贪心学院机器学习高阶训练营

全部git资料完整

course-info-master-c0c048f279d0765cf67d5b5431202034bf15afc6.zip

Lecture1-master-895456ffa1401c70890d78f4c84c4329de3fcb0f.zip

MiniAssignments-master-19639e961ee2aecba25b66194dad72dd11669e69.zip

视频

310.mp4

311.mp4

312.mp4

313.mp4

314.mp4

315.mp4

316.mp4

317.mp4

318.mp4

319.mp4

320.mp4

321_batch.mp4

322_batch.mp4

323_batch.mp4

324_batch.mp4

325_batch.mp4

326_batch.mp4

327_batch.mp4

328_batch.mp4

329_batch.mp4

330_batch.mp4

331_batch.mp4

332_batch.mp4

333_batch.mp4

334_batch.mp4

335_batch.mp4

336_batch.mp4

337_batch.mp4

338_batch.mp4

339_batch.mp4

340_batch.mp4

341_batch.mp4

342_batch.mp4

343_batch.mp4

任务 297.mp4

任务100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4

任务101：Analysis and Applications-01_ev.mp4

任务102：Analysis and Applications-02_ev.mp4

任务103：Analysis and Applications-03_ev.mp4

任务104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4

任务105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4

任务106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4

任务107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4

任务108：Graphical Models_ev.mp4

任务109：Hidden Markov Model_ev.mp4

任务10：从词嵌入到文档距离02.mp4

任务110：Finding Best Z_ev.mp4

任务111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4

任务112：HMM 的参数估计_ev.mp4

任务113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4

任务114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4

任务115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4

任务116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4

任务117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4

任务118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4

任务119：batch normalization.mp4

任务11：KKT Condition.mp4

任务120：forward algorithm.mp4

任务121：backward algorithm.mp4

任务122：complete vs incomplete case.mp4

任务123：estimate a-review of language model.mp4

任务124：回顾-生成模型与判别模型.mp4

任务125：回顾-有向图vs无向图.mp4

任务126：multinomial logistic regression.mp4

任务127：回顾-hmm.mp4

任务128：log-linear model to linear-crf.mp4

任务129：inference problem.mp4

任务12：svm 的直观理解.mp4

任务130：bp算法.mp4

任务131：pytorch基础.mp4

任务132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4

任务133：神经网络的前向算法.mp4

任务134：神经网络的误差向后传递算法.mp4

任务135：误差向后传递算法推导.mp4

任务136：课后答疑.mp4

任务137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4

任务138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4

任务139：bp算法回顾-01.mp4

任务13：svm 的数学模型.mp4

任务140：bp算法回顾-02.mp4

任务141：bp算法回顾-03.mp4

任务142：矩阵求导-01.mp4

任务143：矩阵求导-02.mp4

任务144：矩阵求导-03.mp4

任务145：卷积的原理.mp4

任务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

任务147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4

任务148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4

任务149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4

任务14：带松弛变量的svm.mp4

任务150：卷积层的各种变体.mp4

任务151：经典的卷积网络一览.mp4

任务152：课后答疑.mp4

任务153：EffNet-01.mp4

任务154：EffNet-02.mp4

任务155：MobileNet-01.mp4

任务156：MobileNet-02.mp4

任务157：MobileNet-03.mp4

任务158：ShuffleNet-01.mp4

任务159：ShuffleNet-02.mp4

任务15：带kernel的svm.mp4

任务160：ShuffleNet-03.mp4

任务161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4

任务162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4

任务163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4

