人工智能大数据与复杂系统特训班 全套视频教程

课程目录

课程目录 4 B3 o5 k" ]/ c3 A7 L* i- l
00-宣传片 4 H' L7 H/ J) x1 x3 t2 g" J" N │
宣传片.mp4 * q0 i; P" v% g$
01-复杂系统 8 @( d& `/ {9 M- \' b' v6 B5 `& y │
1.1物理预测的胜利与失效.mp4 ( b. W2 @: X) Z6 m;
0 ] │
1.2预测失效原因.mp4 │
1.3复杂系统引论.mp4 ' ~/ e) r, ]' m2 C1 _/ `6 { │
1.4生活实例与本章答疑.mp4
02-大数据与机器学习 │
2.1大数据预测因为噪声失效.mp4 0 c5 @ ?* i# Q │
2.2大数据与机器学习.mp4
03-人工智能的三个阶段 │
3.10课程大纲（二）.mp4 2 a& T. n+
% s/ E' P& t( J7 e# F' ? │
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 % b/ _* d5 g1 }, {' d$ N7 j │
3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段.mp4 │
3.5三个阶段总结分析.mp4 │
3.6人工智能的应用（一）.mp4 F6 Z e) M. O0 U+ W" O │
3.7人工智能的应用（二）.mp4 │
3.8课间答疑.mp4 1 ]$ c0 S! m4 D- V q3 E │
3.9课程大纲（一）.mp4 - q% J, {" k* v. _6 H5 }, G
04-高等数学—元素和极限 │
4.10级数的收敛.mp4 5 q* T5 Z5 f, ^( E+ C! c/ ~8 C% ? │
4.11极限的定义.mp4 │
4.12极限的四则运算.mp4 ; q! {( N" x# K! [/ w2 n │
4.13极限的复合.mp4 K9 o2 X$ r' B! \) S5 k │
4.14连续性.mp4 / `+ \; n% ?7 ~" `4 c │
4.1实数的定义（一）.mp4 R, w8 V4 {5 u1 P4 F ` │
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 ) V1 V J) m5 J' E; o │
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 ; F0 o+ e6 v* D" w# W f0 G& X0 c │
4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4 8 {& q* a: L$ d7 J$ k# G; @6 f& ? │
4.8无穷大之比较（一）.mp4 │
4.9无穷大之比较（二）.mp4 . P+ M# F6 [0 ?
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 2 p( R, a& p% u1 R; l' y5 X │
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 & g7 ^6 s!
' L1 x+ s( z
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 - a- Q' R0 M6 M5 B3 B' W( q% Z │
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 + f+ ]" G- M& j5 G; H/ { │
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 ) N0 k)
4 E3 l" q6 X
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 │
9.10泰勒展开的证明.mp4 + x* l1 j" z. V9
9 V │
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 ( L' y! c% E6 \: f r# X │
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 0 K v: g/ w* H2 R
10-贝叶斯理论 │
10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4 ( Y4 S/ E) J* I# P+ d; w8 c │
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 │
10.1梯度优化（一）.mp4 8 ]) n7 i, D( ~9 {8 ?' N │
10.2梯度优化（二）.mp4 │
10.3概率基础.mp4 │
10.4概率与事件.mp4 ( V1 y4 T/ w" ]+ R, `: V9 l │
10.5贝叶斯推理（一）.mp4 $ m3 Z) I) }8 \ │
10.6贝叶斯推理（二）.mp4 * V- z$ O* p ` │
10.7贝叶斯推理（三）.mp4 ( ]7 H/ M, L0 {6 d8 z1 e9 i0 p │
10.8辛普森案件.mp4 │
10.9贝叶斯推理深入.mp4
11-高等数学—泰勒展开 9 _$ s- _) e0 L! s │
11.1泰勒展开.mp4 + ?$ ` f, G0 G7 d3 M │
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 5 K* g3 R8 u W │
11.5泰勒展开求极限（二）.mp4 9 a( G9 w4 ]9 R' V- V
12-高等数学—偏导数 │
12.1偏导数的对称性.mp4 ' a$ {1 b5 E' H8 p' q0 ]7 j+ G │
12.2链式法则.mp4 │
12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 , `, h J1 N: q0 Y# d) K7 t+ j
13-高等数学—积分 8 A, f0 {!
