贪心学院机器学习

贪心学院机器学习课程介绍：

贪心学院《机器学习高阶特训营》资深AI工程师培训

视频资源大小：50.7 GB,
类型：机器学习, 语言汇编, 贪心学院, AI,

课程目录：

├──课时001： mlcamp_course_info.mp4 110.90M

├──课时002： 贪心学院机器学习课程介绍.mp4 208.97M

├──课时003： 凸{ J j –集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4 190.21M

├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4H | & 1.50M

├──课时004： transportation problem.mp4 112.36M

├──课时005： portfolio optimi: O w k ~ B 4zation.mp4 168.84M

├──课时006： set cover problem.mp4 63.78M

├──课时007： duality.mp4 221.70M

├──课时008： 答疑部分.mp4 102.04M

├──课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4 151.78M

├──课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4 184.19M

├──课时011：KKT Condition( 0 d V . \ ..mp4 86.59M

├──课时012：svm 的直观理解h | K / } k.mp4 32.97M

├──课时013：svm 的数学模型.mp4 62.8% m z6M

├──课时014：带松弛变量的svm.mp4 64.99M

├──课时015：带kernel的svm.mp4 80.46M

├──课时016：sq 3 1vm的smo的解法.mp4 76.65M

├──课时017：使用svm支持多个类别.mp4 13.61M

├──课时018：kernel lineu w 2 O Q C ^ ear regressioU m * ! W q ~ ~n.mp4 28.93M

├──课时019：kernel pca.mp4 56.48M

├──课时020：交叉验证.mp4 14.88M

├──课时021：? k n p (vc维.mp4 11.51M

├──课时022：直播答疑01.mp4 115.60M

├──课时023：直播答疑02.mp4 143.E Q q ? e ~10M

├──课时024：lp实战01.mp4 119.57M

├──课时025：lp实战02.mp4 60.71M

├──课时026：lp实战03.mp4 75.73M

├──) y 8 G w \ . w课时027：hard，np hard-01.mp4 58.11M

├──课时028：hard，np hard-02.mp4 60.51M

├──课时029：hard，np hard-03.mp4 174.28M

├k p O )──课时030：引言.mp4 7.46M

├──课时031：线性回归.mp4 103.69M

├──课时032：basis expansion.mp4 29.72M

├──课时033：bias 与 variance.mp49 M q L & g H , H 44.43M

├──课时034：正则化.mp4 77.19M

├──课时035：ridge, la2 7 Csso, elasticnet.mp4 21.09M

├──课时036：逻辑回归.mp4 147.62M

├──课时037：softmax 多元逻辑回归.mp4 23.68M

├──课时038：梯度下降法.2 + \ Bmp4 35.48Mx a K M

├──课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4 6m K e :1.63M

├──课时040：sv6 i s O ] $m人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4 62.5@ Q # a %9M

├─M M ) @─课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4 100.51M

├──课时042：s* v 1 xvm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4 115.31M

├──课时043：模型评估方法和svmY S l V ^ S做人脸识别01.mp4 96.20M

├──课N l ? k [ R [ \时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4 59.87M

├──课时045：模型评估方法和svm r W | @ ? u ~ +m做人脸识g D p别03.mp4 116.19M

├──课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4 68.07M

├──课时047：pcap 5 v A I W # ] N和lda的原理和实战02.mp4 75.46M

├──课时048：pca和lda的原理和实R l 5 ( 6战03.mp4 122e w 8 E | F L.01M

├──课时049：softmax with cross entropy01.mp4 86.47M

├──课Y & s =时050：softmax with crosb ? o j D As entropy02.mp4 108.84M

├──课时051：q Y $ a } F Rsoftmax with cross entZ r } l i ; a Propy03.mp4u M * I A – 5 , 72.60M