任务164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4

任务165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4

任务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

任务168.mp4

任务16：svm的smo的解法.mp4

任务170.mp4

任务171.mp4

任务172.mp4

任务173.mp4

任务174.mp4

任务175：课后答疑.mp4

任务176：语言模型的原理及其应用.mp4

任务177：基于n-gram的语言模型.mp4

任务178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4

任务179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4

任务17：使用svm支持多个类别.mp4

任务180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4

任务181：LSTM的原理.mp4

任务182：GRU的原理.mp4

任务183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4

任务184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4

任务185：课后答疑.mp4

任务186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4

任务187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4

任务188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4

任务189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4

任务18：kernel linear regression.mp4

任务190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4

任务191：为什么需要Attention注意力机制.mp4

任务192：Attention的原理.mp4

任务193：Transformer入门.mp4

任务194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4

任务195：Positional Encoding.mp4

任务196：Layer Normalization.mp4

任务197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4

任务198：Bert的原理.mp4

任务199：课后答疑.mp4

任务19：kernel pca.mp4

任务1： mlcamp_course_info.mp4

任务200：课中答疑.mp4

任务201：Word2Vec论文解读-01.mp4

任务202：Word2Vec论文解读-02.mp4

任务203：Word2Vec论文解读-03.mp4

任务204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4

任务205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4

任务206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4

任务207.mp4

任务208.mp4

任务209.mp4

任务20：交叉验证.mp4

任务210.mp4

任务211.mp4

任务212.mp4

任务213.mp4

任务214.mp4

任务215.mp4

任务216.mp4

任务217.mp4

任务218.mp4

任务219.mp4

任务21：vc维.mp4

任务220.mp4

任务221.mp4

任务222.mp4

任务223.mp4

任务224.mp4

任务225.mp4

任务226.mp4

任务227.mp4

任务228.mp4

任务229.mp4

任务22：直播答疑01.mp4

任务230.mp4

任务231.mp4

任务232.mp4

任务233.mp4

任务234.mp4

任务235.mp4

任务236.mp4

任务237.mp4

任务238.mp4

任务239.mp4

任务23：直播答疑02.mp4

任务240.mp4

任务241.mp4

任务242.mp4

任务243.mp4

任务244.mp4

任务245.mp4

任务246.mp4

任务247.mp4

任务248.mp4

任务249.mp4

任务24：lp实战01.mp4

任务250.mp4

任务251.mp4

任务252.mp4

任务253.mp4

任务254.mp4

任务255.mp4

任务256.mp4

任务257.mp4

任务258.mp4

任务259.mp4

任务25：lp实战02.mp4

任务260.mp4

任务261.mp4

任务262.mp4

任务263.mp4

任务264：.mp4

任务265：.mp4

任务266.mp4

任务267.mp4

任务268.mp4

任务269.mp4

任务26：lp实战03.mp4

任务270.mp4

任务271.mp4

任务272.mp4

任务273.mp4

任务274.mp4

任务275.mp4

任务276.mp4

任务277.mp4

任务278.mp4

任务279.mp4

任务27：hard，np hard-01.mp4

任务280.mp4

任务281.mp4

任务282.mp4

任务283.mp4

任务284.mp4

任务285.mp4

任务286.mp4

任务287.mp4

任务288.mp4

任务289.mp4

任务28：hard，np hard-02.mp4

任务29.mp4

任务290.mp4

任务291.mp4

任务292.mp4

任务293.mp4

任务294.mp4

任务295.mp4

任务296.mp4

任务298.mp4

任务299.mp4

任务29：hard，np hard-03.mp4

任务2： 课程介绍.mp4

任务300.mp4

任务301.mp4

任务302.mp4

任务303.mp4

任务304.mp4

任务305.mp4

任务306.mp4

任务307.mp4

任务308.mp4

任务309.mp4

任务30：引言.mp4

任务31：线性回归.mp4

任务32：basis expansion.mp4

任务33：bias 与 variance.mp4

任务34：正则化.mp4

任务35：ridge, lasso, elasticnet.mp4

任务36：逻辑回归.mp4

任务37： softmax 多元逻辑回归.mp4

任务38：梯度下降法.mp4