0 ~* b- `+ i; I │
13.1黎曼积分.mp4 4 L, v9 C5 m: ^! h9 q │
13.2微积分基本定理.mp4 ) f* M+ x" e7 N4 ~, b" M, r9 e │
13.3分部积分（一）.mp4 6 b& d6 W% Y& ]; I4 w8 C │
13.4分部积分（二）.mp4 , Y9 j1 F' C5 F
14-高等数学—正态分布 3 p1 S2 A; H' i: K: v; {8 k2 @$ H │
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 8 O0 w$ B4 o% j4 Q
15-朴素贝叶斯和最大似然估计 1 d, a0 K2 d2 H K' [! V │
15.10朴素贝叶斯（三）.mp4 │
15.11最大似然估计（一）.mp4 * u, }5 D+ W: g: g5 G: L │
15.12最大似然估计（二）.mp4 │
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 ) a; w/ x5 y0 f5 z5 k │
15.4先验到后验的过程.mp4 │
15.5朴素贝叶斯（一）.mp4 / P9 ~! Y' ?9 w3 D │
15.6朴素贝叶斯（二）.mp4 5 T) w; u' h' j, ~3 E3 i │
15.7算法设计.mp4 │
15.8TF-IDF（一）.mp4 │
15.9TF-IDF（二）.mp4 6 [' R+ p3 K! {+ P: B3 h
16-线性代数—线性空间和线性变换 │
16.10非常规线性空间.mp4 │
16.11线性相关和线性无关.mp4 │
16.12秩.mp4 │
16.1线性代数概述.mp4 │
16.2线性代数应用方法论.mp4 ) @" C9 I- e! O- m# c1 N │
16.3线性乘法的可交换性和结合律.mp4 │
16.4线性空间.mp4 & V/ x* t0 O7 D9 r8
- [; w │
16.5线性空间八条法则（一）.mp4 │
16.6线性空间八条法则（二）.mp4 " Y6 Z9 M1 h$ C% D2 G9 @6 x │
16.7线性空间八条法则（三）.mp4 │
16.8连续傅立叶变换.mp4 │
16.9离散傅立叶变换.mp4
17-数据科学和统计学（上） ; H) x; @0 e+ k+ v' p- L( X1 M; T │
17.10随机变量（二）.mp4 │
17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4 , o1 j# b2 V. e │
17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4 ' ^! a8 b9 y7 R7
" r1 x" ?& L! J+ p │
17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4 │
17.1课程Overview.mp4 " P" \; U. Y. X8 i │
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 ' p4 ?! F6 F, E5 ]! Q │
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 - {" h; F. k0 y/ u4 Q" N3 @ v │
17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4 % ]! C2 _% O% M. u7 ? │
17.9随机变量（一）.mp4 + P4 u- ^9 a* \8 O5 M" T
18-线性代数—矩阵、等价类和行列式 │
18.10等价类.mp4 │
18.11行列式（一）.mp4 $ t" T$ u1 F* {& m8 ?6 W; b5 b │
18.12行列式（二）.mp4 │
18.13行列式（三）.mp4 │
18.1线性代数知识点回顾.mp4 0 u2 C& ~( ^0 @: S3 u' `4 P │
18.2矩阵表示线性变化.mp4 ) H% X/ ]( D& Z1 i2 s │
18.3可逆矩阵表示坐标变化.mp4 │
18.4相似矩阵.mp4 $ K& b4 a5 u! Q │
18.5相似矩阵表示相同线性变化.mp4 4 D; K/ E8 K4 P; a m" e. e8 X │
18.6线性代数解微分方程.mp4 │
18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4 ! e; C6 S4 s# v& F │
18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4 + D" s4 F3 D# M0 A │
18.9等价关系.mp4
19-Python基础课程（上） │
19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4 7 `8 M, a" {" C( l! M │
19.11变量类型—列表类型（一）.mp4 │
19.12变量类型—列表类型（二）.mp4 9 I0 D/ C5 R9 b% h6 ?3 }0 c │
19.13变量类型—列表类型（三）.mp4 0 }# S# q: T' E │
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 3 r. Y* J1 {8 x2 p8 H$ {- E │
19.1Python介绍（一）.mp4 . c4 s, _0 I: _" I! ~! n3
3 b │
