李小萌资源网 人工智能 [人工智能] 94集 高手来 美国斯坦福大学 顶级数据分析视频教程 全英文+字幕+google教材


[人工智能] 94集 高手来 美国斯坦福大学 顶级数据分析视频教程 全英文+字幕+google教材

2019-08-22 1685
文质彬彬好少年
资源介绍

[人工智能] 94集 高手来 美国斯坦福大学 顶级数据分析视频教程 全英文+字幕+google教材
详细目录:4 j( |6 M! e+ n$ m0 l
: Q* H  n! |- W$ B) U
└─Mining Massive Datasets - Stanford
    ├─01_Week_1_Materials
    │      01_Distributed_File_Systems_15-50.mp4
    │      01_Distributed_File_Systems_15-50.pdf, _+ N, o5 _7 d( ]7 w& T
    │      01_Distributed_File_Systems_15-50.srt
    │      01_Distributed_File_Systems_15-50.txt8 _' o7 R( b0 j! w: Q
    │      02_The_MapReduce_Computational_Model_22-04.mp4! B, y' K. [5 o
    │      02_The_MapReduce_Computational_Model_22-04.pdf6 h' m/ ~8 `% [- Y8 f
    │      02_The_MapReduce_Computational_Model_22-04.srt
    │      02_The_MapReduce_Computational_Model_22-04.txt6 o7 L3 L  K# e. z. F  C) Y( k; {; \
    │      03_Scheduling_and_Data_Flow_12-43.mp49 j" c& [9 e5 m# w3 |
    │      03_Scheduling_and_Data_Flow_12-43.pdf
    │      03_Scheduling_and_Data_Flow_12-43.srt/ h  i0 q) ?! f% C4 F
    │      03_Scheduling_and_Data_Flow_12-43.txt5 L/ ~0 S8 k2 N5 X
    │      04_Combiners_and_Partition_Functions_12-17_Advanced.mp4* ?) u1 {) U5 E" y3 s; D
    │      04_Combiners_and_Partition_Functions_12-17_Advanced.pdf$ j( z+ C8 ^: @' E; c
    │      04_Combiners_and_Partition_Functions_12-17_Advanced.srt
    │      04_Combiners_and_Partition_Functions_12-17_Advanced.txt
    │      05_Link_Analysis_and_PageRank_9-39.mp43 z1 z: Q2 h' j% M2 s4 l0 v
    │      05_Link_Analysis_and_PageRank_9-39.pdf( H9 T3 e9 S: |7 V5 F
    │      05_Link_Analysis_and_PageRank_9-39.srt
    │      05_Link_Analysis_and_PageRank_9-39.txt" J' G1 a3 o' e7 u- B7 P
    │      06_PageRank-_The_Flow_Formulation_9-16.mp49 e, E% W5 V6 K
    │      06_PageRank-_The_Flow_Formulation_9-16.pdf( n1 W) g) Z& ?, d9 B7 U
    │      06_PageRank-_The_Flow_Formulation_9-16.srt
    │      06_PageRank-_The_Flow_Formulation_9-16.txt8 j/ b; i. u3 r- r2 y! l# L  O
    │      07_PageRank-_The_Matrix_Formulation_8-02.mp4
    │      07_PageRank-_The_Matrix_Formulation_8-02.pdf* M; a, ]3 R0 [8 t* O  b, m
    │      07_PageRank-_The_Matrix_Formulation_8-02.srt
    │      07_PageRank-_The_Matrix_Formulation_8-02.txt& \7 m+ j; n6 l: v) T( Q1 j( F
    │      08_PageRank-_Power_Iteration_10-34.mp4
    │      08_PageRank-_Power_Iteration_10-34.pdf: \. T, I; W- U" L4 y; y0 f4 A
    │      08_PageRank-_Power_Iteration_10-34.srt
    │      08_PageRank-_Power_Iteration_10-34.txt
    │      09_PageRank-_The_Google_Formulation_12-08.mp4. T! l" O2 Z, L
    │      09_PageRank-_The_Google_Formulation_12-08.pdf
    │      09_PageRank-_The_Google_Formulation_12-08.srt
    │      09_PageRank-_The_Google_Formulation_12-08.txt
    │      10_Why_Teleports_Solve_the_Problem_12-26.mp40 `( H6 f4 A5 u3 G8 A8 Q
    │      10_Why_Teleports_Solve_the_Problem_12-26.pdf# ^( ^' f; m1 O6 U" C: I1 O" l  k
