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[『編程語言』] 實用數據挖掘與人工智能一月特訓班 完結 價值3998
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實用數據挖掘與人工智能一月特訓班 完結 價值3998
課程簡介 課程是基于項目實戰(zhàn)的零基礎機器學習，通過演練與講解如何利用機器學習與深度學習進行房價預測、B站彈幕情感分析等相關熱點話題使學員能夠掌握數據科學思維，完成數據分析任務！ 數據應用學院（DAL）講師團 北美首屈一指的Data Bootcamp核心團隊。 陳曉理-DAL，數據應用學院（DAL）聯(lián)合創(chuàng)始人，加州大學博士，數學競賽保送北大力學系，多年機器學習教學經驗。 David - Data Scientist ，加州大學物理學博士，美國頂級電商公司數據科學家。 Josh Zhao- DAL，數據應用學院聯(lián)合創(chuàng)始人，南加州大學電子工程碩士，前華為高級工程師，十年數據工程開發(fā)管理經驗。 彭澤 - DAL，加拿大阿爾伯塔大學本科，美國哥倫比亞大學電子工程碩士，Kaggle競賽獲獎選手，人稱“萌神”。 Henry ，加州大學伯克利分校博士后，加州大學物理學博士，數據應用學院機器學習工程師。 第 1 講 熟悉Jupyter notebook 1.1 創(chuàng)建新的Python環(huán)境 1.2 Python環(huán)境與版本（一） 1.3 Python環(huán)境與版本（二） 1.4 Python環(huán)境與版本（三） 1.5 Python環(huán)境與版本（四） 1.6 Python環(huán)境與版本（五） 1.7 Python環(huán)境與版本（六） 1.8 Python環(huán)境與版本（七） 1.9 安裝決策樹可視化工具Graphviz（一） 1.10 安裝決策樹可視化工具Graphviz（二） 1.11 幾個重要的工具包介紹（一） 1.12 幾個重要的工具包介紹（二） 1.13 安裝TensorFlow與Keras（一） 1.14 安裝TensorFlow與Keras（二） 1.15 Jupyter notebook的基本使用技巧 1.16 Markdown的基本技巧（一） 1.17 Markdown的基本技巧（二） 第 2 講 文獻與代碼管理工具及統(tǒng)計基礎 2.1 學習方法總結 2.2 Mendeley介紹及安裝（一） 2.3 Mendeley介紹及安裝（二） 2.4 GitHub介紹及安裝 2.5 GitHub遠端連接操作（一） 2.6 GitHub遠端連接操作（二） 2.7 GitHub遠端連接操作（三） 2.8 答疑（一） 2.9 答疑（二） 2.10 答疑（三） 2.11 統(tǒng)計基礎概述 第 3 講 Python基本數據類型 3.1 課程概述 3.2 計算機語言與程序概述（一） 3.3 計算機語言與程序概述（二） 3.4 為什么需要編程語言 3.5 Python能做什么 3.6 課間答疑 3.7 Python2和Python3的區(qū)別 3.8 編程語言的元素 3.9 致敬 Hello World 3.10 Python基本數據類型（一） 3.11 Python基本數據類型（二） 3.12 Python基本數據類型（三） 3.13 Python基本數據類型（四） 3.14 Python基本數據類型（五） 3.15 Python基本數據類型（六） 3.16 Python基本數據類型（七） 3.17 Python基本數據類型（八） 第 4 講 函數與Python基本數據結構 4.1 函數（一） 4.2 函數（二） 4.3 函數（三） 4.4 函數（四） 4.5 函數（五） 4.6 Python編碼結構（一） 4.7 Python編碼結構（二） 4.8 Python編碼結構（三） 4.9 Python模塊和程序包 4.10 Python基本數據結構（一） 4.11 Python基本數據結構（二） 4.12 Python基本數據結構（三） 第 5 講 Numpy的基本操作 5.1 Introduction to Numpy 5.2 Create