19.2Python介绍（二）.mp4 │
19.3变量—命名规范.mp4 │
19.4变量—代码规范.mp4 + K: m. g3 [: l9 T' F │
19.5变量类型—数值类型.mp4 . W' D1 n, ^6 ` │
19.6变量类型—bool类型.mp4 0 _! s, j2 A- @% r; ~6 W# M │
19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4 ( v5 c) U# ]; s │
19.8课间答疑.mp4 ; P1 e6 o: s2 \- H │
19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4 - A& G5 t* @4 [' t5 M
20-线性代数—特征值与特征向量 . k1 I3 i7 T# ] │
20.10线性代数核心定理.mp4 │
20.11对偶空间（一）.mp4 │
20.12对偶空间（二）.mp4 5 h4 ?" o7 s" b. } │
20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 * e! F3 g7 u! C, r │
20.14厄米矩阵.mp4 │
20.1线性代数知识点回顾.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 $ ~2 {; P5 B: @ I, ]6 } │
20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 Q( J- e) M% B │
20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4 │
20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4 5 P0 ]3 u* P" N! Z) F) i0 i8 d │
20.8本征值的计算（一）.mp4 │
20.9本征值的计算（二）.mp4
21-监督学习框架 , r. A% K6 [ r/ g │
21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4 ) m& K7 A; t3 C7 U% d8 K, Q( X │
21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4 │
21.12线性分类器.mp4 │
21.13高斯判别模型（一）.mp4 0 v$ y' z% e, w9 p2 m; m& Z/ ] │
21.14高斯判别模型（二）.mp4 │
21.1经验误差和泛化误差.mp4 # Y9 ]) v) `3 {3 w1 T7 k4 t; F │
21.2最大后验估计.mp4 : p( ~: t+ \' y" u! U* Q$ W/ h │
21.3正则化.mp4 3 X* N$ k- B: x' b0 ] │
21.4lasso回归.mp4 ; B2 G& J5 F- @. x$ b9 Q- T/ [ │
21.5超参数（一）.mp4 3 b, M; x9 I/ _: B │
21.6超参数（二）.mp4 ( M. n. E; w& d8 s2 J7 n │
21.7监督学习框架（一）.mp4 $ ] ], c1 Z! a │
21.8监督学习框架（二）.mp4 │
21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4 " }2 X, ~; a2 A; ]- p
22-Python基础课程（下） │
22.10函数（三）.mp4 ( E( ^( [$ F: C5 r2 m │
22.11函数（四）.mp4 │
22.12类（一）.mp4 │
22.13类（二）.mp4 │
22.14类（三）.mp4 , H, r, @% t+ @! R2 n │
22.1条件判断（一）.mp4 │
22.2条件判断（二）.mp4 4 o0 N* v" o/ O# N' ^9 h) S │
22.3循环（一）.mp4 - f' l$ z2 I! B │
22.4循环（二）.mp4 │
22.5课间答疑.mp4 * }0 U# t1 l3 c! H │
22.6循环（三）.mp4 4 _1 o# v2 c" ?6 ?$ E │
22.7循环（四）.mp4 % ~+ ]& _. M8 D, m: l* h │
22.8函数（一）.mp4 # @, E+ P# r7 X- L-
2 R' T' x │
22.9函数（二）.mp4
23-PCA、降维方法引入 │
23.1无监督学习框架.mp4 5 d8 X) e% A9 e+ C4 ?# d% \ │
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 * F }, b3 \# E- y$ A │
23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 8 N! M7 c# r' }# f7 l: ~ │
23.8PCA背后的假设（一）.mp4 ' ]: X; F: u' u8 [; f- a │
23.9PCA背后的假设（二）.mp4 % k2 j8 j) }5 W
24-数据科学和统计学（下） │
24.10参数估计（一）.mp4 │
24.11参数估计（二）.mp4 * d" }: b: _2 p │
24.12假设检验（一）.mp4 │
24.13假设检验（二）.mp4 6 W! j2 Z8 z7 b0 n7 ~/ R │
24.1课程Overview.mp4 4 _6 v' v1 i+ E" N6 Y! I │
24.2理解统计思想（一）.mp4 + d6 A/ H8 I3 Q/ } │
