机器学习高级训练营-贪心

课程介绍：

机器学习技术是整个AI的基础，对机器学习的理解以及深度决定了在AI领域能够走多远。机器学习看似简单，但它是一门博大精深的学科。在这门课程中，我们将传授给大家机器学习领域最为重要的几个技术，包括最近特别流行的图神经网络，在原有第一版的基础上做了大幅度的更新，包括内容的增加、开放式项目的安排。 在课程中，我们由浅入深的讲清楚每一个核心的细节以及前沿的技术、同时你将有机会参与到课题中，并通过课题来增加对领域的认知，让自己的能力更上一层。 课程特别适合想持续深造的人士, 想跑在技术前沿的人士。

〖课程目录〗:

• | ├──14、贪心机器学习
• | | ├──课时001： mlcamp_course_info.mp4 110.86M
• | | ├──课时002： 课程介绍.mp4 208.92M
• | | ├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4 190.17M
• | | ├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4 1.50M
• | | ├──课时004： transportation problem.mp4 112.32M
• | | ├──课时005： portfolio optimization.mp4 168.80M
• | | ├──课时006： set cover problem.mp4 63.74M
• | | ├──课时007： duality.mp4 221.66M
• | | ├──课时008： 答疑部分.mp4 102.00M
• | | ├──课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4 151.74M
• | | ├──课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4 184.14M
• | | ├──课时011：KKT Condition.mp4 86.54M
• | | ├──课时012：svm 的直观理解.mp4 32.92M
• | | ├──课时013：svm 的数学模型.mp4 62.82M
• | | ├──课时014：带松弛变量的svm.mp4 64.95M
• | | ├──课时015：带kernel的svm.mp4 80.42M
• | | ├──课时016：svm的smo的解法.mp4 76.60M
• | | ├──课时017：使用svm支持多个类别.mp4 13.57M
• | | ├──课时018：kernel linear regression.mp4 28.89M
• | | ├──课时019：kernel pca.mp4 56.44M
• | | ├──课时020：交叉验证.mp4 14.84M
• | | ├──课时021：vc维.mp4 11.46M
• | | ├──课时022：直播答疑01.mp4 115.55M
• | | ├──课时023：直播答疑02.mp4 143.05M
• | | ├──课时024：lp实战01.mp4 119.53M
• | | ├──课时025：lp实战02.mp4 60.66M
• | | ├──课时026：lp实战03.mp4 75.69M
• | | ├──课时027：hard，np hard-01.mp4 58.07M
• | | ├──课时028：hard，np hard-02.mp4 60.46M
• | | ├──课时029：hard，np hard-03.mp4 174.23M
• | | ├──课时030：引言.mp4 7.42M
• | | ├──课时031：线性回归.mp4 103.65M
• | | ├──课时032：basis expansion.mp4 29.67M
• | | ├──课时033：bias 与 variance.mp4 44.39M
• | | ├──课时034：正则化.mp4 77.14M
• | | ├──课时035：ridge, lasso, elasticnet.mp4 21.04M
• | | ├──课时036：逻辑回归.mp4 147.57M
• | | ├──课时037：softmax 多元逻辑回归.mp4 23.64M
• | | ├──课时038：梯度下降法.mp4 35.43M
• | | ├──课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4 61.59M
• | | ├──课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4 62.54M
• | | ├──课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4 100.47M
• | | ├──课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4 115.26M
• | | ├──课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4 96.15M
• | | ├──课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4 59.83M
• | | ├──课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4 116.14M
• | | ├──课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4 68.03M
• | | ├──课时047：pca和lda的原理和实战02.mp4 75.41M
• | | ├──课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4 121.97M
• | | ├──课时049：softmax with cross entropy01.mp4 86.43M
• | | ├──课时050：softmax with cross entropy02.mp4 108.80M
• | | ├──课时051：softmax with cross entropy03.mp4 72.55M
• | | ├──课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp4 89.00M
• | | ├──课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4 104.11M
• | | ├──课时054：lda 作为分类器.mp4 128.54M
• | | ├──课时055：lda 作为分类器答疑.mp4 124.15M
• | | ├──课时056：lda 作为降维工具.mp4 40.25M
• | | ├──课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4 9.16M
• | | ├──课时058：ensemble majority voting.mp4 43.61M
• | | ├──课时059：ensemble bagging.mp4 28.08M
• | | ├──课时060：ensemble boosting.mp4 84.82M
• | | ├──课时061：ensemble random forests.mp4 15.94M