    │      10_Why_Teleports_Solve_the_Problem_12-26.srt
    │      10_Why_Teleports_Solve_the_Problem_12-26.txt7 K0 [( i  Q( }9 p7 J1 G; @) r+ s
    │      11_How_we_Really_Compute_PageRank_13-49.mp4
    │      11_How_we_Really_Compute_PageRank_13-49.pdf
    │      11_How_we_Really_Compute_PageRank_13-49.srt
    │      11_How_we_Really_Compute_PageRank_13-49.txt
    │      # O* N1 `4 z9 x) c' n
    ├─02_Week_2_Materials7 V3 ?% Q* ]' i; e+ i$ F9 A% I# s
    │      01_Finding_Similar_Sets_13-37.mp4
    │      01_Finding_Similar_Sets_13-37.pdf
    │      01_Finding_Similar_Sets_13-37.srt
    │      01_Finding_Similar_Sets_13-37.txt% }$ n# n5 [0 M, y
    │      02_Minhashing_25-18.mp4
    │      02_Minhashing_25-18.pdf6 K' R. T8 Z  D
    │      02_Minhashing_25-18.srt3 B, a( s& I9 K; s& Q* H9 d
    │      02_Minhashing_25-18.txt
    │      03_Locality-Sensitive_Hashing_19-24.mp49 }4 J; n) L) J0 e- p. P1 u/ Y
    │      03_Locality-Sensitive_Hashing_19-24.pdf+ t( ~" q) y/ B# U; z# b4 T
    │      03_Locality-Sensitive_Hashing_19-24.srt) g; |: ^6 q1 N3 P4 K
    │      03_Locality-Sensitive_Hashing_19-24.txt7 E$ A; I+ A! ?: t" v9 L- @! l' ]
    │      04_Applications_of_LSH_11-40.mp4
    │      04_Applications_of_LSH_11-40.pdf) ~6 ]3 q. Q2 ^$ |0 N
    │      04_Applications_of_LSH_11-40.srt4 v0 h- G8 ?- `- ?/ X, A9 f
    │      04_Applications_of_LSH_11-40.txt
    │      05_Fingerprint_Matching_7-07.mp4
    │      05_Fingerprint_Matching_7-07.pdf8 i$ |: e) x8 K  k
    │      05_Fingerprint_Matching_7-07.srt
    │      05_Fingerprint_Matching_7-07.txt6 e9 h/ d- o3 u
    │      06_Finding_Duplicate_News_Articles_6-08.mp4
    │      06_Finding_Duplicate_News_Articles_6-08.pdf
    │      06_Finding_Duplicate_News_Articles_6-08.srt
    │      06_Finding_Duplicate_News_Articles_6-08.txt( H8 K; c6 v$ U9 t, ]0 T% E) b! X* p
    │      07_Distance_Measures_22-39.mp4
    │      07_Distance_Measures_22-39.pdf
    │      07_Distance_Measures_22-39.srt' j: C  L" x7 U. g+ B1 t3 k
    │      07_Distance_Measures_22-39.txt' J0 Z) J" `! C4 d# v* m. J
    │      08_Nearest_Neighbor_Learning_11-39.mp4& O7 e1 k. w4 Z% F8 A3 l
    │      08_Nearest_Neighbor_Learning_11-39.pdf9 z$ Q6 f) Q- H/ S
    │      08_Nearest_Neighbor_Learning_11-39.srt
    │      08_Nearest_Neighbor_Learning_11-39.txt& [6 A* p  l" S) {
    │      09_Frequent_Itemsets_29-50.mp4
    │      09_Frequent_Itemsets_29-50.pdf
    │      09_Frequent_Itemsets_29-50.srt
    │      09_Frequent_Itemsets_29-50.txt
    │      10_A-Priori_Algorithm_13-07.mp4
    │      10_A-Priori_Algorithm_13-07.pdf
    │      10_A-Priori_Algorithm_13-07.srt
    │      10_A-Priori_Algorithm_13-07.txt
    │      11_Improvements_to_A-Priori_17-26__Advanced.mp4! b8 M. A, Z# J: L
    │      11_Improvements_to_A-Priori_17-26__Advanced.pdf  F. [9 Y1 w+ H* ?