任务39：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4

任务3： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4

任务40：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4

任务41：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4

任务42：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4

任务43：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4

任务44：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4

任务45：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4

任务46：pca和lda的原理和实战01.mp4

任务47：pca和lda的原理和实战02.mp4

任务48：pca和lda的原理和实战03.mp4

任务49：softmax with cross entropy01.mp4

任务4： transportation problem.mp4

任务50：softmax with cross entropy02.mp4

任务51：softmax with cross entropy03.mp4

任务52：kernel logistic regression and the import vec01.mp4

任务53：kernel logistic regression and the import vec02.mp4

任务54：lda 作为分类器.mp4

任务55：lda 作为分类器答疑.mp4

任务56：lda 作为降维工具.mp4

任务57：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4

任务58：ensemble majority voting.mp4

任务59：ensemble bagging.mp4

任务5： portfolio optimization.mp4

任务60：ensemble boosting.mp4

任务61：ensemble random forests.mp4

任务62：ensemble stacking.mp4

任务63：答疑.mp4

任务64：决策树的应用.mp4

任务65：集成模型.mp4

任务66：提升树.mp4

任务67：目标函数的构建.mp4

任务68：additive training.mp4

任务69：使用泰勒级数近似目标函数.mp4

任务6： set cover problem.mp4

任务70：重新定义一棵树.mp4

任务71：如何寻找树的形状.mp4

任务72：xgboost-01.mp4

任务73：xgboost-02.mp4

任务74：xgboost-03.mp4

任务75：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4

任务76：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4

任务77：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4

任务78：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4

任务79：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4

任务7： duality.mp4

任务80：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4

任务81：lightgbm-01.mp4

任务82：lightgbm-02.mp4

任务83：lightgbm-03.mp4

任务84：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4

任务85：k-means 的特性 k-means++.mp4

任务86：em 算法思路.mp4

任务87：em 算法推演.mp4

任务88：em 算法的收敛性证明.mp4

任务89：em 与高斯混合模型.mp4

任务8： 答疑部分.mp4

任务90：em 与 kmeans 的关系.mp4

任务91：dbscan聚类算法.mp4

任务92：课后答疑.mp4

任务93：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4

任务94：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4

任务95：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4

任务96：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4

任务97：klda实例+homework1讲评-01.mp4

任务98：klda实例+homework1讲评-02.mp4

任务99：klda实例+homework1讲评-03.mp4

任务9：从词嵌入到文档距离01.mp4

试看

任务1： mlcamp_course_info.mp4

资料

01.04

.gitkeep

0104 Inceptionv4.zip

01.11Eliose

.gitkeep

EffNet.pptx.zip

01.19.RNN

.gitkeep

1.5

.gitkeep

2020.01.05 BP算法回顾 [阿勇].pptx

5.neural.network.part1.BP.(yuan).20191230.pdf

矩阵求导.pptx

11.17

.gitkeep

2019.11.17 SVM实战-人脸识别 [阿勇].pptx

FR_SVM.py

11.17宁

.gitkeep

cf_Iris.py

svm.face.recognition.ipynb

模型评估方法.pptx

11.22

.gitkeep

pca.lda(3).ipynb

PCA和LDA原理和实战.pptx

wine(1).data

1110lp

.gitkeep

lpsolve.py

simplex.py

线性规划.pptx

12.1 yong

.gitkeep

2019.12.01 XGBoost实战 [阿勇].pptx

Exp_XGBoost.py

scikit_learn-0.21.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl

xgboost-0.90-py2.py3-none-win_amd64.whl

12.15ning

.gitkeep

jieba分词原理解析.pptx

12.15老大

.gitkeep

Archive.zip

12.1Ning

.gitkeep

GBDT_Simple_Tutorial-master.zip