• | | ├──课时062：ensemble stacking.mp4 28.18M
• | | ├──课时063：答疑.mp4 202.20M
• | | ├──课时064：决策树的应用.mp4 83.82M
• | | ├──课时065：集成模型.mp4 70.22M
• | | ├──课时066：提升树.mp4 57.55M
• | | ├──课时067：目标函数的构建.mp4 49.87M
• | | ├──课时068：additive training.mp4 45.83M
• | | ├──课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4 47.89M
• | | ├──课时070：重新定义一棵树.mp4 105.12M
• | | ├──课时071：如何寻找树的形状.mp4 108.74M
• | | ├──课时072：xgboost-01.mp4 71.70M
• | | ├──课时073：xgboost-02.mp4 85.37M
• | | ├──课时074：xgboost-03.mp4 100.34M
• | | ├──课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4 151.55M
• | | ├──课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4 123.45M
• | | ├──课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4 119.12M
• | | ├──课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4 90.95M
• | | ├──课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4 83.48M
• | | ├──课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4 173.61M
• | | ├──课时081：lightgbm-01.mp4 79.01M
• | | ├──课时082：lightgbm-02.mp4 88.68M
• | | ├──课时083：lightgbm-03.mp4 87.72M
• | | ├──课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4 45.13M
• | | ├──课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4 102.70M
• | | ├──课时086：em 算法思路.mp4 49.61M
• | | ├──课时087：em 算法推演.mp4 51.98M
• | | ├──课时088：em 算法的收敛性证明.mp4 36.82M
• | | ├──课时089：em 与高斯混合模型.mp4 114.57M
• | | ├──课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4 15.35M
• | | ├──课时091：dbscan聚类算法.mp4 83.86M
• | | ├──课时092：课后答疑.mp4 62.44M
• | | ├──课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4 82.67M
• | | ├──课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4 107.92M
• | | ├──课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4 174.79M
• | | ├──课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4 166.31M
• | | ├──课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4 147.22M
• | | ├──课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp4 89.24M
• | | ├──课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4 124.44M
• | | ├──课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4 117.45M
• | | ├──课时101：Analysis and Applications-01_ev.mp4 79.73M
• | | ├──课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp4 86.68M
• | | ├──课时103：Analysis and Applications-03_ev.mp4 58.89M
• | | ├──课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4 113.52M
• | | ├──课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4 132.97M
• | | ├──课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4 100.66M
• | | ├──课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4 108.93M
• | | ├──课时108：Graphical Models_ev.mp4 146.21M
• | | ├──课时109：Hidden Markov Model_ev.mp4 46.31M
• | | ├──课时110：Finding Best Z_ev.mp4 99.37M
• | | ├──课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4 79.06M
• | | ├──课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4 149.54M
• | | ├──课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4 92.54M
• | | ├──课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4 149.27M
• | | ├──课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4 102.09M
• | | ├──课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4 108.17M
• | | ├──课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4 123.59M
• | | ├──课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4 165.00M
• | | ├──课时119.mp4 54.21M