    │      11_Improvements_to_A-Priori_17-26__Advanced.srt/ }3 F- J! r' w* F: U5 ~
    │      11_Improvements_to_A-Priori_17-26__Advanced.txt
    │      12_All_or_Most_Frequent_Itemsets_in_2_Passes_14-40_Advanced.mp4: C9 s/ v2 j8 f9 e& ^
    │      12_All_or_Most_Frequent_Itemsets_in_2_Passes_14-40_Advanced.pdf$ K- a# J, l% \
    │      12_All_or_Most_Frequent_Itemsets_in_2_Passes_14-40_Advanced.srt
    │      12_All_or_Most_Frequent_Itemsets_in_2_Passes_14-40_Advanced.txt8 t& o8 B# T3 L  E
    │      ( h0 }/ H* @9 w% ?8 C
    ├─03_Week_3_Materials& a" r, d- _6 q/ |" z$ X4 k
    │      01_Community_Detection_in_Graphs-_Motivation_5-44.mp4
    │      01_Community_Detection_in_Graphs-_Motivation_5-44.pdf1 Y! b) D7 L# D5 N
    │      01_Community_Detection_in_Graphs-_Motivation_5-44.srt
    │      01_Community_Detection_in_Graphs-_Motivation_5-44.txt3 X; I% V  J, T4 X- r, l+ F
    │      02_The_Affiliation_Graph_Model_10-04.mp4
    │      02_The_Affiliation_Graph_Model_10-04.pdf5 q' V5 v5 f4 {& l) C* y0 }0 l
    │      02_The_Affiliation_Graph_Model_10-04.srt& D; M' {% }4 S
    │      02_The_Affiliation_Graph_Model_10-04.txt
    │      03_From_AGM_to_BIGCLAM_8-48.mp4
    │      03_From_AGM_to_BIGCLAM_8-48.pdf* m3 C; v; q* K$ W
    │      03_From_AGM_to_BIGCLAM_8-48.srt
    │      03_From_AGM_to_BIGCLAM_8-48.txt8 P3 g& o. f  z3 M; x
    │      04_Solving_the_BIGCLAM_9-19.mp4& G% G, Y/ @: r0 b* a/ T, E2 T
    │      04_Solving_the_BIGCLAM_9-19.pdf9 i, y/ z) N1 N7 G9 |1 @" y" Z
    │      04_Solving_the_BIGCLAM_9-19.srt
    │      04_Solving_the_BIGCLAM_9-19.txt7 V9 K8 [. y* n9 N
    │      05_Detecting_Communities_as_Clusters_8-39_Advanced.mp4( K# k6 l3 m  l* \
    │      05_Detecting_Communities_as_Clusters_8-39_Advanced.pdf+ y" j- ^% I% G0 [: ~
    │      05_Detecting_Communities_as_Clusters_8-39_Advanced.srt
    │      05_Detecting_Communities_as_Clusters_8-39_Advanced.txt1 ?1 e/ r: C1 v+ j1 T
    │      06_What_Makes_a_Good_Cluster_8-48_Advanced.mp40 _) l5 f* i/ I2 W
    │      06_What_Makes_a_Good_Cluster_8-48_Advanced.pdf  N8 z+ q" c1 ^3 C2 t
    │      06_What_Makes_a_Good_Cluster_8-48_Advanced.srt' P5 u5 T  b" V
    │      06_What_Makes_a_Good_Cluster_8-48_Advanced.txt8 K8 [" d' o7 X5 \* \/ V
    │      07_The_Graph_Laplacian_Matrix_6-51_Advanced.mp4
    │      07_The_Graph_Laplacian_Matrix_6-51_Advanced.pdf
    │      07_The_Graph_Laplacian_Matrix_6-51_Advanced.srt
    │      07_The_Graph_Laplacian_Matrix_6-51_Advanced.txt2 g, E4 p2 `" u+ W! y; u0 a; ^
    │      08_Examples_of_Eigendecompositions_of_Graphs_6-16_Advanced.mp49 ^2 H5 A& r8 G; j6 _5 a
