1988元greedy机器学习高阶训练营全2020年

1988元greedy机器学习高阶训练营全2020年

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  • 最近更新2021年01月26日
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1988元greedy机器学习高阶训练营全2020年:

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课时001: mlcamp_course_info.mp4
课时002: 课程介绍.mp4
课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
课时004: transportation problem.mp4
课时005: portfolio optimization.mp4
课时006: set cover problem.mp4
课时007: duality.mp4
课时008: 答疑部分.mp4
课时009:从词嵌入到文档距离01.mp4
课时010:从词嵌入到文档距离02.mp4
课时011:KKT Condition.mp4
课时012:svm 的直观理解.mp4
课时013:svm 的数学模型.mp4
课时014:带松弛变量的svm.mp4
课时015:带kernel的svm.mp4
课时016:svm的smo的解法.mp4
课时017:使用svm支持多个类别.mp4
课时018:kernel linear regression.mp4
课时019:kernel pca.mp4
课时020:交叉验证.mp4
课时021:vc维.mp4
课时022:直播答疑01.mp4
课时023:直播答疑02.mp4
课时024:lp实战01.mp4
课时025:lp实战02.mp4
课时026:lp实战03.mp4
课时027:hard,np hard-01.mp4
课时028:hard,np hard-02.mp4
课时029:hard,np hard-03.mp4
课时030:引言.mp4
课时031:线性回归.mp4
课时032:basis expansion.mp4
课时033:bias 与 variance.mp4
课时034:正则化.mp4
课时035:ridge, lasso, elasticnet.mp4
课时036:逻辑回归.mp4
课时037:softmax 多元逻辑回归.mp4
课时038:梯度下降法.mp4
课时039:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
课时040:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
课时041:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
课时042:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
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
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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
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