• | | ├──课时120：forward algorithm.mp4 62.06M
• | | ├──课时121：backward algorithm.mp4 34.90M
• | | ├──课时122：complete vs incomplete case.mp4 61.63M
• | | ├──课时123：estimate a-review of language model.mp4 83.26M
• | | ├──课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp4 39.60M
• | | ├──课时125：回顾-有向图vs无向图.mp4 45.66M
• | | ├──课时126：multinomial logistic regression.mp4 70.61M
• | | ├──课时127：回顾-hmm.mp4 63.41M
• | | ├──课时128：log-linear model to linear-crf.mp4 83.06M
• | | ├──课时129：inference problem.mp4 59.81M
• | | ├──课时130：bp算法.mp4 276.09M
• | | ├──课时131：pytorch基础.mp4 316.24M
• | | ├──课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4 74.95M
• | | ├──课时133：神经网络的前向算法.mp4 52.13M
• | | ├──课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4 58.39M
• | | ├──课时135：误差向后传递算法推导.mp4 38.90M
• | | ├──课时136：课后答疑.mp4 120.48M
• | | ├──课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4 89.04M
• | | ├──课时138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4 131.96M
• | | ├──课时139：bp算法回顾-01.mp4 130.81M
• | | ├──课时140：bp算法回顾-02.mp4 123.82M
• | | ├──课时141：bp算法回顾-03.mp4 125.84M
• | | ├──课时142：矩阵求导-01.mp4 132.44M
• | | ├──课时143：矩阵求导-02.mp4 111.74M
• | | ├──课时144：矩阵求导-03.mp4 143.90M
• | | ├──课时145：卷积的原理.mp4 52.21M
• | | ├──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.mp4 33.59M
• | | ├──课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4 45.46M
• | | ├──课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4 39.90M
• | | ├──课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4 88.45M
• | | ├──课时150：卷积层的各种变体.mp4 37.85M
• | | ├──课时151：经典的卷积网络一览.mp4 60.18M
• | | ├──课时152：课后答疑.mp4 256.41M
• | | ├──课时153：EffNet-01.mp4 188.86M
• | | ├──课时154：EffNet-02.mp4 219.74M
• | | ├──课时155：MobileNet-01.mp4 308.16M
• | | ├──课时156：MobileNet-02.mp4 197.43M
• | | ├──课时157：MobileNet-03.mp4 217.63M
• | | ├──课时158：ShuffleNet-01.mp4 263.48M
• | | ├──课时159：ShuffleNet-02.mp4 322.29M
• | | ├──课时160：ShuffleNet-03.mp4 262.63M
• | | ├──课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4 189.48M
• | | ├──课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4 41.12M
• | | ├──课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4 23.71M
• | | ├──课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4 22.48M
• | | ├──课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4 130.83M
• | | ├──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.mp4 164.58M
• | | ├──课时167_.mp4 38.56M
• | | ├──课时168_.mp4 51.13M
• | | ├──课时169_.mp4 32.55M
• | | ├──课时170_.mp4 19.23M
• | | ├──课时171_.mp4 78.55M
• | | ├──课时172_.mp4 33.61M
• | | ├──课时173_.mp4 35.83M
• | | ├──课时174_.mp4 35.35M
• | | ├──课时175：课后答疑.mp4 95.89M
• | | ├──课时176：语言模型的原理及其应用.mp4 22.02M
• | | ├──课时177：基于n-gram的语言模型.mp4 69.79M
• | | ├──课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4 28.74M
• | | ├──课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4 83.43M
• | | ├──课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4 59.31M
• | | ├──课时181：LSTM的原理.mp4 32.43M
• | | ├──课时182：GRU的原理.mp4 11.11M
• | | ├──课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4 11.66M
• | | ├──课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4 24.93M
• | | ├──课时185：课后答疑.mp4 83.44M
• | | ├──课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4 114.04M
• | | ├──课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4 106.99M
