
- 68.13
- 68.14
- 68.15
- 68.16
- 第 69 讲机器学习的方法
- 69.1
- 69.2
- 69.3
- 69.4
- 69.5
- 69.6
- 69.7
- 69.8
- 69.9
- 69.10
- 69.11
- 69.12
- 69.13
- 69.14
- 69.15
- 第 70 讲模型可视化工程管理
- 70.1
- 70.2
- 70.3
- 70.4
- 70.5
- 70.6
- 70.7
- 70.8
- 70.9
- 70.10
- 70.11
- 70.12
- 70.13
- 70.14
- 70.15
- 70.16
- 70.17
- 70.18
- 第 71 讲Value Iteration Networks
- 71.1
- 71.2
- 71.3
- 71.4
- 第 72 讲非线性动力学系统(上)
- 72.1
- 72.2
- 72.3
- 72.4
- 72.5
- 72.6
- 72.7
- 72.8
- 72.9
- 72.10
- 72.11
- 72.12
- 72.13
- 72.14
- 72.15
- 72.16
- 72.17
- 72.18
- 72.19
- 72.20
- 第 73 讲非线性动力学系统(下)
- 73.1
- 73.2
- 73.3
- 73.4
- 第 74 讲自然语言处理导入
- 74.1
- 74.2
- 74.3
- 74.4
- 74.5
- 74.6
- 74.7
- 74.8
- 74.9
- 第 75 讲复杂网络上的物理传输过程
- 75.1
- 75.2
- 75.3
- 75.4
- 75.5
- 75.6
- 75.7
- 75.8
- 75.9
- 75.10
- 75.11
- 75.12
- 75.13
- 75.14
- 75.15
- 75.16
- 第 76 讲RNN及LSTM
- 76.1
- 76.2
- 76.3
- 76.4
- 76.5
- 76.6
- 76.7
- 76.8
- 76.9
- 76.10
- 76.11
- 76.12
- 76.13
- 76.14
- 76.15
- 76.16
- 76.17
- 76.18
- 第 77 讲漫谈人工智能创业
- 77.1
- 77.2
- 77.3
- 77.4
- 77.5
- 77.6
- 77.7
- 77.8
- 77.9
- 77.10
- 77.11
- 77.12
- 77.13
- 77.14
- 77.15
- 77.16
- 77.17
- 第 78 讲深度学习其他主题
- 78.1
- 78.2
- 78.3
- 78.4
- 78.5
- 78.6
- 78.7
- 78.8
- 78.9
- 78.10
- 第 79 讲课程总结
- 79.1
- 79.2
- 79.3
- 79.4
- 79.5
- 79.6
- 79.7
- 79.8
- 79.9
- 79.10
本课程我买了。。呵呵