├──课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp4 89.05M

├──课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4 104s k +.16M

├──课时054：lda 作为分类g i % J器.m* n 5 ] j q 1 Cp4 128.58M

├──课时055：lda 作为分k } V y类器答疑.mp4 124.20M

├──课时056：lda 作为降维工具.mp) D O ^ n J A4 40.29M

├──课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4 9.21M

├──课时058：ensem: L p ) q C – 3 ~ble majority voting.mp4 43.65M

├──课时059] \ 1 ; J ? S k：ensemble bagging.mp4 28.13M

├──课时060：ensemble boosting.mp4 84.86M

├──课时061：ensemble random forests.mp4 15.99M

├──课时062：ensemble sG P k ]tacking.mp4 28.23k Q ` G 8M

├──课时063：答疑.mp4 202.25M

├──课时064：决策树的应用.mp4 83.86M

├──课时065：集成模型.mp4 70.27M

├──课时066：提升树.mp4 57.59M

├──课时? k (067：目标函数的构建.mp4 49.91M

├──课时068：additive training.mp4 45.88M

├──课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4 47.93M

├──课时070：重新定义一棵树.mp4 105.16M

├E = w ] . + G──课时071：如何寻找树的形状.mp4 1b ? c P ^08.78M

├──课时072：xgboost-01.mp4 71.75M

├──课p _ 6 _ H i F \时073：xgD s { Z 4 Q q f ^boost-02.mp4 85.41M

├──课时074：xgboost-03.mp4 100.38M

├──课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4 151.59M

├──课时076：xgboost的代码解读 工程实e a 8 1 K战-02.mp4 123.49M

├──课时077：xgboost的代码解读 工{ N o I J程实\ I ( m \ L L \战-03.mp4 119.1= : S S 2 w T & Y6M

├──课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4 91.00M

├──课时079：理解和比较xgboor h X k k ^st gbdt lightgbm-02.mp4 83.53M

├──课时080：理解和比较xgboost gbdt lights f mgbm-03.mp4 173.66M

├──课时081：lightgbm-01.mp4 79.05M

├──课时082：lightgbm-02.mp4 88.73M

├──课时083：lightgbm-03.mp4G ) 8 87.77M

├──课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mC ^ w 3 6 6p4 45.18M

├──课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4 102.75M

├──课时086：em 算法思路.mp4 49.65M

├──课时087：em 算法推演.m3 Q b K Y _ 0p4 52.02M

├──课时08} _ K O 6 l ^ ] m8：em 算法的收敛性证明.mp4 36.87M

├──课时089：e` # u } tm 与高斯混合模型.mp4 114.62M

├──课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4 15.40M

├──课时091：dbscan聚类算法.mp4 83.91M

├──课时092：课后答疑U V { 7 Q *.mp4 62.48M

├──课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4| p h – / g O 82.72M

├──课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4 107.97M

├──课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4 174.84M

├──课时096：kag# D – K / ] qgle广告点击欺诈识别实战-04.mp4 166.36M

├──课时097：klda实例+hoP ~ J ~ $ H r * Vmework1讲评-01.mp4 147.26M

├──课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp4 89.28M

├──课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4 124.49M

├──课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4 117.49M

├──课时101：Analysis ad c q . O {nd Applications-01_ev.mp4 7f X 6 T s 5 O9.77M

├──课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp4 86.73M

├──课时103：Analysis and Applications-& B D ; n03_ev.mp4F a @ h ; 4 58.93M

├──课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4 113.57M

├──课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4 133.01M

├──课时106：基0 f ; L于HMM的中文分词： jieK 1 u x a 6 0baj @ # ;分词原理3_* 0 S f R + M Dev.mp4 100.71M