Arrays 5.3 Basic Operations of Arrays 5.4 lndexing ,Slicing and Iterating（一） 5.5 lndexing ,Slicing and Iterating（二） 5.6 lndexing ,Slicing and Iterating（三） 5.7 Matrix Operations ||（一） 5.8 Matrix Operations ||（二） 5.9 Array processing（一） 5.10 Array processing（二） 5.11 Save and Load Array 第 6 講 Pandas的基本操作 6.1 Series 6.2 DataFrame+Titanic Example（一） 6.3 DataFrame+Titanic Example（二） 6.4 DataFrame+Titanic Example（三） 6.5 DataFrame+Titanic Example（四） 6.6 Index Objects 6.7 Reindex 6.8 Drop Data 6.9 Slice Data（一） 6.10 Slice Data（二） 6.11 Data Alignment 6.12 Rank and Sort 第 7 講 Matplotlib的基本操作 7.1 Matplotlib（一） 7.2 Matplotlib（二） 7.3 Matplotlib（三） 7.4 Matplotlib（四） 7.5 Matplotlib（五） 7.6 Aggregation（一） 7.7 Aggregation（二） 7.8 Aggregation（三） 第 8 講 什么是好的模型結果-cost function 8.1 如何定義一個模型結果的好壞？ 8.2 連續(xù)變量的模型，如何來衡量模型結果？（一） 8.3 連續(xù)變量的模型，如何來衡量模型結果？（二） 8.4 二分類問題-假設檢驗，p-value（一） 8.5 二分類問題-假設檢驗，p-value（二） 8.6 二分類問題-ROC & AUC（一） 8.7 二分類問題-ROC & AUC（二） 8.8 什么是好的分類（一） 8.9 二分類問題-召回率，準確率 8.10 二分類問題-F1-score 8.11 分類模型，如何衡量模型結果？ 8.12 imbalanced問題（一） 8.13 imbalanced問題（二） 第 9 講 線性回歸 9.1 知識回顧 9.2 為什么要使用線性回歸？ 9.3 如何計算線性回歸？（一） 9.4 如何計算線性回歸？（二） 9.5 問題解答 9.6 由最小二乘法選出的直線有沒有用？（一） 9.7 由最小二乘法選出的直線有沒有用？（二） 9.8 線性回歸參數估計的含義 9.9 線性回歸對數據的解釋 9.10 線性回歸對樣本及誤差的要求和假設前提（一） 9.11 線性回歸對樣本及誤差的要求和假設前提（二） 9.12 預測的confidence interval 和 prediction interval（一） 9.13 預測的confidence interval 和 prediction interval（二） 9.14 預測的confidence interval 和 prediction interval（三） 9.15 imbalanced問題 第 10 講 邏輯回歸及應用 10.1 邏輯回歸與線性回歸 10.2 如何計算信用分數 10.3 商家如何查看芝麻信用值？ 10.4 尋找最合理的參數-1設計Cost Function 10.5 疑題解答 10.6 尋找最合理的參數-3. 計算最優(yōu)參數（一） 10.7 尋找最合理的參數-3. 計算最優(yōu)參數(二) 10.8 尋找最合理的參數-3. 計算最優(yōu)參數(三) 10.9 尋找最合理的參數-3. 計算最優(yōu)參數(四) 10.10 尋找最合理的參數-3. 計算最優(yōu)參數(五) 10.11 尋找最合理的參數-3. 