人工智能大数据与复杂系统一月特训班

人工智能大数据与复杂系统一月特训班

课件人工智能大数据复杂

课件

9.高等数学导数

8.高等数学两个重要的极限定理

78.课程总结

77.深度学习其他主题

76.漫谈人工智能创业

75.RNN及LSTM

74.复杂网络上的物理传输过程

73.自然语言处理导入

72.非线性动力学系统下

71.非线性动力学系统上

70.Value Iteration Networks

7.阿尔法狗与强化学习算法

69.模型可视化工程管理

68.机器学习的方法

67.自然启发算法

66.广泛出现的幂律分布

65.金融市场的复杂性

64.用伊辛模型理解复杂系统

63.ABM简介及金融市场建模

62.复杂网络简介

61.统计物理专题二

60.统计物理专题一

6.机器学习与监督算法

59.区块链一场革命

58.高频交易订单流模型

57.非线性动力学

56.神经网络

55.人工智能与设计

54.Pig和Spark巩固

53.个性化推荐算法

52.计算机视觉深度学习入门工具篇

51.计算机视觉深度学习入门数据篇

50.计算机视觉深度学习入门优化篇

5.复杂网络经济学应用

49.计算机视觉深度学习入门结构篇

48.计算机视觉深度学习入门目的篇

47.人工智能金融应用

46.时间序列预测

45.神经网络基础与卷积网络

44.监督学习－分类

43.监督学习－回归

42.神经网络

41.集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用

40.SVM和神经网络引入

4.高等数学元素和极限

39.强化学习下

38.强化学习上

37.数据呈现进阶

36.决策树到随机森林

35.第四范式分享

34.D-Park实战

33.云计算初步

32.数据呈现基础

31.决策树

30.Python进阶下

3.人工智能的三个阶段

29.熵逻辑斯蒂回归SVM引入

28.Scikit-Learn

27.Python进阶上

26.线性分类器

25.Python操作数据库 Python爬虫

24.数据科学和统计学下

23.PCA降维方法引入

22.Python基础课程下

21.监督学习框架

20.线性代数特征值与特征向量

2.大数据与机器学习

19.Python基础课程上

18.线性代数矩阵等价类和行列式

17.数据科学和统计学上

16.线性代数线性空间和线性变换

15.朴素贝叶斯和最大似然估计

14.高等数学正态分布

13.高等数学积分

12.高等数学偏导数

11.高等数学泰勒展开

10.贝叶斯理论

1.复杂系统

课件一.zip 72.5MB

课件五.zip 100.7MB

课件四.zip 116.2MB

课件三.zip 111.8MB

课件七.zip 135.2MB

课件六.zip 52.4MB

2 代码catsvsdogsCNN.zip 43.9MB