万门大学—人工智能

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万门大学—人工智能

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  • 01-复杂系统/1.2预测失效原因.mp4 20.9 MB
  • 01-复杂系统/1.3复杂系统引论.mp4 42.7 MB
  • 01-复杂系统/1.4生活实例与本章答疑.mp4 37.8 MB
  • 02-大数据与机器学习/2.1大数据预测因为噪声失效.mp4 136.2 MB
  • 02-大数据与机器学习/2.2大数据与机器学习.mp4 11.6 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.10课程大纲（二）.mp4 33.2 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.1规则阶段.mp4 105.7 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 53.7 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.3课间答疑.mp4 184.1 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段.mp4 118.5 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.5三个阶段总结分析.mp4 23.2 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.6人工智能的应用（一）.mp4 127.9 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.7人工智能的应用（二）.mp4 25.8 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.8课间答疑(1).mp4 177.7 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.8课间答疑.mp4 177.7 MB
  • 03-人工智能的三个阶段/3.9课程大纲（一）.mp4 40.0 MB
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  • 04-高等数学—元素和极限/4.11极限的定义.mp4 41.0 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.12极限的四则运算.mp4 34.9 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.13极限的复合.mp4 26.4 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.14连续性.mp4 42.5 MB
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  • 04-高等数学—元素和极限/4.2实数的定义（二）.mp4 43.8 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.3实数的定义（三）.mp4 38.5 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.4实数的元素个数（一）.mp4 81.0 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.5实数的元素个数（二）.mp4 39.3 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4 40.5 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4 46.8 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.8无穷大之比较（一）.mp4 166.0 MB
  • 04-高等数学—元素和极限/4.9无穷大之比较（二）.mp4 26.2 MB
  • 05-复杂网络经济学应用/5.1用网络的思维看经济结构.mp4 48.4 MB
  • 05-复杂网络经济学应用/5.2复杂网络认识前后.mp4 59.0 MB
  • 05-复杂网络经济学应用/5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4 78.7 MB
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  • 06-机器学习与监督算法/6.1什么是机器学习.mp4 25.7 MB
  • 06-机器学习与监督算法/6.2机器学习的类型.mp4 141.7 MB
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  • 07-阿尔法狗与强化学习算法/7.1人工智能的发展.mp4 43.9 MB
  • 07-阿尔法狗与强化学习算法/7.2强化学习算法（一）.mp4 33.0 MB
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  • 07-阿尔法狗与强化学习算法/7.5Alphago给我们的启示.mp4 22.0 MB
  • 07-阿尔法狗与强化学习算法/7.6无监督学习.mp4 26.8 MB
  • 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 42.4 MB
  • 08-高等数学—两个重要的极限定理/8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4 40.6 MB
  • 08-高等数学—两个重要的极限定理/8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4 27.6 MB
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  • 08-高等数学—两个重要的极限定理/8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 29.1 MB
  • 09-高等数学—导数/9.10泰勒展开的证明.mp4 39.4 MB
  • 09-高等数学—导数/9.1导数的定义.mp4 40.5 MB
  • 09-高等数学—导数/9.2初等函数的导数.mp4 47.5 MB
  • 09-高等数学—导数/9.3反函数的导数（一）.mp4 21.9 MB
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  • 09-高等数学—导数/9.7罗尔定理.mp4 26.9 MB
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  • 10-贝叶斯理论/10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4 49.9 MB
  • 10-贝叶斯理论/10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4 21.5 MB
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  • 10-贝叶斯理论/10.1梯度优化（一）.mp4 64.0 MB
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  • 11-高等数学—泰勒展开/11.1泰勒展开.mp4 43.1 MB
  • 11-高等数学—泰勒展开/11.2展开半径.mp4 28.9 MB
  • 11-高等数学—泰勒展开/11.3欧拉公式.mp4 50.6 MB
  • 11-高等数学—泰勒展开/11.4泰勒展开求极限（一）.mp4 28.4 MB
  • 11-高等数学—泰勒展开/11.5泰勒展开求极限（二）.mp4 59.9 MB
  • 12-高等数学—偏导数/12.1偏导数的对称性.mp4 36.5 MB
  • 12-高等数学—偏导数/12.2链式法则.mp4 36.0 MB
  • 12-高等数学—偏导数/12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 72.0 MB
  • 13-高等数学—积分/13.1黎曼积分.mp4 23.5 MB
  • 13-高等数学—积分/13.2微积分基本定理.mp4 57.0 MB
  • 13-高等数学—积分/13.3分部积分（一）.mp4 48.7 MB
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  • 14-高等数学—正态分布/14.1标准正态分布.mp4 51.5 MB
  • 14-高等数学—正态分布/14.2中心极限定理.mp4 35.7 MB
  • 14-高等数学—正态分布/14.3误差函数.mp4 30.3 MB
  • 14-高等数学—正态分布/14.4二维正态分布.mp4 46.2 MB
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  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.10朴素贝叶斯（三）.mp4 66.9 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.11最大似然估计（一）.mp4 25.9 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.12最大似然估计（二）.mp4 53.9 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4 51.6 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4 36.5 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.3贝叶斯先验.mp4 49.7 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.4先验到后验的过程.mp4 22.8 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.5朴素贝叶斯（一）.mp4 35.1 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.6朴素贝叶斯（二）.mp4 42.5 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.7算法设计.mp4 23.4 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.8TF-IDF（一）.mp4 49.5 MB
  • 15-朴素贝叶斯和最大似然估计/15.9TF-IDF（二）.mp4 42.0 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.10非常规线性空间.mp4 55.0 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.11线性相关和线性无关.mp4 38.1 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.12秩.mp4 57.7 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.1线性代数概述.mp4 38.0 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.2线性代数应用方法论.mp4 18.2 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.3线性乘法的可交换性和结合律.mp4 46.6 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.4线性空间.mp4 17.9 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.5线性空间八条法则（一）.mp4 54.0 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.6线性空间八条法则（二）.mp4 49.2 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.7线性空间八条法则（三）.mp4 33.0 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.8连续傅立叶变换.mp4 28.2 MB