24.3理解统计思想（二）.mp4 │
24.4理解统计思想（三）.mp4 : ^5 q) g) q9 ?* v1 P( F7 c4 Y │
24.5概率空间.mp4 2 A$ O! F+ p, R0 l5 d, `% P │
24.6随机变量（一）.mp4 # k# d9 [/ Z( W3 t │
24.7随机变量（二）.mp4 │
24.8随机变量（三）.mp4 - ?. @! ?% J3 F& A- ?9 Z, Z │
24.9随机变量（四）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫 │
25.10Python操作数据库（二）.mp4 │
25.11Python操作数据库（三）.mp4 . R2 h- e5 ^' f+ A. B" X │
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 8 A9 Y: h8 f/ n2 p: V │
25.17Python爬虫（五）.mp4 5 I7 O; n* G/ b7 o │
25.1课程介绍.mp4 │
25.2认识关系型数据库（一）.mp4 ! k, j( [! f+ J+ E. S8 y │
25.3认识关系型数据库（二）.mp4 + ]: o5 H/ _% x6 f" N/ s( {- ?. M* f │
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 0 A& ]" w6 @/ @$ a0 [1 { │
25.7命令行操作数据库（三）.mp4 │
25.8命令行操作数据库（四）.mp4 ) T# \9 S& P* i ? │
25.9Python操作数据库（一）.mp4 . u8 u; f# @! I8 g
26-线性分类器 9 z# t; ^- x( ?2 C. J │
26.10Perceptron（三）.mp4 │
26.11Perceptron（四）.mp4 │
26.12熵与信息（一）.mp4 & h j/ v* V( L0 x' F( n │
26.13熵与信息（二）.mp4 9 b5 e4 s4 l+ @! b4 a │
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 2
0 R) \1 E2 G. H+ J6 z7 Q% R9 x* W │
26.4线性分类器.mp4 │
26.5LDA（一）.mp4 + t! [) K4 `5 n"
! j'
7 K) J! x" m& d │
26.6LDA（二）.mp4 │
26.7LDA（三）.mp4 . z6 E6 M9 R7 B7 v- r8 F │
26.8Perceptron（一）.mp4 & C- k* R. E5 s- j) G2 q- _ │
26.9Perceptron（二）.mp4
27-Python进阶（上） 0 [( s; Z7 f" p7 b1 h# w3 Q% b │
27.10Pandas基本操作（四）.mp4 ( u5 N- {' N6 E' X* X- i- ` │
27.11Pandas绘图（一）.mp4 - T6 i; o2 d$ X Z" D0 s! v │
27.12Pandas绘图（二）.mp4 - v: P$ c0 S2 G( H M/ n! @2 `/ k │
27.13Pandas绘图（三）.mp4 ! J8 ^7 S0 H5 `0 ^ │
27.14Pandas绘图（四）.mp4 ) @% o* d/ Z8 w9 s8 Y0 i │
27.1NumPy基本操作（一）.mp4 ; V* c* K1 G5 F9 H │
27.2NumPy基本操作（二）.mp4 ; x3 G# o( ]$ O4 Q │
27.3NumPy基本操作（三）.mp4 % J0 e6 ?' f9 d c/ B) n │
27.4NumPy基本操作（四）.mp4 │
27.5NumPy基本操作（五）.mp4 ' ?, T. t, O# S* ^5 g& M0 f* n │
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 * l z' ?1 @4 Y1 C, R7 g: q3 C; d
28-Scikit-Learn $ r$ I% G/ P. j7 F; g │
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 4 W4 x+ [. V( {# {, m │
28.6模型实例、模型选择（二）.mp4 " T6 a0 x2 d: r) S' @3 f' p │
28.7模型实例、模型选择（三）.mp4 8 G( Y# b* k+ s1 F/ Z │
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 │
29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4 3 Z% O- X# a6 ?1 I │
29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4 ) h1 Y- Z+ h, W! D+ m8 _3 S' ^- a │
29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4 ) i& r' b+ w, N5 A3 J │
29.13SVM引入.mp4 ' H8 I9 ]5 J9 b: u3 ~) Y │
29.1熵（一）.mp4 │
29.2熵（二）.mp4 0 ?. C! K2 N(
1 _& q │
