人工智能、大数据与复杂系统一月特训班 万门大学
链接: https://pan.baidu.com/s/1FIwfZnAwNYqkoHXKAS92aQ 提取码: rkd8
| ├──1.复杂系统
| ├──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.线性代数—线性空间和线性变换
| ├──17.数据科学和统计学（上）
| ├──18.线性代数—矩阵、等价类和行列式
| ├──19.Python基础课程（上）
| ├──2.大数据与机器学习
| ├──20.线性代数—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.线性分类器
| ├──27.Python进阶（上）
| ├──28.Scikit-Learn
| ├──29.熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
| ├──3.人工智能的三个阶段
| ├──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）
| ├──4.高等数学—元素和极限
| ├──40.SVM和神经网络引入
| ├──41.集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
| ├──42.神经网络
| ├──43.监督学习－回归
| ├──44.监督学习－分类
| ├──45.神经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
| ├──5.复杂网络经济学应用
| ├──50.计算机视觉深度学习入门优化篇
| ├──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.个性化推荐算法
| ├──54.Pig和Spark巩固
| ├──55.人工智能与设计
| ├──56.神经网络
| ├──57.非线性动力学
| ├──58.高频交易订单流模型
| ├──59.区块链一场革命
| ├──6.机器学习与监督算法
| ├──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
| ├──7.阿尔法狗与强化学习算法
| ├──70.Value Iteration Networks
| ├──71.非线性动力学系统（上）
| ├──72.非线性动力学系统（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.深度学习其他主题
| ├──78.课程总结
| ├──8.高等数学—两个重要的极限定理
| ├──9.高等数学—导数
| ├──课件
| └──课件（人工智能大数据复杂）
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| ├──1.复杂系统
| ├──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.线性代数—线性空间和线性变换
| ├──17.数据科学和统计学（上）
| ├──18.线性代数—矩阵、等价类和行列式
| ├──19.Python基础课程（上）
| ├──2.大数据与机器学习
| ├──20.线性代数—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.线性分类器
| ├──27.Python进阶（上）
| ├──28.Scikit-Learn
| ├──29.熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
| ├──3.人工智能的三个阶段
| ├──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）
| ├──4.高等数学—元素和极限
| ├──40.SVM和神经网络引入
| ├──41.集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
| ├──42.神经网络
| ├──43.监督学习－回归
| ├──44.监督学习－分类
| ├──45.神经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
| ├──5.复杂网络经济学应用
| ├──50.计算机视觉深度学习入门优化篇
| ├──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.个性化推荐算法
| ├──54.Pig和Spark巩固
| ├──55.人工智能与设计
| ├──56.神经网络
| ├──57.非线性动力学
| ├──58.高频交易订单流模型
| ├──59.区块链一场革命
| ├──6.机器学习与监督算法
| ├──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
| ├──7.阿尔法狗与强化学习算法
| ├──70.Value Iteration Networks
| ├──71.非线性动力学系统（上）
| ├──72.非线性动力学系统（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.深度学习其他主题
| ├──78.课程总结
| ├──8.高等数学—两个重要的极限定理
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| └──课件（人工智能大数据复杂）
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