1988元greedy机器学习高阶训练营全2020年：
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课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4 课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4 课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4 课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4 课时047：pca和lda的原理和实战02.mp4 课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4 课时049：softmax with cross entropy01.mp4 课时050：softmax with cross entropy02.mp4 课时051：softmax with cross entropy03.mp4 课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp4 课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4 课时054：lda 作为分类器.mp4 课时055：lda 作为分类器答疑.mp4 课时056：lda 作为降维工具.mp4 课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4 课时058：ensemble majority voting.mp4 课时059：ensemble bagging.mp4 课时060：ensemble boosting.mp4 课时061：ensemble random forests.mp4 课时062：ensemble stacking.mp4 课时063：答疑.mp4 课时064：决策树的应用.mp4 课时065：集成模型.mp4 课时066：提升树.mp4 课时067：目标函数的构建.mp4 课时068：additive training.mp4 课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4 课时070：重新定义一棵树.mp4 课时071：如何寻找树的形状.mp4 课时072：xgboost-01.mp4 课时073：xgboost-02.mp4 课时074：xgboost-03.mp4 课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4 课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4 课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4 课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4 课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4 课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4 课时081：lightgbm-01.mp4 课时082：lightgbm-02.mp4 课时083：lightgbm-03.mp4 课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4 课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4 课时086：em 算法思路.mp4 课时087：em 算法推演.mp4 课时088：em 算法的收敛性证明.mp4 课时089：em 与高斯混合模型.mp4 课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4 课时091：dbscan聚类算法.mp4 课时092：课后答疑.mp4 课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4 课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4 课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4 课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4 课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4 课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp4 课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4 课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4 课时101：Analysis and Applications-01_ev.mp4 课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp4 课时103：Analysis and Applications-03_ev.mp4 课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4 课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4 课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4 课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4 课时108：Graphical Models_ev.mp4 课时109：Hidden Markov Model_ev.mp4 课时110：Finding Best Z_ev.mp4 课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4 课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4 课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4 课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4 课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4 课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4 课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4 课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4 课时119.mp4 课时120：forward algorithm.mp4 课时121：backward algorithm.mp4 课时122：complete vs incomplete case.mp4 课时123：estimate a-review of language model.mp4 课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp4 课时125：回顾-有向图vs无向图.mp4 课时126：multinomial logistic regression.mp4 课时127：回顾-hmm.mp4 课时128：log-linear model to linear-crf.mp4 课时129：inference problem.mp4 课时130：bp算法.mp4 课时131：pytorch基础.mp4 课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4 课时133：神经网络的前向算法.mp4 课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4 课时135：误差向后传递算法推导.mp4 课时136：课后答疑.mp4 课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4 课时138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4 课时139：bp算法回顾-01.mp4 课时140：bp算法回顾-02.mp4 课时141：bp算法回顾-03.mp4 课时142：矩阵求导-01.mp4 课时143：矩阵求导-02.mp4 课时144：矩阵求导-03.mp4 课时145：卷积的原理.mp4 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 课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4 课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4 课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4 课时150：卷积层的各种变体.mp4 课时151：经典的卷积网络一览.mp4 课时152：课后答疑.mp4 课时153：EffNet-01.mp4 课时154：EffNet-02.mp4 课时155：MobileNet-01.mp4 课时156：MobileNet-02.mp4 课时157：MobileNet-03.mp4 课时158：ShuffleNet-01.mp4 课时159：ShuffleNet-02.mp4 课时160：ShuffleNet-03.mp4 课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4 课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4 课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4 课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4 课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4 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 课时167.mp4 课时168.mp4 课时169.mp4 课时170.mp4 课时171.mp4 课时172.mp4 课时173.mp4 课时174.mp4 课时175：课后答疑.mp4 课时176：语言模型的原理及其应用.mp4 课时177：基于n-gram的语言模型.mp4 课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4 课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4 课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4 课时181：LSTM的原理.mp4 课时182：GRU的原理.mp4 课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4 课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4 课时185：课后答疑.mp4 课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4 课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4 课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4 课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4 课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4 课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4 课时192：Attention的原理.mp4 课时193：Transformer入门.mp4 课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4 课时195：Positional Encoding.mp4 课时196：Layer Normalization.mp4 课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4 课时198：Bert的原理.mp4 课时199：课后答疑.mp4 课时200：课中答疑.mp4 课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4 课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4 课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4 课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4 课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4 课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4 课时207.mp4 课时208.mp4 课时209.mp4 课时210.mp4 课时211.mp4 课时212.mp4 课时213.mp4 课时214.mp4 课时215.mp4 课时216.mp4 课时217.mp4 课时218.mp4 课时219.mp4 课时220.mp4 课时221.mp4 课时222.mp4 课时223.mp4 课时224.mp4 课时225.mp4 课时226.mp4 课时227.mp4 课时228.mp4 课时229.mp4 课时230.mp4 课时231.mp4 课时232.mp4 课时233.mp4 课时234.mp4 课时235.mp4 课时236.mp4 课时237.mp4 课时238.mp4 课时239.mp4 课时240.mp4 课时241.mp4 课时242.mp4 课时243.mp4 课时244.mp4 课时245.mp4 课时246.mp4 课时247.mp4 课时248.mp4 课时249.mp4 课时250.mp4 课时251.mp4 课时252.mp4 课时253.mp4 课时254.mp4 课时255.mp4 课时256.mp4 课时257.mp4 课时258.mp4 课时259.mp4 课时260.mp4 课时261.mp4 课时262.mp4 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