├──课时107：基于Hh } x D ~MM的中文分词J Z C g \ N P： jieba分词原理_ev.mp4 108.97M

├──课时108：Graphical MoD u | s a 3 ] S Edels_ev.mp4 146.26M

├──课时109：Hidden Markov Model_ev.mp4 46a @ ) , M 3.35M

├──课时110：Finding Best Z_ev.mp4 99* ` N ( a B { _.41M

├──课$ ] f K H时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4 79.11M

├──课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4 149.59M

├──课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4 92.59M

├──课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4 149.32M

├──课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4 102.13M

├──课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4 108.22M

├──课时11p W / + U7：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4 123.64M

├──课时118：基于J m L e . 6 +STM-CRF命名实体识别-03_ev.f ~ f g \ E } N qmp4 165.04M

├──课时119.mp4 5] P T 8 o / c l4.26M

├──课时120：forward algorithm.mp4 62.11M

├──课时121：backward algorithm.mp4 34.95M

├──课时122：complete vs incomplete case.mp4 61.67M

├──课时123：estimate a-review of language modele 2 –.mA J O c o – z ,p4 83.31M

├──课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp4 39.64M

├──课时125：回顾-有向图vs无向图.mp4 45.71M

├──课时126：multinomial logisti1 c a s W ( oc regression.mp4 70.65M

├──课时127：回顾-hmm.mp4 63.46M

├──课时128：log-linear model to linear-crf.mp4 83.10M

├──课时1q X [ T V # 2 k29：inference( [ % Z ; ~ problem.mp4 59.85M

├──课5 * 0 A I时130：bp算法.c 3 $ 7mp/ R } D A f ?4 276.14M

├──课时131：pytorch基础.mp4 316.28M

├──课时132：深度学习与深度神经网络的Q b @历史背景.mp4 74.99M

├──课时133：8 + X P J G神经网络的前向算法.mp4 52.18M

├──课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4 58.44M

├──课时135：误差向后传递算法推导.mp4 38.95D b dM

├──课时5 } V 5 |136：课后答疑.mp4 120.53M

├──课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4 89.09M

├──课时138：inception-resnet卷积神经网络M W ]-02.mp– A E J G V4 132.Z 2 / % U00M

├──课时139：bp算法回顾-01.mp4 130.86M

├──课e ? – % i } . A时140：bp算法回顾-02.mp4 123.87M

├──课时141：bp算法回顾-03.mA 9 x [ z A ,p4 125.88M

├──课时142：矩阵求导-01.mp4 132.48M

├──Y @ ^ u U ( x F 3课时143：矩阵求导-02.m5 x s L d p xp4 111.79M

├──课时14/ 2 ) s4：矩阵求导-03.mp4 143.95M

├──课时145：卷积的原理.mp4 52.26M

├──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 33.64M

├──课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4 45.50M

├──课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4 39.94M

├──课时149：卷积层的误差g 0 1向后传递算法(梯度推演) .mp4 88.5s V ^ ) } 9 . [0M

├──课时150：卷积层的各种变体._ K ) S ^ 9 + Rmp4 37.90M

├──课时151：经典的卷积网络一览.mp4 60.23M

├──课时152：G b O ~ \ [ @课后答疑.mp4 256.46M

├──课时153：EffNet-01.mp4B c & E \ W 188.90M

├──课时154：EffNec [ , – F Mt-02.mp4 219.79M@ ~ = f

├──课时155：Mobilo 6 i @ n GeNet-01.mp4 308.2` P l Y d 0 K1M

├──课时156：MobileNet-02.mp4 197.48M

├──课时157：MobV 8 D Z 2ileNet-03.mp4 217.68M

├──课时158：ShuffleNet-01.mp4 263.53M

├──课时159：ShuffleNet-02.mp4 322.33M

├──课时16~ P S @ + o0：ShuffleNet-03H k C l O P x.mp4 262.d p r w (67M

├──课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4 189.52M

├──课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4 41.17M

├──课时163：神W 6 ( u X Q o m y经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4 23.p 5 1 W 5 d f75M

├──课时164e & (：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4 22.53M

├──课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch~ K R & [ ^ Normalization.mp4 130.87M

├──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 164.62M

├──课时167_.mp4 38.61M

├──课) ~ Q N , Q * \时168_.mp4 51.18M

├──课时169_.mp4 32.60M

├──课时170_.mp4 19.28M

├──课时171_.mp4 78.60M

├──课时172_.mp4 33.65M

├──课时173_.mp4 35.87M

├──课时174g o ! O y_.mp4 35.39M

├──课时175：课后答疑.mp4 95.9u : n4M

├──课时176：语言模型的原理及其应用.mp4 22.07M

├──课时177：基于n-gram的语言模型.mp4 69.84M

├──Q U \课时178：基于固7 q H * ` Q S定窗口的神经语言模型.mp4 2) 3 Q8.78M

├──课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4 83.48M

├──课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4 59.35M

├──课时181：LSTM的原理.mp4 32.47M

├──课时182：GRU的原理.mp4 11.15M

├──课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4 11.71M

├──课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNNn – A ; K S a s ..mp4 24.98M