計算最優(yōu)參數(六) 10.12 更進一步：從邏輯回歸到SoftMax（一） 10.13 更進一步：從邏輯回歸到SoftMax(二) 第 11 講 擬合與過擬合的定義 11.1 擬合與過擬合 11.2 對抗過擬合（一） 11.3 對抗過擬合（二） 11.4 對抗過擬合（三） 11.5 Python實現(xiàn)（一） 11.6 Python實現(xiàn)（二） 11.7 正則化Regularization 11.8 Ridge（一） 11.9 Ridge（二） 11.10 方差的分解（一） 11.11 方差的分解（二） 11.12 Bias與Variance的分解 第 12 講 決策樹模型 12.1 什么是決策樹？ 12.2 游戲中的決策樹分析（一） 12.3 游戲中的決策樹分析（二） 12.4 哪個問題分的最好？ 12.5 Decision Tree_example1（一） 12.6 Decision Tree_example1（二） 12.7 Decision Tree_example1（三） 12.8 Decision Tree_example1（四） 12.9 Decision Tree_example1（五） 12.10 Decision Tree_example1（六） 12.11 Decision Tree_example1（七） 第 13 講 Pandas 數據操作與Ensemble Method 集成算法 13.1 Combining dataframes 13.2 Mapping 13.3 Binning 13.4 GroupBy On Dict and Series（一） 13.5 GroupBy On Dict and Series（二） 13.6 Merge（一） 13.7 Merge（二） 13.8 Outliers 13.9 Pivoting 13.10 Replace 13.11 Bagging (Bootstrap aggregating) 13.12 Boosting and Ada boosting（一） 13.13 Boosting and Ada boosting（二） 13.14 Gradient Boosting 第 14 講 Airbnb 數據分析 14.1 Airbnb介紹 14.2 Train and Test 用戶本身數據和營銷渠道數據 14.3 Airbnb_DataExploration（一） 14.4 Airbnb_DataExploration（二） 14.5 Airbnb_DataExploration（三） 14.6 Airbnb_FeatureEngineering（一） 14.7 Airbnb_FeatureEngineering（二） 14.8 Airbnb_FeatureEngineering（三） 14.9 Airbnb_FeatureEngineering（四） 14.10 Modeling（一） 14.11 Modeling（二） 第 15 講 支持向量機（SVM） 15.1 支持向量機簡介與歷史（一） 15.2 支持向量機簡介與歷史（二） 15.3 支持向量機分類與回歸（一） 15.4 支持向量機分類與回歸（二） 15.5 支持向量機分類與回歸（三） 15.6 對偶問題 15.7 支持向量 15.8 核函數 15.9 正則化與軟間隔 15.10 支持向量機算法總結 15.11 代碼實戰(zhàn)（一） 15.12 代碼實戰(zhàn)（二） 15.13 代碼實戰(zhàn)（三） 第 16 講 自然語言處理與NLP-代碼實戰(zhàn) 16.1 歷史 16.2 語言模型（一） 16.3 語言模型（二） 16.4 語言模型（三） 16.5 語言模型（四） 16.6 語言模型（五） 16.7 語言模型評價 16.8 隱馬爾可夫模型 16.9 深度學習（一） 16.10 深度學習（二） 16.11 語言模型實戰(zhàn)（一） 16.12 語言模型實戰(zhàn)（二） 16.13 語言模型實戰(zhàn)（三） 16.14 語言模型實戰(zhàn)（四） 第 17 講 文字處理與Amazon評論NLP分析案例 17.1 Python文字處理基本操作回顧 17.2 ASCII,unicode解碼與編碼,utf-8（一） 17.3 ASCII,unicode解碼與編碼,utf-8（二） 17.4 Nltk工具包與特朗普的任職演講 17.5 計算詞頻 17.6 讀取文字 17.7 整理標簽（一） 17.8 整理標簽（二） 17.9 整理標簽（三） 17.10 清理文字并建語料庫（一） 