• | | ├──课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4 162.65M
• | | ├──课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4 314.96M
• | | ├──课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4 122.53M
• | | ├──课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4 50.86M
• | | ├──课时192：Attention的原理.mp4 69.41M
• | | ├──课时193：Transformer入门.mp4 19.72M
• | | ├──课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4 76.55M
• | | ├──课时195：Positional Encoding.mp4 17.71M
• | | ├──课时196：Layer Normalization.mp4 17.86M
• | | ├──课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4 121.69M
• | | ├──课时198：Bert的原理.mp4 38.13M
• | | ├──课时199：课后答疑.mp4 97.00M
• | | ├──课时200：课中答疑.mp4 53.38M
• | | ├──课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4 106.32M
• | | ├──课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4 82.04M
• | | ├──课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4 126.82M
• | | ├──课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4 82.32M
• | | ├──课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4 106.69M
• | | ├──课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4 141.86M
• | | ├──课时207_.mp4 150.57M
• | | ├──课时208_.mp4 109.89M
• | | ├──课时209_.mp4 166.65M
• | | ├──课时210_.mp4 137.42M
• | | ├──课时211_.mp4 151.07M
• | | ├──课时212_.mp4 183.49M
• | | ├──课时213_.mp4 188.43M
• | | ├──课时214_.mp4 30.70M
• | | ├──课时215_.mp4 45.53M
• | | ├──课时216_.mp4 19.11M
• | | ├──课时217_.mp4 11.33M
• | | ├──课时218_.mp4 15.77M
• | | ├──课时219_.mp4 45.05M
• | | ├──课时220_.mp4 19.93M
• | | ├──课时221_.mp4 7.13M
• | | ├──课时222_.mp4 34.55M
• | | ├──课时223_.mp4 30.99M
• | | ├──课时224_.mp4 220.14M
• | | ├──课时225_.mp4 140.36M
• | | ├──课时226_.mp4 219.26M
• | | ├──课时227_.mp4 281.87M
• | | ├──课时228_.mp4 223.93M
• | | ├──课时229_.mp4 337.32M
• | | ├──课时230_.mp4 48.50M
• | | ├──课时231_.mp4 25.97M
• | | ├──课时232_.mp4 66.30M
• | | ├──课时233_.mp4 115.16M
• | | ├──课时234_.mp4 38.37M
• | | ├──课时235_.mp4 140.50M
• | | ├──课时236_.mp4 70.33M
• | | ├──课时237_.mp4 50.12M
• | | ├──课时238_.mp4 5.84M
• | | ├──课时239_.mp4 15.01M
• | | ├──课时240_.mp4 566.64M
• | | ├──课时241_.mp4 233.85M
• | | ├──课时242_.mp4 252.29M
• | | ├──课时243_.mp4 175.69M
• | | ├──课时244_.mp4 118.84M
• | | ├──课时245_.mp4 164.19M
• | | ├──课时246_.mp4 122.76M
• | | ├──课时247_.mp4 94.41M
• | | ├──课时248_.mp4 204.76M
• | | ├──课时249_.mp4 209.36M
• | | ├──课时250_.mp4 57.19M
• | | ├──课时251_.mp4 59.62M
• | | ├──课时252_.mp4 24.09M
• | | ├──课时253_.mp4 71.33M
• | | ├──课时254_.mp4 80.25M
• | | ├──课时255_.mp4 99.49M
• | | ├──课时256_.mp4 70.99M
• | | ├──课时257_.mp4 294.03M
• | | ├──课时258_.mp4 146.24M
• | | ├──课时259_.mp4 200.33M
• | | ├──课时260_.mp4 89.48M
• | | ├──课时261_.mp4 89.35M
• | | ├──课时262_.mp4 104.86M
• | | ├──课时263_.mp4 248.50M
• | | ├──课时264_.mp4 170.96M
• | | ├──课时265_.mp4 185.81M
• | | ├──课时266_.mp4 215.77M
• | | ├──课时267_.mp4 280.76M
• | | ├──课时268_.mp4 414.80M
• | | ├──课时269_.mp4 367.58M
• | | ├──课时270_.mp4 325.74M
• | | ├──课时271_.mp4 338.01M
• | | ├──课时272_.mp4 277.57M
• | | ├──课时273_.mp4 181.32M
• | | ├──课时274_.mp4 165.11M
• | | ├──课时275_.mp4 88.41M
• | | ├──课时276_.mp4 94.64M
• | | ├──课时277_.mp4 89.49M
• | | ├──课时278_.mp4 95.76M
• | | ├──课时279_.mp4 114.45M
• | | ├──课时280_.mp4 59.01M
• | | ├──课时281_.mp4 187.11M
• | | ├──课时282_.mp4 274.79M
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