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万门大学:人工智能

 
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2019-4-11 13:06:27 |
【资料名称】: 【2下载币】万门大学:人工智能
【资料描述】:

  • 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
  • 17-数据科学和统计学(上)
  • 18-线代数—矩阵、等价类和行列式
  • 19-Python基础课程(上)
  • 20-线代数—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和网络引入
  • 41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
  • 42-网络
  • 43-监督学习-回归
  • 44-监督学习-分类
  • 45-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-个化推荐算法
  • 54-Pig和Spark巩固
  • 55-人工智能与设计
  • 56-网络
  • 57-线动力学
  • 58-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-线动力学系统(上)
  • 72-线动力学系统(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-学习其他主题
  • 78-课程总结


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