17.11 清理文字并建語料庫（二） 17.12 建模 17.13 調用具體模型 第 18 講 網絡基礎概述 18.1 網絡基礎概述 18.2 數據和數據庫（一） 18.3 數據和數據庫（二） 18.4 計算機網絡知識普及（一） 18.5 計算機網絡知識普及（二） 18.6 什么是網站 18.7 靜態(tài)網站和動態(tài)網站 18.8 簡單的網站服務程序（一） 18.9 簡單的網站服務程序（二） 18.10 什么是API（一） 18.11 什么是API（二） 18.12 如何找到API 18.13 網絡產品和現(xiàn)在網絡程序 18.14 答疑 第 19 講 網絡爬蟲入門 19.1 網絡爬蟲概述 19.2 復習HTML 19.3 強大的工具—Requests 19.4 強大的工具—Beautifulsoup（一） 19.5 強大的工具—Beautifulsoup（二） 19.6 Charity Watch（一） 19.7 Charity Watch（二） 19.8 Charity Watch（三） 19.9 彈幕爬蟲（一） 19.10 彈幕爬蟲（二） 19.11 彈幕爬蟲（三） 19.12 彈幕爬蟲（四） 19.13 彈幕爬蟲（五） 19.14 彈幕爬蟲（六） 第 20 講 爬蟲進階 20.1 Write Binary File 20.2 Read Binary File 20.3 靜態(tài)文件獲取（一） 20.4 靜態(tài)文件獲�。ǘ� 20.5 認證授權（一） 20.6 認證授權（二） 20.7 認證授權（三） 20.8 爬蟲進階擴展（一） 20.9 爬蟲進階擴展（二） 第 21 講 正則表達式 21.1 常見代碼 21.2 基本語句（一） 21.3 基本語句（二） 21.4 字符匹配和分枝條件 21.5 分組 21.6 后向引用和零寬斷言 21.7 案例分析（一） 21.8 案例分析（二） 第 22 講 貝葉斯統(tǒng)計 22.1 聯(lián)合概率 22.2 邊緣概率 22.3 條件概率 22.4 聯(lián)合概率、邊緣概率和條件概率 22.5 貝葉斯公式（一） 22.6 貝葉斯公式（二） 22.7 流感案例 22.8 圖形化理解 22.9 案例分析 22.10 貝葉斯公式垃圾短信識別程序（一） 22.11 貝葉斯公式垃圾短信識別程序（二） 22.12 貝葉斯公式垃圾短信識別程序（三） 22.13 腦筋急轉彎：三門問題（一） 22.14 腦筋急轉彎：三門問題（二） 第 23 講 搜集用戶信息與數據整合 23.1 搜集用戶發(fā)帖Comment Id（一） 23.2 搜集用戶發(fā)帖Comment Id（二） 23.3 正向編碼方法 23.4 如何逆向解碼（一） 23.5 如何逆向解碼（二） 23.6 如何逆向解碼（三） 23.7 如何逆向解碼（四） 23.8 整理用戶mid ID 23.9 爬取用戶信息（一） 23.10 爬取用戶信息（二） 23.11 爬取用戶信息（三） 23.12 爬取用戶信息（四） 23.13 RandomForest 重新采樣（一） 23.14 RandomForest 重新采樣（二） 第 24 講 貝葉斯思維 24.1 貝葉斯統(tǒng)計（一） 24.2 貝葉斯統(tǒng)計（二） 24.3 貝葉斯統(tǒng)計（三） 24.4 貝葉斯統(tǒng)計（四） 24.5 貝葉斯公式（一） 24.6 貝葉斯公式（二） 24.7 貝葉斯公式（三） 24.8 貝葉斯公式（四） 24.9 證明正態(tài)分布的后驗分布依然是正態(tài)分布（一） 24.10 證明正態(tài)分布的后驗分布依然是正態(tài)分布（二） 24.11 證明正態(tài)分布的后驗分布依然是正態(tài)分布（三） 24.12 證明正態(tài)分布的后驗分布依然是正態(tài)分布（四） 24.13 美國海岸救援案例 第 25 講 BiliBili火爆劇集與觀眾分析 25.1 結巴分詞原理 25.2 結巴分詞使用 25.3 去除NaN、分詞 25.4 去停用詞、整理詞頻 25.5 關鍵詞計算 25.6 生成詞云 25.7 沿時間的動態(tài)變化：頻率與高頻詞（一） 25.8 沿時間的動態(tài)變化：頻率與高頻詞（二） 25.9 