TA的每日心情 | 无聊
4 天前 |
|---|
签到天数: 412 天 [LV.9]以坛为家II
管理员
 
- 积分
- 10857
|
" V0 U. l9 p6 I3 c01-复杂系统+ z- c2 P$ r) O% g- r8 U+ t, D. i
02-大数据与机器学习& \* H% n2 y: g1 U2 p! [. y
03-人工智能的三个阶段" z7 e4 [9 w+ \+ l q
04-高等数学—元素和极限
5 k! k9 q$ k9 @05-复杂网络经济学应用
( d) {# T3 V! o$ w( q. L1 U- Q06-机器学习与监督算法
- g2 ?0 Y; L' D3 l: s& z07-阿尔法狗与强化学习算法, L3 `- ?3 M% c1 m0 s8 Q
08-高等数学—两个重要的极限定理
+ D# m" ~. o+ V, J09-高等数学—导数
) _2 _! r( r: _: S5 N8 x( X, D10-贝叶斯理论0 l" f$ v j" u: p, b5 W
11-高等数学—泰勒展开7 i2 o; w3 o+ z3 Y$ d
12-高等数学—偏导数, Y; Z2 D2 w g
13-高等数学—积分8 n. U+ Q6 L+ d; z: h
14-高等数学—正态分布
# z4 H( O, N, c# e# v15-朴素贝叶斯和最大似然估计
- C% b* o; N5 J+ V16-线
* \4 P! r$ h% d6 z, s5 ?0 Y) G17-数据科学和统计学（上）
! M9 f) n6 G: R. t2 m/ Z* ~18-线代数—矩阵、等价类和行列式8 P3 |/ y* E8 B- i) ?+ q
19-Python基础课程（上）4 G" l% T" L" a. N; i; n& m
20-线代数—特征值与特征向量! B. i7 U3 @( n! C$ Z
21-监督学习框架
7 z6 r' A6 z6 J% D$ M# N22-Python基础课程（下）
" ]% w1 ]# x" r$ U23-PCA、降维方法引入
5 N- o& ?9 K' S; |/ N24-数据科学和统计学（下）; ]( _6 B/ A$ p/ |1 |
25-Python操作数据库、 Python爬虫0 K% m! `9 M9 P" T
26-线分类器
/ X* a$ X) R) B4 o27-Python进阶（上）
# O* Y2 X, P |# }( S& K. H28-Scikit-Learn
5 @& I/ e' Q6 o9 p0 K. T29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入0 g$ Y1 \$ m! V
30-Python进阶（下）3 ` H3 P, X0 \5 o
31-决策树& p3 K: J, i6 F! ]2 L' W
32-数据呈现基础
' a o7 Y+ ] {( q6 j33-云计算初步! I& b* V5 J9 m( _6 h
34-D-Park实战
, X7 y! D5 O4 {8 \* s$ [5 j35-第四范式分享2 O4 W( P( e1 G' S. M
36-决策树到随机森林- T8 j/ K0 a p( `% F( H
37-数据呈现进阶. r9 R ^. w$ O% Z
38-强化学习（上）
9 P* I% |! M& ^8 E; ]3 s39-强化学习（下）
, \4 F& ?5 Y9 {8 C3 u8 N40-SVM和网络引入
: L; e5 L. y" C. V7 ?41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
. `2 Q( |/ @6 H+ Z. J* T42-网络, c: `1 A, }) U, V6 [, X
43-监督学习－回归
; F" k/ y" k" `2 |0 f! g! ^44-监督学习－分类% l5 S! g2 Z. D1 h
45-网络基础与卷积网络
* R& C0 J, m. ^% F' A46-时间序列预测2 u3 b0 X; ~4 b: @
47-人工智能金融应用& ^* D! S" G) u" v& l3 x1 A8 B
48-计算机视觉深度学习入门目的篇
A5 w+ O2 {. D5 Z$ Y' g! m49-计算机视觉深度学习入门结构篇
: u- m0 S0 g2 T m$ d50-计算机视觉学习入门优化篇
2 [/ p8 c J$ y51-计算机视觉深度学习入门数据篇" \" [3 F0 J- w! m$ l; J1 O
52-计算机视觉深度学习入门工具篇
4 h! m9 y3 k2 @7 m53-个化推荐算法
, j% s- [7 k: X. W4 u/ v54-Pig和Spark巩固
/ U( P1 G0 f$ K5 M55-人工智能与设计
F% w& z7 \* r3 @8 E56-网络
( [! Z: ^- \- b. e J- i0 s/ L57-线动力学. q9 t4 W$ z6 E: F
58-订单流模型
7 j4 M% z' y: R" i9 c- _( M& R0 }6 S59-区块链一场革命
) F9 y* L! T; y0 M# q0 h' V, L60-统计物理专题（一）$ M0 z3 _6 H/ ~ }6 ~
61-统计物理专题（二）
. d% b+ L c6 V& t62-复杂网络简介! E5 l0 j$ A/ m; ]
63-ABM简介及金融市场建模0 K8 G* ] d% h7 ~
64-用伊辛模型理解复杂系统/ h3 z9 u/ f; B0 p- h
65-金融市场的复杂性
) `" ]; O6 A2 n, g( `66-广泛出现的幂律分布5 t z! K9 \2 o" }7 c
67-自然启发算法
- f. L' [: h3 T4 `0 o68-机器学习的方法
1 d; t0 |& `: F4 w' r5 y0 l69-模型可视化工程管理
; i, P0 e# Y; e70-Value Iteration Networks; {* ~8 p6 ?, g3 j: q7 ~
70-最新回放1 s6 j) u) W$ G" [: _2 i2 F2 Q
71-线动力学系统（上）' }9 m9 t& m1 s0 o
72-线动力学系统（下）
{; `, _8 D0 Q7 H& W73-自然语言处理导入
0 y4 F$ t1 D! H+ N5 W74-复杂网络上的物理传输过程# g2 T( Z8 w( p6 f6 v- ~7 z# F; i& I
75-RNN及LSTM, F* Q" L" I7 Y$ X) z* ]% @) E
76-漫谈人工智能创业
( K, u% h% c2 A3 y77-学习其他主题
& x# b9 L5 M/ X* m5 ?0 ?78-课程总结
8 N7 l/ w, S( v4 M* d ~( s, M/ U) i: c" z! I$ b
下载地址:gxcg35-05
# H' k u9 D4 t
6 Y! |; C3 R7 r4 v |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？立即注册
x
|
发表于 2019-4-3 20:10:36