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课程目前包括了,复杂系统 、Python基础、爬虫、数学基础、大数据基础以及 人工智能、有监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、神经网络、卷神经网络、视觉深度学习、推荐算法等等。
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万门大学
万门大学由北大校友童哲创建于2012年,提供终身在线学习服务,现自有版权课程千余门,内容覆盖职场、考证升学、语言、大学、中学以及小学,直播+录播课程呈现形式,满足不同用户的学习需求,为学习者带来持续而美好的改变。
万门大学还关注“公平而有质量的教育”,积极投身在教育公益事业中,促进解决教育资源分布不均的问题。
课程目录
01-复杂系统
02-大数据与机器学习
03-人工智能的三个阶段
04-高等数学一元素和极限
05-复杂网络经济学应用
06-机器学习与监督算法
07-阿尔法狗与强化学习算法
08-高等数学一两个重要的板限定理
09-高等数学一导数
10-贝叶斯理论
11-高等数学一泰勒展开
12-高等数学一偏导数
13-高等数学一积分
14-高等数学一正态分布
15-朴素贝叶斯和最大似然估计
16-线
17.数据科学和统计学(上)
18-线代数一矩阵、等价类和行列式
19-Python基础课程(上)
20-线代数一特征值与特征向量
21-监督学习框架
22-Python基础课程(下)
23-PCA、降维方法引入
24-数据科学和统计学(下)
25-Python操作数据库、Python爬虫
26-线分类器
27-Python进阶(上)
28【虚拟宝库网www.xunibaoku.com】-Scikit-Learn
29-滴、逻辑斯蒂回归、SVMI入
30-Python进阶(下)
31-决策树
32-数据呈现基础
33-云计算初步
34-D-Park实战
35-第四范式分享
36-决策树到随机森林
37-数据呈现进阶
38强化学习(上)
39强化学习(下)
40-SVM和网络引入
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
42-网络
43-监督学习-回归
44-监督学习-分类
45-网络基础与卷积网络
46-时间序列预测
47-人工智能金融应用
48-计算机视觉深度学习入门目的篇
49-计算机视觉深度学习入门结构篇
50-计算机视觉学习入门优化篇
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
52-计算机视觉深度学习入门工具篇
53一个化推荐算法
54-Pig和Spark巩固
55-人工智能与设计
56-网络
57-线动力学
58-订单流模型
59-区块链一场革命
60统计物理专题(一)
61-统计物理专题(二)
62-复杂网络简介
63-ABM简介及金融市场建模
64-用伊辛模型理解复杂系统
65-金融市场的复杂性
66-广泛出现的幂律分布
67-自然启发算法
68-机器学习的方法
69-模型可视化工程管理
70-Value Iteration Networks
70-最新回放
71-线动力学系统(上)
72-线动力学系统(下)
73-自然语言处理导入
74-复杂网络上的物理传输过程
75-RNN及LSTM
76-漫谈人工智能创业
77-学习其他主题
78-课程总结