沿時間的動態(tài)變化：頻率與高頻詞（三） 25.10 二十四小時的彈幕頻率分布 25.11 年內的彈幕頻率分布 25.12 觀眾信息 25.13 腦筋急轉彎（一） 25.14 腦筋急轉彎（二） 第 26 講 聚類與代碼實戰(zhàn) 26.1 課程概要 26.2 機器學習與聚類簡介 26.3 聚類的定義以及和分類的區(qū)別 26.4 聚類相似度度量：幾何距離 26.5 劃分聚類 26.6 劃分聚類—K均值算法（一） 26.7 劃分聚類—K均值算法（二） 26.8 層次聚類 26.9 Agglomerative clustering算法 26.10 密度聚類 26.11 DBSCAN 26.12 聚類算法總結 26.13 代碼實戰(zhàn)（一） 26.14 代碼實戰(zhàn)（二） 26.15 代碼實戰(zhàn)（三） 第 27 講 商業(yè)社交媒體輿情分析 27.1 腦筋急轉彎（一） 27.2 腦筋急轉彎（二） 27.3 腦筋急轉彎（三） 27.4 社媒輿情分析的目的 27.5 作用價值一：獲取市場的必要信息（一） 27.6 作用價值一：獲取市場的必要信息（二） 27.7 如何通過輿情分析掌握市場狀況 27.8 作用價值二：提升決策敏感性 27.9 有趣的營銷發(fā)現(xiàn) 27.10 作用價值三：尋找接觸點 27.11 總結：營銷領域的輿情分析應用 27.12 答疑（一） 27.13 答疑（二） 第 28 講 近期推薦系統(tǒng)概述 28.1 推薦系統(tǒng)應用場景（一） 28.2 推薦系統(tǒng)應用場景（二） 28.3 推薦系統(tǒng)算法概述（一） 28.4 推薦系統(tǒng)算法概述（二） 28.5 推薦系統(tǒng)算法概述（三） 28.6 推薦系統(tǒng)算法概述（四） 28.7 CF+矩陣分解（一） 28.8 CF+矩陣分解（二） 28.9 基于圖像的推薦 28.10 評估推薦系統(tǒng)結果 第 29 講 人工智能的江湖 29.1 達特茅斯會議與第一次AI大發(fā)展 29.2 第一次AI寒冬（一） 29.3 第一次AI寒冬（二） 29.4 復蘇與第二次AI寒冬 29.5 再次復蘇與神經網翻身 29.6 瞻仰大神（一） 29.7 瞻仰大神（二） 29.8 瞻仰大神（三） 29.9 今天的應用與影響（一） 29.10 今天的應用與影響（二） 29.11 今天的應用與影響（三） 第 30 講 機器學習在圖像識別中的應用 30.1 圖像處理和機器學習有什么關系 30.2 什么是機器學習 30.3 什么是圖像識別 30.4 圖像識別的困難在哪里 30.5 圖像識別的發(fā)展歷史 30.6 機器學習對比深度學習 30.7 機器學習的工作方式 30.8 機器學習的算法（一） 30.9 機器學習的算法（二） 30.10 機器學習總結 第 31 講 Pygame 31.1 學習框架梳理 31.2 剩余課程安排 31.3 Flappy bird基本背景圖像（一） 31.4 Flappy bird基本背景圖像（二） 31.5 鍵盤操作-小鳥左右移動 31.6 撲騰撲騰翅膀（一） 31.7 撲騰撲騰翅膀（二） 31.8 柱子的移動 31.9 生成一系列的柱子，并且移動 31.10 讓小鳥飛起來 31.11 假如小鳥很聰明 31.12 給小鳥計分 第 32 講 Python控制系統(tǒng) 32.1 The basic self-driving loop 32.2 不同的數據存儲和類型 32.3 安裝OpenCV 32.4 OpenCV練習 32.5 數據庫基礎review（一） 32.6 數據庫基礎review（二） 32.7 MYSQL的簡單介紹(一) 32.8 MYSQL的簡單介紹(二) 32.9 激光雷達 32.10 Ctypes basic（一） 32.11 Ctypes basic（二） 32.12 Ctypes basic（三） 第 33 講 圖像識別處理基礎—OpenCV 33.1 讀取圖片（一） 33.2 讀取圖片（二） 33.3 讀取圖片（三） 33.4 讀取視頻 33.5 繪圖函數 33.6 OpenCV圖像的基本操作（一） 33.7 OpenCV圖像的基本操作（二） 33.8 圖像處理：顏色空間轉換（一） 33.9 圖像處理：顏色空間轉換（二） 33.10 