TA的每日心情 | 怒
2022-4-10 09:39 |
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签到天数: 379 天 [LV.9]以坛为家II
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9 R! [2 p0 _- p$ I. D9 H
01-复杂系统& f) J/ ~ t9 W# R% A/ Z% K
02-大数据与机器学习! y; {0 `4 D& X* q
03-人工智能的三个阶段9 s M) s7 C1 A" } V: {% \, |& P
04-高等数学—元素和极限* q2 R: q- F. a) s/ t
05-复杂网络经济学应用
# N' l/ Y ~: C1 u- f' ^: u8 ^& A1 `3 G06-机器学习与监督算法! h% x2 V' Q% z: X, k
07-阿尔法狗与强化学习算法
. [! m/ T# p5 J( [) }5 s W0 ~' V08-高等数学—两个重要的极限定理# e# H5 _" u9 L8 D
09-高等数学—导数# y- c' `* z8 o! \" t9 n$ e
10-贝叶斯理论: S. l9 ]) z1 @0 b: |5 _+ F
11-高等数学—泰勒展开
2 n+ X, H" g- ^, h, f7 h/ p7 j# K12-高等数学—偏导数
, f8 _( f' `& Z4 x13-高等数学—积分9 @8 v! `& T% b. n! B$ C2 C& Z
14-高等数学—正态分布
2 p2 E& g, `: f15-朴素贝叶斯和最大似然估计: n8 v) u# _/ Z0 E2 f& X: W1 q& ~
16-线
& |5 Y/ @3 n. `& z) s* ?6 t17-数据科学和统计学（上） K# \) R$ X9 \1 A
18-线代数—矩阵、等价类和行列式) K5 k7 M) ~9 p; { v4 \: n
19-Python基础课程（上）
% C7 ]& @# I$ V/ A, _2 P! X20-线代数—特征值与特征向量4 ~4 P# z3 F7 w
21-监督学习框架
; F4 ?0 P; N9 Y/ M22-Python基础课程（下）
4 v& F! O, b1 F) d23-PCA、降维方法引入
& v4 h C4 ~4 L9 m( }24-数据科学和统计学（下）* ]' F4 T) ~: V% y
25-Python操作数据库、 Python爬虫0 t; ~. _/ }' |6 N% o7 y
26-线分类器
3 M5 s L, p+ V3 m4 j' y" R; B27-Python进阶（上）
" ~; _# u* n* C28-Scikit-Learn
7 h4 p4 s( r5 e3 P- S# M- t$ _29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入6 l9 P$ m. C$ Z# ?. \
30-Python进阶（下）; S; n7 l9 ^3 r w- i# X
31-决策树
' U" E2 K- Q- G9 N: S* a, z1 z32-数据呈现基础
- c2 V9 h4 S3 y4 L9 v33-云计算初步. e9 K) Q7 ]5 q0 s% _1 ~
34-D-Park实战
0 l- y) U5 d* {0 Y( w; O35-第四范式分享) e) c3 Z7 e- C& Y7 N" H. e. t: h
36-决策树到随机森林
- F7 o* g: |3 n( c) t' j37-数据呈现进阶( ]- h! D* s* x) c
38-强化学习（上）8 Q5 d0 ]5 X0 R& O3 ^
39-强化学习（下）
9 w, Q7 f% L2 Q3 W" i3 p; p# u40-SVM和网络引入6 `0 F# T) N5 T0 ?4 l
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
3 @1 w! B2 M' [1 V% I42-网络
" x+ s. _3 _" \ G. c# U43-监督学习－回归
" Y& m: ]+ u2 V$ @% N& u44-监督学习－分类9 Q& @( k: M9 N9 n L
45-网络基础与卷积网络- N% @+ t4 G7 g: M- E4 ?# s# m
46-时间序列预测
6 j# v7 g8 Q1 ~' q6 Q9 \7 _2 n47-人工智能金融应用2 V6 e% W, ?% {
48-计算机视觉深度学习入门目的篇
3 c* Y3 u" R: j; y- h49-计算机视觉深度学习入门结构篇 {5 y4 X' q4 u0 A' g; U8 @$ h
50-计算机视觉学习入门优化篇! c1 s0 p; E |9 s/ G
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
2 N5 ?9 ~8 L7 F& ~, S, B5 Q8 {6 U; J52-计算机视觉深度学习入门工具篇
% b) B6 ?' K, ]53-个化推荐算法
* I% F. ~. W5 c# ]5 _. O54-Pig和Spark巩固
O3 h6 j9 H4 u55-人工智能与设计
1 F9 }% w k* a1 U: h) y& m56-网络
?2 y& h! N0 `5 b* T/ j57-线动力学
. W) `( W D) X1 X0 b58-订单流模型. D" o# D/ S' W
59-区块链一场革命2 m2 K0 Q) b2 i: O6 w8 S
60-统计物理专题（一）) o' g6 j- T3 E2 l9 `( k
61-统计物理专题（二）6 c5 b7 x7 x- P& B& d( h
62-复杂网络简介* K: d1 p0 v; ?9 v/ l- V2 E
63-ABM简介及金融市场建模+ J0 o! w( S7 {8 _9 k
64-用伊辛模型理解复杂系统% a1 U; Y9 G9 L3 s2 _
65-金融市场的复杂性
; c3 O* z5 J9 u66-广泛出现的幂律分布( I( g# f0 w1 W) y
67-自然启发算法
3 {5 [1 d: s2 m0 w. L68-机器学习的方法
& y/ l; _0 Z0 {, m5 g69-模型可视化工程管理
+ z6 @8 s. N1 ]- _3 R70-Value Iteration Networks( b" |8 n; B( t) ]& J z2 k
70-最新回放9 n( p* A G: ?: f2 q+ a
71-线动力学系统（上） E" k8 \4 C+ \9 o$ n( ^; v
72-线动力学系统（下）
3 l, {1 K3 u% z73-自然语言处理导入
. b& C5 Q7 h# w. k; f# \' {74-复杂网络上的物理传输过程& L! }4 ]9 M, A
75-RNN及LSTM/ s" _. O+ ]6 l
76-漫谈人工智能创业
/ R9 K: n8 N' @( }8 U77-学习其他主题
' P( \: t. x/ |& g78-课程总结& b \+ l. k. M1 U) O
; ^6 Q# w/ z) w2 a下载地址:gxcg35-05% ?% E8 c! Y; h) v
1 a* O2 l5 @3 t' z A
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发表于 2019-4-3 20:10:36