贪心学院机器学习

│ 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(102330)【】.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
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│ 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
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│ 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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