幾何變換 33.11 圖像處理：圖像平滑 33.12 圖像處理：形態(tài)學變換 第 34 講 從游戲數據中提取feature 34.1 收集GTA5游戲數據（一） 34.2 收集GTA5游戲數據（二） 34.3 收集GTA5游戲數據（三） 34.4 Check Data和OpenCV（一） 34.5 Check Data和OpenCV（二） 34.6 模型加載插件 34.7 C++ review（一） 34.8 C++ review（二） 34.9 模型案例分析+OpenCV process（一） 34.10 模型案例分析+OpenCV process（二） 34.11 模型案例分析+OpenCV process（三） 34.12 模型案例分析+OpenCV process（四） 34.13 模型案例分析+OpenCV process（五） 第 35 講 GTA5自動駕駛項目 35.1 作業(yè)布置 35.2 GTA5自動駕駛分解問題（一） 35.3 GTA5自動駕駛分解問題（二） 35.4 GTA5自動駕駛分解問題（三） 35.5 GTA5自動駕駛分解問題（四） 35.6 GTA5自動駕駛分解問題（五） 35.7 GTA游戲AI識別車道分割線（一） 35.8 GTA游戲AI識別車道分割線（二） 35.9 GTA游戲AI識別車道分割線（三） 35.10 GTA游戲AI識別車道分割線（四） 35.11 GTA游戲AI識別車道分割線（五） 35.12 GTA游戲AI識別車道分割線（六） 35.13 GTA游戲AI識別車道分割線（七） 第 36 講 TensorFlow的基本操作 36.1 TensorFlow的基本概念 36.2 TensorFlow的具體使用（一） 36.3 TensorFlow的具體使用（二） 36.4 Tensor Shapes（一） 36.5 Tensor Shapes（二） 36.6 Tensor Operations 36.7 Tensor Slicing 36.8 Tensor Sequences 36.9 Graph 36.10 Session和Constant 36.11 Variables和Placeholders 36.12 Example（一） 36.13 Example（二） 36.14 Example（三） 36.15 Example（四） 第 37 講 神經網絡 37.1 神經網絡 37.2 深度神經網絡 37.3 反向傳播算法 37.4 激活函數 37.5 優(yōu)化算法（一） 37.6 優(yōu)化算法（二） 37.7 正規(guī)化 37.8 神經網絡代碼實戰(zhàn)（一） 37.9 神經網絡代碼實戰(zhàn)（二） 37.10 神經網絡代碼實戰(zhàn)（三） 37.11 神經網絡代碼實戰(zhàn)（四） 第 38 講 卷積神經網絡 38.1 卷積和卷積核（一） 38.2 卷積和卷積核（二） 38.3 卷積和卷積核（三） 38.4 填充和池化 38.5 深度卷積神經網絡：LeNet-5 38.6 深度卷積神經網絡：AlexNet 38.7 深度卷積神經網絡：ZF-net 38.8 深度卷積神經網絡：VGG-16 38.9 深度卷積神經網絡：Inception Network 38.10 深度卷積神經網絡：Residual Network 38.11 深度卷積神經網絡：DenseNet 第 39 講 卷積神經網絡的應用 39.1 卷積神經網絡應用概述 39.2 物體檢測：RCNN和SPP-Net（一） 39.3 物體檢測：RCNN和SPP-Net（二） 39.4 物體檢測：Fast R-CNN 39.5 物體檢測：YOLO和SSD 39.6 文檔的歸類 39.7 代碼實戰(zhàn)（一） 39.8 代碼實戰(zhàn)（二） 39.9 代碼實戰(zhàn)（三） 39.10 代碼實戰(zhàn)（四） 39.11 代碼實戰(zhàn)（五） 第 40 講 深度學習框架剖析 40.1 深度學習系統(tǒng)的目標定位 40.2 典型深度學習系統(tǒng)框架 40.3 命令式編程與聲明式編程等概念講解 40.4 圖優(yōu)化、執(zhí)行引擎 40.5 編程接口、分布式并行計算 40.6 TF多卡訓練 40.7 TF多機訓練 40.8 