    │      08_Examples_of_Eigendecompositions_of_Graphs_6-16_Advanced.pdf- `# s0 E( F) a! A" p
    │      08_Examples_of_Eigendecompositions_of_Graphs_6-16_Advanced.srt
    │      08_Examples_of_Eigendecompositions_of_Graphs_6-16_Advanced.txt
    │      09_Defining_the_Graph_Laplacian_3-27_Advanced.mp43 h: L- H$ o0 U( |7 S# t" @6 V6 W+ t
    │      09_Defining_the_Graph_Laplacian_3-27_Advanced.pdf
    │      09_Defining_the_Graph_Laplacian_3-27_Advanced.srt1 A3 G% q, p# {( R! Y
    │      09_Defining_the_Graph_Laplacian_3-27_Advanced.txt9 W+ r6 m& ^& Q# Z! G1 c4 \* c
    │      10_Spectral_Graph_Partitioning-_Finding_a_Partition_13-25_Advanced.mp4$ [7 k" x+ q+ J
    │      10_Spectral_Graph_Partitioning-_Finding_a_Partition_13-25_Advanced.pdf- N+ V- ~8 K+ [0 n" ]' E
    │      10_Spectral_Graph_Partitioning-_Finding_a_Partition_13-25_Advanced.srt
    │      10_Spectral_Graph_Partitioning-_Finding_a_Partition_13-25_Advanced.txt6 ~3 @& Q9 g* p! K% {
    │      11_Spectral_Clustering-_Three_Steps_7-17_Advanced.mp4
    │      11_Spectral_Clustering-_Three_Steps_7-17_Advanced.pdf
    │      11_Spectral_Clustering-_Three_Steps_7-17_Advanced.srt1 p, g+ V" E: }& d, z
    │      11_Spectral_Clustering-_Three_Steps_7-17_Advanced.txt
    │      12_Analysis_of_Large_Graphs-_Trawling_9-02_Advanced.mp4( ^- W# A% `% l5 ^7 j$ N
    │      12_Analysis_of_Large_Graphs-_Trawling_9-02_Advanced.pdf, X$ N* g2 m" l  s! y. w3 z
    │      12_Analysis_of_Large_Graphs-_Trawling_9-02_Advanced.srt
    │      12_Analysis_of_Large_Graphs-_Trawling_9-02_Advanced.txt
    │      13_Mining_Data_Streams_12-01.mp4
    │      13_Mining_Data_Streams_12-01.pdf5 y5 B- G3 G9 o0 r
    │      13_Mining_Data_Streams_12-01.srt
    │      13_Mining_Data_Streams_12-01.txt2 p! h1 R* U$ O% K# ~) Q
    │      14_Counting_1s_29-00_Advanced.mp4
    │      14_Counting_1s_29-00_Advanced.pdf* g" R. ]/ p- z# K, \4 y. D; I9 b) x
    │      14_Counting_1s_29-00_Advanced.srt2 m+ c3 ?; x$ A7 B% q# B' J# n
    │      14_Counting_1s_29-00_Advanced.txt
    │      15_





百度网盘可以用手机平板电脑在线播放,也可以下载之后播放

本帖资源评论
全新人工智能开发系统学习尖端课程 高阶人工智能实战 尚学堂百战程序员人工智能课程
机器学习算法与代码解析 视频、课件、代码、数据
[人工智能] 专为人工智能设计的数学培训课程视频 积分 方差 矩阵等
[人工智能] 早期浙江大学远程教育视频 数据挖掘学习视频 csf视频文件
斯坦福大学机器学习mkv视频
七月在线机器学习深度学习全套培训课程打包 共9部分
最新深度学习与机器学习
人工智能OpenCV 价值2000元的教程(课件+源码)
机器学习铺垫-机器学习算法入门学习+机器学习算法强化课程 July七月在线算法精讲课程
2018计算机视觉第二期【从CV基础到深度学习实战】
机器学习项目班100%纯实战 附代码、资料
李开复40集短视频 AI·未来
斯坦福李飞飞图像机器学习课程
[人工智能] 美国尖端人工智能视频教程 人工智能AI课程视频教程 785集 英文带字幕
[视频教程] 2018年XiaoX学院最新人工智能机器学习升级版III 视频教程 价值899
[人工智能] 视频教程 看的见的算法 7个经典应用诠释算法精髓
人工智能之机器学习视频课程 第3期
NLP实践TensorFlow打造聊天机器人
北风网人工智能全面系统学习课程 推荐系统+深度学习+机器学习三大阶段实战人工智能
最新机器学习超多项目实战 纯项目实战+音乐推荐系统+Pytorch+机器翻译+金融反欺诈等
没有账号? 注册