├──课时185：课后答疑.mp4 83.48M

├──课时186：人脸关键点检测项i i l Q 0 [ T d N目讲解-01.mp4 114.09M

├──课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4 107.03M

├x | P 9 o E ! \─y ) / h h K─课时188：人脸X i Y R + – R f关键点检测项z @ U U J 7目讲解-03.mp4 162.69M

├──课时189：LONG3 s 8 / \ i v SHORT-TERM MEMORY-01.mp4 315.01Ml f G # | 8

├──课时K & g W u190：LONG SHORT-TERM MEMORY-E f f 0 $ p f w02.mp4 122.58M

├──课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4 50.91M

├──课时192：Attention的原理.mp} E –4 69.45M

├──课时19D ( ` V 7 Q ` F ;3：Transformer入门.mp4 19.77M

├──课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4 76.60M

├──课时195：Positional E) – O Fncoding.mp4 17.76M

├──课时196：La& H V 0 # X –yer Normalization.mp4 17.90M

├──课时197：TransfL v qormer Decoder解码器– . + j z g i n的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4 121.74M

├──课时198：Bert的原Y \ D H ! W 4理.mp4 38.18M

├──课时199：课后答疑.mp4 97.04M

├N ) ( 3 1 C n n z──课时W @ + f 0200：课中答疑.mp4 53.43M

├──课时201：Word2Vec论文解读-01.J * V N emp4 106.7 F M K 9 G p36M

├──课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4y 8 I a r r ~ W 82.08M2 s # ; e z :

├──课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4 126.86Mv \ [ \ P C 8 G

├──课P ~ E T g _时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4 82.37M

├──课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4 106.70M

├──课时206：使用BiLST+ 8 MM+CNN实现NER-_ w ? m I03.mp4 141_ U – % 4 ~ G w.86M

├──课时2! 9 $ ; ]07_.mp0 6 n n ~ 0 , \ |4 150.58M

├──课时208_.mp4 109.89M

├──课时209_.mp4 166.66M

├──课时210_.mp4 137.42M

├──课时211_.mp4 151.08M

├──课时212_.mp4 183.50M

├──课时213_.mp4 188.44M

├──课时214_.mp4 30.71M

├──课时S _ J 2 i Q F ) ]215_.mp4 45.53M

├u q n J l , [ + o──课时216_.mp4 19.11M

├──课时217_.mp4r ~ [ ( q v X v j 11.34M

├──课时218_.mp4 15.78M

├q % # Z y R y t──课时219_.mp4 45.06M

├──课时l d z c220_.mp4 19.93M

├──课时221_.mp4 7! Y %.14M

├──课时222_.mp4 34.56M

├──课时223_.mp4 31.00M

├──课时224_.mp4 220.E 8 i14M

├──课时225_.mp4 140.37M

├──课时226_.mp4 219.26M

├──课时227_.mp4 281.87M

├──课时228_.mp4y 3 ( M q X 5 R 223.93M

├──课时229_.mp4 33i 8 p { g J L N w7.32M

├──课时230_.mp4 48.50M

├──课时231_.mp4 25.98M! M :