主流開源深度學習平臺簡析 40.9 答疑 40.10 Tensorflow tutorial example（一） 40.11 ensorflow tutorial example（二） 40.12 模型訓練Tricks分享 40.13 DL優(yōu)化方法分析以及相關TF API說明 40.14 Tensorflow detection models 40.15 實際模型項目介紹（一） 40.16 實際模型項目介紹（二） 第 41 講 遞歸神經網絡 41.1 遞歸神經網絡—序列問題 41.2 為什么遞歸 41.3 遞歸神經網絡（一） 41.4 遞歸神經網絡（二） 41.5 雙向遞歸神經網絡 41.6 沿時間反向傳播 41.7 梯度消失 第 42 講 長短記憶網絡和遞歸神經網絡代碼操作 42.1 長短記憶網絡（一） 42.2 長短記憶網絡（二） 42.3 偽裝曹雪芹（一） 42.4 偽裝曹雪芹（二） 42.5 偽裝曹雪芹（三） 42.6 偽裝曹雪芹（四） 42.7 圖像識別（一） 42.8 圖像識別（二） 第 43 講 線性代數與數值分析 43.1 線性代數與數值分析概述 43.2 線性代數的基礎定義 43.3 矩陣乘積和轉置 43.4 矩陣性質 43.5 矩陣行列式 43.6 矩陣的跡和秩 43.7 范數 43.8 矩陣的特征值和特征向量 43.9 特殊類型的矩陣和向量（一） 43.10 特殊類型的矩陣和向量（二） 43.11 矩陣分解 43.12 矩陣微積分 43.13 矩陣計算（一） 43.14 矩陣計算（二） 43.15 范數、向量之間的夾角 43.16 對角矩陣、單位矩陣、轉置矩陣和reshape 43.17 行列式、秩、跡以及SVD奇異值分解 第 44 講 詞嵌入表示 44.1 N-元模型回顧 44.2 神經語言模型 44.3 遞歸神經網絡語言模型 44.4 詞嵌入 44.5 哈夫曼樹 44.6 連續(xù)詞袋模型—分層Softmax 44.7 Skip-gram：分層Softmax 44.8 連續(xù)詞袋模型：負采樣 44.9 詞向量：可視化 第 45 講 遞歸神經網絡的應用 45.1 文本生成和情緒分析 45.2 語音識別 45.3 機器翻譯（一） 45.4 機器翻譯（二） 45.5 視覺注意力機制 45.6 詞嵌入表示—Word2Vec 45.7 詞嵌入表示—RNN語言模型（一） 45.8 詞嵌入表示—RNN語言模型（二） 45.9 詞嵌入表示—RNN for POS tagging（一） 45.10 詞嵌入表示—RNN for POS tagging（二） 第 46 講 強化學習系列課程基本概念與方法總覽 46.1 復習監(jiān)督學習 46.2 強化學習基本概念（一） 46.3 強化學習基本概念（二） 46.4 策略與總價值（一） 46.5 策略與總價值（二） 46.6 強化學習系列方法總覽（一） 46.7 強化學習系列方法總覽（二） 46.8 強化學習系列方法總覽（三） 第 47 講 馬爾可夫決策過程 47.1 馬爾可夫決策過程：Markov狀態(tài)轉移矩陣 47.2 Markov Rewards Process 47.3 狀態(tài)價值state value 47.4 Bellman方程（一） 47.5 Bellman方程（二） 47.6 Bellman方程（三） 47.7 Bellman方程（四） 47.8 狀態(tài)價值函數 v.s 動作價值函數（一） 47.9 狀態(tài)價值函數 v.s 動作價值函數（二） 47.10 最優(yōu)總價值與最優(yōu)動作價值（一） 47.11 最優(yōu)總價值與最優(yōu)動作價值（二） 47.12 Flappy bird的簡單解決方法（一） 47.13 Flappy bird的簡單解決方法（二） 第 48 講 強化學習：迭代法 48.1 動態(tài)規(guī)劃（一） 48.2 動態(tài)規(guī)劃（二） 48.3 迭代法（一） 48.4 迭代法（二） 48.5 復習+Jacob方法（一） 48.6 復習+Jacob方法（二） 48.7 Gauss-Seidel迭代法 48.8 迭代法求策略估值（一） 48.9 迭代法求策略估值（二） 48.10 迭代法求策略估值（三） 48.11 迭代法更新最佳策略（一） 