贪心学院机器学习高级训练营
课程目录:├──课时001: mlcamp_course_info.mp4110.86M
├──课时002: 课程介绍.mp4208.92M
├──课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4190.17M
├──课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp41.50M
├──课时004: transportation problem.mp4112.32M
├──课时005: portfolio optimization.mp4168.80M
├──课时006: set cover problem.mp463.74M
├──课时007: duality.mp4221.66M
├──课时008: 答疑部分.mp4102.00M
├──课时009:从词嵌入到文档距离01.mp4151.74M
├──课时010:从词嵌入到文档距离02.mp4184.14M
├──课时011:KKT Condition.mp486.54M
├──课时012:svm 的直观理解.mp432.92M
├──课时013:svm 的数学模型.mp462.82M
├──课时014:带松弛变量的svm.mp464.95M
├──课时015:带kernel的svm.mp480.42M
├──课时016:svm的smo的解法.mp476.60M
├──课时017:使用svm支持多个类别.mp413.57M
├──课时018:kernel linear regression.mp428.89M
├──课时019:kernel pca.mp456.44M
├──课时020:交叉验证.mp414.84M
├──课时021:vc维.mp411.46M
├──课时022:直播答疑01.mp4115.55M
├──课时023:直播答疑02.mp4143.05M
├──课时024:lp实战01.mp4119.53M
├──课时025:lp实战02.mp460.66M
├──课时026:lp实战03.mp475.69M
├──课时027:hard，np hard-01.mp458.07M
├──课时028:hard，np hard-02.mp460.46M
├──课时029:hard，np hard-03.mp4174.23M
├──课时030:引言.mp47.42M
├──课时031:线性回归.mp4103.65M
├──课时032:basis expansion.mp429.67M
├──课时033:bias 与 variance.mp444.39M
├──课时034:正则化.mp477.14M
├──课时035:ridge, lasso, elasticnet.mp421.04M
├──课时036:逻辑回归.mp4147.57M
├──课时037:softmax 多元逻辑回归.mp423.64M
├──课时038:梯度下降法.mp435.43M
├──课时039:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp461.59M
├──课时040:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp462.54M
├──课时041:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4100.47M
├──课时042:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4115.26M
├──课时043:模型评估方法和svm做人脸识别01.mp496.15M
├──课时044:模型评估方法和svm做人脸识别02.mp459.83M
├──课时045:模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4116.14M
├──课时046:pca和lda的原理和实战01.mp468.03M
├──课时047:pca和lda的原理和实战02.mp475.41M
├──课时048:pca和lda的原理和实战03.mp4121.97M
├──课时049:softmax with cross entropy01.mp486.43M
├──课时050:softmax with cross entropy02.mp4108.80M
├──课时051:softmax with cross entropy03.mp472.55M
├──课时052:kernel logistic regression and the import vec01.mp489.00M
├──课时053:kernel logistic regression and the import vec02.mp4104.11M
├──课时054:lda 作为分类器.mp4128.54M
├──课时055:lda 作为分类器答疑.mp4124.15M
├──课时056:lda 作为降维工具.mp440.25M
├──课时057:kernel lda 5 kernel lda答疑.mp49.16M
├──课时058:ensemble majority voting.mp443.61M
├──课时059:ensemble bagging.mp428.08M
├──课时060:ensemble boosting.mp484.82M
├──课时061:ensemble random forests.mp415.94M
├──课时062:ensemble stacking.mp428.18M
├──课时063:答疑.mp4202.20M
├──课时064:决策树的应用.mp483.82M
├──课时065:集成模型.mp470.22M
├──课时066:提升树.mp457.55M
├──课时067:目标函数的构建.mp449.87M
├──课时068:additive training.mp445.83M
├──课时069:使用泰勒级数近似目标函数.mp447.89M
├──课时070:重新定义一棵树.mp4105.12M
├──课时071:如何寻找树的形状.mp4108.74M
├──课时072:xgboost-01.mp471.70M
├──课时073:xgboost-02.mp485.37M
├──课时074:xgboost-03.mp4100.34M
├──课时075:xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4151.55M
├──课时076:xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4123.45M
├──课时077:xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4119.12M
├──课时078:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp490.95M
├──课时079:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp483.48M
├──课时080:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4173.61M
├──课时081:lightgbm-01.mp479.01M
├──课时082:lightgbm-02.mp488.68M
├──课时083:lightgbm-03.mp487.72M
├──课时084:聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp445.13M
├──课时085:k-means 的特性 k-means++.mp4102.70M
├──课时086:em 算法思路.mp449.61M
├──课时087:em 算法推演.mp451.98M
├──课时088:em 算法的收敛性证明.mp436.82M
├──课时089:em 与高斯混合模型.mp4114.57M
├──课时090:em 与 kmeans 的关系.mp415.35M
├──课时091:dbscan聚类算法.mp483.86M
├──课时092:课后答疑.mp462.44M
├──课时093:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp482.67M
├──课时094:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4107.92M
├──课时095:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4174.79M
├──课时096:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4166.31M
├──课时097:klda实例+homework1讲评-01.mp4147.22M
├──课时098:klda实例+homework1讲评-02.mp489.24M
├──课时099:klda实例+homework1讲评-03.mp4124.44M
├──课时100:klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4117.45M
├──课时101:Analysis and Applications-01_ev.mp479.73M
├──课时102:Analysis and Applications-02_ev.mp486.68M
├──课时103:Analysis and Applications-03_ev.mp458.89M
├──课时104:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1_ev.mp4113.52M
├──课时105:基于HMM的中文分词: jieba分词原理2_ev.mp4132.97M
├──课时106:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3_ev.mp4100.66M