├──课时232_.mp4 66.31M

├──课时233_.S z $mp4 115.17M

├──课时234_.mp4 3] 9 4 b 3 *8.37M

├──课时235_.mp4 140.51M

├──课时236_.mp4 70.34M

├──课时237_.mp4 50.12M

├──课时2) \ s =38_.mp4 5.84M

├──课时239_.mp4 15.02M

├──课时240_.m4 # d gp4 566.65M

├──课时241_.mp4 233.86M

├──课时242_.mp4 252.30M

├──课时243_.mp4 175.70M

├──课时244_.mp4 118.85M

├──课时245_.mp4 164.20M

├──课时246_.mp4 122.77M

├──课_ g F u时247_.mp4 94.41M

├──课时248_.mp4 204.77M

├s H 6 c 0 h N h _──课时249_.mp4 209Q / 8 J v o 6 ;.37M

├──课时250_.mp4 57.19M

├──课时251_.mp4 59.63M

├──课时252_.mp4 24.09M

├──课时253_.mp4 71.33M

├──课时254_.mp4 80.25M

├──课E + v @ @时255_.mp4 99.49M

├──课时256_.mp4 71.00M

├──课时257_.mp4 294.04M

├──课时258_.mp4 146[ v 7.25M& H q ) @ ; 5

├──课时259_.mp4 200.33M

├──课时260_.mp4 89l x d b ] P.48M

├──课时261_.mx y a e + T Ip4 89.35M

├──课时262_.mp4 104.87M

├──课时263_.mp4 248.50M

├──课时264_.mp4 170.96M

├──课时265_.mp4 185.8o F $ + # L2M

├──课时266_.mp4 215.78M

├──课& 7 l %时2^ 5 667_.mp4 280.77M

├──课时268_.mp4 414.80M

├──课m \ *时269_.mp4 367.59M

├──课时270_L & Q F x O.mp4 325.74M

├─p . –─课时271_.mp4 33| 5 W N M 9 F [ ]8.01M

├──课时272_.mp4 277.57M

├──课时273_.mp4 181.32M

├──课时274_.mp4 165D S X x a H.12M

├──课时275_.mp4 88.42M

├──课时276_.mp4 94.65M

├──课时277_.mp4 89.49M

├──课时278_.& 7 _ A @mp4 95.7{ \ + 5 Z6M

├──课时279_.mp4 114.46M

├──课时280_.mp4 59.01M

├──课时281_.mp4 187.12M

├──课时282_.mp4 274.80M

├u a Y──课时283_.mp4 445.17M

├──课时2C # V 884_.mp4 442.61M

├──课时285_J Y m |.mp4 1987 R u 4 o A Z ) q.\ V i t u Q14M

├──课时286_.mp4 234.32M

├──k t 5 D = Y h \ m课时287_.mp4 1.40G

├──课时288_.mp4 296.03M

├──课时289_.mp4 353.91M

├──课时290_.mp4 322.32M

├──课| H 8 w ` f E ?时291_.mp4 620.24M

├──课时292_.mp4 161.75M

├──课时293_.mp4 86.66M

├──课时294_.mp4 132.14M

├──课时2m o o _ b ? V A95_.mp4 197.52M

├──课时296_.mp4 311.61M

├──课` 2 ; b 9时297_.mp4 1.22G

├──课时29O 7 p ~ D b8_.mp4 135.25M

├──课时299_.mp4 250.10M

├──课时300_.mp4 351.37M

├──课时301_.mp4 322.09M

├──课时302_.mp4 96.55M

├──课时303_.mi H c H u U 3p4 120.81M

├──课时304_.mp4 87.92M

├──课g S M ; 3时305_.mp4 98.76) k 8 I [ ? | : jM

├──课时306_.mp4 129.67M

├──课时307_.mp4 116.32M

├──课时308_.mp4 293.53M

├──课时309_.mp4 88.8 K d 373M

├──课时310_.mp4 1.54G

├──课时311_.mp4 169.95M

├y P K ] y F ! ( _──课时312_.mp4 161.41y 3 u z C : d \M

├──课时313_.mp4 964.34M

├─l p l * j ? I q─课时314_.mp4 1.57G

├──课时315_.mp4 1.30G

├──课时316_.mp4 826.99M

├──课时317_.mp4 812.35M

├──课时318_.mp4 1.07G

├──课时319_.mp4 529.18M

├──课时320_.mp4 413.47M

├──课时321_.mp4 77.82M

├──课时322_.mp4 79.41M

├──课时323_.mp4 44.58M

├──课时324_.mp4 61.77M

├──课时325_.mp4 60.33M

├──课时326_.mp4 81.59M9 H n ` e Q Z

├──课时327_.mp4 68.98M

├──课时328_.mp4 75.84M

├──课时329_.mp4 82.21M

├──课时330_.mp4 205.85M

├──课时331_.mp4 175.18M

├──课时332_.mp4 200.18M

├──课时333_.mp4 165.88M

├──课时3z e B34_.mp4 54.57M

├──课时335_.mp4 161.43M

├──课时336_.mp4 112.35M

├──课时337_.mp4 145.4u | { – F + 81M

├──课时338_.mp4 90.20M

├──` A [ 2 E } ] t S课时339_.mp4 5H = C ] *9.92$ X 8 .M

├──课时340_.mp4 172.27M

├──课时341j | %_.mp4 95.30M

├──课时342_.mp4 130.87M

├──课时343_.\ s r n I * N (mp4 117.41M

└──资料.zip 928.18M