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 ; F* s- Y& `0 X( Q6 z+ M5 y* N │
29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4 ( W# _; g. @+ [0 G/ \/ R# } n │
29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4 0 k/ r% d; ]0 q# Z7 K Y* x1 r
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 $ M/ `# ^, f g/ j9 q │
30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4 3 \- x% f! r% }* J7 ] ?: w │
30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4 2 X1 b W( B1 Q)
3 B% t │
30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4 9 `/ P) G: J# r% Y4 [ │
30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4 4 j7 s1 Y: Q0 V) t7 `4 ~ ? │
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 3 G# M2 V8 C4 C. @$ c │
31.1决策树（一）.mp4 & E& K4 o& u/ R+ ~ │
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 ( ?* v, `+ E; l% ]0 ^5 g( r x1 c │
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 6 Q2 x; s" h: I8 [" L │
33.3Hdfs应用（二）.mp4 9 D8 y9 Z% Q3 M$ c8 Z9 j: d8
33.4MapReduce（一）.mp4 │
33.5MapReduce（二）.mp4 │
33.6Hive应用（一）.mp4 6 s* d ^0 Z. p F% L │
33.7Hive应用（二）.mp4 ! p! ?; m* u& ~2 G/ S- g0 c │
33.8Hive应用（三）.mp4 : [6 \4 e# O) d" N │
33.9Hive应用（四）.mp4 - c, ^: }0 e8 C- D
34-D-Park实战 8 x; {; N1 ~- { │
34.10Spark应用（四）.mp4 │
34.11Spark应用（五）.mp4 8 K! E9 j1 R( i- C* h$ a7 ]4 z$ B9 m │
34.12Spark应用（六）.mp4 + N. I# m8 K$ a( I1 R6
$ e │
34.13Spark应用（七）.mp4 ; i: w% E" f# c: q+ S; j │
34.1Pig应用（一）.mp4 │
34.2Pig应用（二）.mp4 ; T+ q6 W$ M& I9 n- g( V │
34.3Pig应用（三）.mp4 │
34.4Pig应用（四）.mp4 , w" y' o7 Q" l1 X" v7 `4 b │
34.5Pig应用（五）.mp4 1 M6 V; v6 X5 Y8 I; a- Y │
34.6Pig应用（六）.mp4 8 [9 C4 j) e$ D; n │
34.7Spark应用（一）.mp4 6 L8 p0 O, O- i5 Z- p1 o1 F& G. V │
34.8Spark应用（二）.mp4 │
34.9Spark应用（三）.mp4 / c% b6 U+ U9 C" I- T0 [$ M
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 9 t& M" c% D; \1 E! \ │
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 6 Q% w& C+ `; n7 w6 X3 a* Q6 R │
35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4
36-决策树到随机森林 3 d9 q' S% E" r4 Z- E6 C: a: _ │
36.10Bagging与决策树（一）.mp4 ; \- S0 b! s6 r- M- \& @$ i+ w │
36.11Bagging与决策树（二）.mp4 " B' k. _% r7 b a0 I$ f2 B │
36.12Boosting方法（一）.mp4 │
36.13Boosting方法（二）.mp4 ) [7 l q9 s3 b- y* i& ? │
36.14Boosting方法（三）.mp4 │
36.15Boosting方法（四）.mp4 │
36.1决策树.mp4 │
36.2随机森林.mp4 ! L- \. c9 p+ W% V │
36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4 & M- Y( @/ J( l& l- D) ~ │
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 1 v% F6 ~, w5 ^7 x1
$ M. s │
36.6集成方法（一）.mp4 │
36.7集成方法（二）.mp4 9 V. y: P# v# @! _0 u% ?% N │
… 共 956 条