  • 16-线性代数—线性空间和线性变换/16.9离散傅立叶变换.mp4 43.3 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.10随机变量（二）.mp4 16.0 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4 61.8 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4 39.6 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4 53.0 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.1课程Overview.mp4 38.1 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.2回顾统计学（一）.mp4 68.5 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.3回顾统计学（二）.mp4 55.5 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.4回顾统计学（三）.mp4 29.5 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.5回顾数据科学（一）.mp4 35.4 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4 63.8 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4 26.2 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4 31.2 MB
  • 17-数据科学和统计学（上）/17.9随机变量（一）.mp4 22.4 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.10等价类.mp4 60.2 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.11行列式（一）.mp4 29.7 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.12行列式（二）.mp4 40.0 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.13行列式（三）.mp4 54.9 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.1线性代数知识点回顾.mp4 33.6 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.2矩阵表示线性变化.mp4 32.8 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.3可逆矩阵表示坐标变化.mp4 68.1 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.4相似矩阵.mp4 71.5 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.5相似矩阵表示相同线性变化.mp4 23.9 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.6线性代数解微分方程.mp4 70.7 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4 43.9 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4 36.5 MB
  • 18-线性代数—矩阵、等价类和行列式/18.9等价关系.mp4 32.2 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4 44.4 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.11变量类型—列表类型（一）.mp4 26.6 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.12变量类型—列表类型（二）.mp4 41.6 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.13变量类型—列表类型（三）.mp4 22.5 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4 31.4 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.15变量类型—字典类型（二）.mp4 33.6 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.1Python介绍（一）.mp4 33.1 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.2Python介绍（二）.mp4 41.8 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.3变量—命名规范.mp4 32.0 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.4变量—代码规范.mp4 22.2 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.5变量类型—数值类型.mp4 24.6 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.6变量类型—bool类型.mp4 22.1 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4 28.6 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.8课间答疑.mp4 22.5 MB
  • 19-Python基础课程（上）/19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4 35.1 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.10线性代数核心定理.mp4 30.1 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.11对偶空间（一）.mp4 29.9 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.12对偶空间（二）.mp4 49.0 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 24.7 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.14厄米矩阵.mp4 11.9 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.1线性代数知识点回顾.mp4 30.5 MB
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  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.3例题讲解（二）.mp4 36.1 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.4例题讲解（三）.mp4 42.6 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 72.1 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4 17.6 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4 49.9 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.8本征值的计算（一）.mp4 32.9 MB
  • 20-线性代数—特征值与特征向量/20.9本征值的计算（二）.mp4 33.4 MB
  • 21-监督学习框架/21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4 41.8 MB
  • 21-监督学习框架/21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4 20.8 MB
  • 21-监督学习框架/21.12线性分类器.mp4 29.8 MB
  • 21-监督学习框架/21.13高斯判别模型（一）.mp4 24.9 MB
  • 21-监督学习框架/21.14高斯判别模型（二）.mp4 35.8 MB
  • 21-监督学习框架/21.1经验误差和泛化误差.mp4 45.4 MB
  • 21-监督学习框架/21.2最大后验估计.mp4 44.6 MB
  • 21-监督学习框架/21.3正则化.mp4 19.7 MB
  • 21-监督学习框架/21.4lasso回归.mp4 48.0 MB
  • 21-监督学习框架/21.5超参数（一）.mp4 36.0 MB
  • 21-监督学习框架/21.6超参数（二）.mp4 28.1 MB
  • 21-监督学习框架/21.7监督学习框架（一）.mp4 33.7 MB
  • 21-监督学习框架/21.8监督学习框架（二）.mp4 44.4 MB
  • 21-监督学习框架/21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4 38.0 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.10函数（三）.mp4 29.9 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.11函数（四）.mp4 35.6 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.12类（一）.mp4 30.8 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.13类（二）.mp4 28.1 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.14类（三）.mp4 26.0 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.1条件判断（一）.mp4 38.2 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.2条件判断（二）.mp4 34.2 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.3循环（一）.mp4 17.4 MB
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  • 22-Python基础课程（下）/22.5课间答疑.mp4 26.8 MB
  • 22-Python基础课程（下）/22.6循环（三）.mp4 26.0 MB
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  • 22-Python基础课程（下）/22.8函数（一）.mp4 19.4 MB
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  • 23-PCA、降维方法引入/23.1无监督学习框架.mp4 26.6 MB
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  • 23-PCA、降维方法引入/23.5PCA数学分析方法（三）.mp4 30.5 MB
  • 23-PCA、降维方法引入/23.6PCA数学分析方法（四）.mp4 35.8 MB
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  • 24-数据科学和统计学（下）/24.10参数估计（一）.mp4 27.6 MB
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  • 24-数据科学和统计学（下）/24.5概率空间.mp4 15.5 MB
  • 24-数据科学和统计学（下）/24.6随机变量（一）.mp4 33.8 MB
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  • 25-Python操作数据库、 Python爬虫/25.11Python操作数据库（三）.mp4 24.0 MB
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  • 25-Python操作数据库、 Python爬虫/25.14Python爬虫（二）.mp4 89.0 MB
  • 25-Python操作数据库、 Python爬虫/25.15Python爬虫（三）.mp4 62.1 MB
  • 25-Python操作数据库、 Python爬虫/25.16Python爬虫（四）.mp4 60.6 MB
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