├──课时107:基于HMM的中文分词: jieba分词原理_ev.mp4108.93M
├──课时108:Graphical Models_ev.mp4146.21M
├──课时109:Hidden Markov Model_ev.mp446.31M
├──课时110:Finding Best Z_ev.mp499.37M
├──课时111:Finding Best Z:Viterbi_ev.mp479.06M
├──课时112:HMM 的参数估计_ev.mp4149.54M
├──课时113:XGBoost分类问题-01_ev.mp492.54M
├──课时114:XGBoost分类问题-02_ev.mp4149.27M
├──课时115:XGBoost分类问题-03_ev.mp4102.09M
├──课时116:基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4108.17M
├──课时117:基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4123.59M
├──课时118:基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4165.00M
├──课时119.mp454.21M
├──课时120:forward algorithm.mp462.06M
├──课时121:backward algorithm.mp434.90M
├──课时122:complete vs incomplete case.mp461.63M
├──课时123:estimate a-review of language model.mp483.26M
├──课时124:回顾-生成模型与判别模型.mp439.60M
├──课时125:回顾-有向图vs无向图.mp445.66M
├──课时126:multinomial logistic regression.mp470.61M
├──课时127:回顾-hmm.mp463.41M
├──课时128:log-linear model to linear-crf.mp483.06M
├──课时129:inference problem.mp459.81M
├──课时130:bp算法.mp4276.09M
├──课时131:pytorch基础.mp4316.24M
├──课时132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp474.95M
├──课时133:神经网络的前向算法.mp452.13M
├──课时134:神经网络的误差向后传递算法.mp458.39M
├──课时135:误差向后传递算法推导.mp438.90M
├──课时136:课后答疑.mp4120.48M
├──课时137:inception-resnet卷积神经网络-01.mp489.04M
├──课时138:inception-resnet卷积神经网络-02.mp4131.96M
├──课时139:bp算法回顾-01.mp4130.81M
├──课时140:bp算法回顾-02.mp4123.82M
├──课时141:bp算法回顾-03.mp4125.84M
├──课时142:矩阵求导-01.mp4132.44M
├──课时143:矩阵求导-02.mp4111.74M
├──课时144:矩阵求导-03.mp4143.90M
├──课时145:卷积的原理.mp452.21M
├──课时146:多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.mp433.59M
├──课时147:卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp445.46M
├──课时148:卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp439.90M
├──课时149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp488.45M
├──课时150:卷积层的各种变体.mp437.85M
├──课时151:经典的卷积网络一览.mp460.18M
├──课时152:课后答疑.mp4256.41M
├──课时153:EffNet-01.mp4188.86M
├──课时154:EffNet-02.mp4219.74M
├──课时155:MobileNet-01.mp4308.16M
├──课时156:MobileNet-02.mp4197.43M
├──课时157:MobileNet-03.mp4217.63M
├──课时158:ShuffleNet-01.mp4263.48M
├──课时159:ShuffleNet-02.mp4322.29M
├──课时160:ShuffleNet-03.mp4262.63M
├──课时161:神经网络的梯度消失及其对策.mp4189.48M
├──课时162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp441.12M
├──课时163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp423.71M
├──课时164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp422.48M
├──课时165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4130.83M
├──课时166:批处理梯度下降法, 随机梯度下降法, mini批处理梯度下降法.mp4164.58M
├──课时167_.mp438.56M
├──课时168_.mp451.13M
├──课时169_.mp432.55M
├──课时170_.mp419.23M
├──课时171_.mp478.55M
├──课时172_.mp433.61M
├──课时173_.mp435.83M
├──课时174_.mp435.35M
├──课时175:课后答疑.mp495.89M
├──课时176:语言模型的原理及其应用.mp422.02M
├──课时177:基于n-gram的语言模型.mp469.79M
├──课时178:基于固定窗口的神经语言模型.mp428.74M
├──课时179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp483.43M
├──课时180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp459.31M
├──课时181:LSTM的原理.mp432.43M
├──课时182:GRU的原理.mp411.11M
├──课时183:梯度消失 爆炸的解决方案.mp411.66M
├──课时184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp424.93M
├──课时185:课后答疑.mp483.44M
├──课时186:人脸关键点检测项目讲解-01.mp4114.04M
├──课时187:人脸关键点检测项目讲解-02.mp4106.99M
├──课时188:人脸关键点检测项目讲解-03.mp4162.65M
├──课时189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4314.96M
├──课时190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4122.53M
├──课时191:为什么需要Attention注意力机制.mp450.86M
├──课时192:Attention的原理.mp469.41M
├──课时193:Transformer入门.mp419.72M
├──课时194:Self-Attention注意力机制的原理.mp476.55M
├──课时195:Positional Encoding.mp417.71M
├──课时196:Layer Normalization.mp417.86M
├──课时197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4121.69M
├──课时198:Bert的原理.mp438.13M
├──课时199:课后答疑.mp497.00M
├──课时200:课中答疑.mp453.38M
├──课时201:Word2Vec论文解读-01.mp4106.32M
├──课时202:Word2Vec论文解读-02.mp482.04M
├──课时203:Word2Vec论文解读-03.mp4126.82M
├──课时204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp482.32M
├──课时205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4106.69M
├──课时206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4141.86M
├──课时207_.mp4150.57M
......省略135个视频目录
└──课时343_.mp4117.41M
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**** Hidden Message ***** 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 这是新课吗，我记得一年前就有了 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 确实是难得好帖啊，顶先 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 确实是难得好帖啊，顶先