48.12 迭代法更新最佳策略（二） 48.13 斐波拉契數列 48.14 最長遞增序列（一） 48.15 最長遞增序列（二） 第 49 講 簡單的蒙特卡洛 49.1 蒙特卡洛模擬方法介紹 49.2 訓練flappy bird 模型（一） 49.3 訓練flappy bird 模型（二） 49.4 訓練flappy bird 模型（三） 49.5 整理碰壁函數與reward函數 49.6 離散化環(huán)境狀態(tài) 49.7 由狀態(tài)環(huán)境選擇飛行動作 49.8 處理碰壁函數與reward函數 49.9 隊列存飛行路徑（一） 49.10 隊列存飛行路徑（二） 49.11 隊列存飛行路徑（三） 49.12 隊列存飛行路徑（四） 49.13 答疑 第 50 講 云，計算，數據 50.1 云計算的定義 50.2 NIST、云計算市場的發(fā)展條件 50.3 芯片設計的取舍、并行化 50.4 WSC（新型數據中心）的形成、概念、優(yōu)點 50.5 虛擬化（一） 50.6 虛擬化（二） 50.7 云計算的商業(yè)模式 50.8 層級分類 50.9 阿里云介紹（一） 50.10 阿里云介紹（二） 50.11 實例創(chuàng)建（一） 50.12 實例創(chuàng)建（二） 50.13 實例創(chuàng)建（三） 50.14 Logging模塊的簡單應用（一） 50.15 Logging模塊的簡單應用（二） 50.16 Logging模塊的簡單應用（三） 第 51 講 機器學習（上） 51.1 時間差分法公式 51.2 蒙特卡洛法（一） 51.3 蒙特卡洛法（二） 51.4 TD（時間差分）的特點 51.5 課間答疑 51.6 MC與TD對比 51.7 無偏估計 51.8 收斂性質 51.9 MC與TD收斂差異 51.10 Model-Free Control（一） 51.11 Model-Free Control（二） 51.12 Model-Free Control（三） 51.13 Model-Free Control（四） 51.14 Model-Free Control（五） 第 52 講 機器學習（下） 52.1 函數的近似方法（一） 52.2 函數的近似方法（二） 52.3 函數的近似方法（三） 52.4 DQN（一） 52.5 DQN（二） 52.6 Flappy bird（一） 52.7 Flappy bird（二） 52.8 Flappy bird（三） 52.9 Flappy bird（四） 52.10 Flappy bird（五） 52.11 Flappy bird（六） 52.12 Flappy bird（七） 52.13 Flappy bird（八） 第 53 講 軟件工程師、數據工程師和數據科學家職業(yè)介紹 53.1 自我介紹及課程介紹 53.2 Career Path Insight 53.3 軟件工程師之基礎課程 53.4 軟件工程師之面試準備與技巧 53.5 大數據之協(xié)同合作（一） 53.6 大數據之協(xié)同合作（二） 53.7 數據工程師和數據科學家 53.8 答疑（一） 53.9 答疑（二） 第 54 講 金融科技—數據科學在金融業(yè)的應用和前景 54.1 金融行業(yè)不同崗位對人才的需求 54.2 金融科技用到的數據科學 54.3 職位和機會 54.4 數字化財富管理行業(yè) 54.5 智能投顧創(chuàng)業(yè)公司的數據分析 54.6 答疑（一） 54.7 答疑（二） 第 55 講 深度學習經典網絡分析基礎 55.1 課程安排 55.2 深度學習的兩大基本問題 55.3 反向傳播算法簡介 55.4 深度學習網絡模型回顧 55.5 CNN架構發(fā)展簡要流程 55.6 LeNet 55.7 答疑—人臉識別 55.8 答疑—通用檢測 55.9 答疑—語音識別 55.10 AlexNet 55.11 VGG 55.12 GoogleNet（一） 55.13 GoogleNet（二） 55.14 ResNet 55.15 經典網絡簡單比較、網絡設計考慮 55.16 答疑（一） 55.17 答疑（二）
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