lgb_sample.py

理解和比较GBDT、XGBoost和LightGBM.pptx

12.28.yuan

.gitkeep

5.neural.network.part1.BP.(yuan).20191230.pdf

5.neural.network.part1.BP.(yuan).pdf

12.9，Ning

.gitkeep

competition-talkingdata-adtracking-frauddetection(1)(1).ipynb

kaggle广告点击欺诈识别实战.pptx

1229Yong

.gitkeep

2019.12.29 神经网络BP算法 [阿勇].pptx

network.py

Neural Networks and Deep Learning.pdf

neural-networks-and-deep-learning-master.zip

2.svm(yuan).pdf

2019.11.24 Softmax with Cross Entropy [阿勇].pptx

5.neural.network.part2.CNN.(yuan).pdf

Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging-clear.pptx

bp

.gitkeep

2019.12.29 神经网络BP算法 [阿勇].pptx

Neural Networks and Deep Learning(1).pdf

neural-networks-and-deep-learning-master.zip

Eloise

1228.pptx

homework1

.gitkeep

face.rec.klda.homework.py

readme.md

作业提示1：11.24日课程ppt16页.jpg

作业提示2：11.24日课程ppt11页.jpg

结果展示图.jpg

项目指导：Kernel trick with LDA.docx

homework1。

MiniHomework#1.ipynb

k-MEANS.EM.DBSCAN.v2.pdf

kejian

LinearRegression.BasisExpansion.Ridge.Lasso.ElasticNet.LogisticRegression.SoftmaxClassifier.SGD.pdf

kernel logistic regression and the import vector machine-clear.pptx

Lecture1

slide.pptx

slide_note.pptx

ML论文阅读1-WMD距离 [v1.0].pptx

ning-12.22

Bi-LSTM+CRF(1).pdf

bilistm_crf(1).py

CRF.pptx

ning.1.12

.gitkeep

PCA和LDA原理和实战.pptx

PyTorch基础.pptx

P问题_review_hpp.pptx

RNN-Principle-Application-based-on-cs224n-2019-lecture06-07.pdf

xgboost

.gitkeep

2019.12.22 XGBoost与分类问题 [阿勇](1).pptx

Exp_XGBoost2.py

yong.1.12

.gitkeep

2017 ArXiv ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices.pdf

2018 Arxiv ShuffleNet V2 Practical Guidelines for efficient CNN Architecture Design.pdf

2018 CVPR ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices.pdf

2020.01.12 ShuffleNet论文 [阿勇].pptx

yuan.lda.ensembel.pdf

如何写summary.txt

宁老师，MobileNets.pptx

阿勇老师资料20191208

2019.12.08 KLDA实例 homework1讲评 [阿勇].pdf

2019.12.08 KLDA实例 homework1讲评 [阿勇].pptx

FR_KLDA_KNN.py

OTP_LP.py

集成模型

Slide001.jpg

Slide002.jpg

Slide003.jpg

Slide004.jpg

Slide005.jpg

Slide006.jpg

Slide007.jpg

Slide008.jpg

Slide009.jpg

Slide010.jpg

Slide011.jpg

Slide012.jpg

Slide013.jpg

Slide014.jpg

Slide015.jpg

Slide016.jpg

Slide017.jpg

Slide018.jpg

Slide019.jpg

Slide020.jpg

Slide021.jpg

Slide022.jpg

Slide023.jpg

Slide024.jpg

Slide025.jpg

Slide026.jpg

Slide027.jpg

Slide028.jpg

Slide029.jpg

Slide030.jpg

Slide031.jpg

Slide032.jpg

Slide033.jpg

Slide034.jpg

Slide035.jpg

Slide036.jpg

Slide037.jpg

Slide038.jpg

Slide039.jpg

Slide040.jpg

Slide041.jpg

Slide042.jpg

Slide043.jpg

Slide044.jpg

Slide045.jpg

Slide046.jpg

Slide047.jpg

Slide048.jpg

Slide049.jpg

Slide050.jpg

Slide051.jpg

Slide052.jpg

Slide053.jpg

Slide054.jpg

Slide055.jpg

Slide056.jpg

Slide057.jpg

Slide058.jpg

Slide059.jpg

Slide060.jpg

Slide061.jpg

Slide062.jpg

Slide063.jpg

Slide064.jpg

Slide065.jpg

Slide066.jpg

Slide067.jpg

Slide068.jpg

Slide069.jpg

Slide070.jpg

Slide071.jpg

Slide072.jpg

Slide073.jpg

Slide074.jpg

Slide075.jpg

Slide076.jpg

Slide077.jpg

Slide078.jpg

Slide079.jpg

Slide080.jpg

Slide081.jpg

Slide082.jpg

Slide083.jpg

Slide084.jpg

Slide085.jpg

Slide086.jpg

Slide087.jpg

Slide088.jpg

Slide089.jpg

Slide090.jpg

Slide091.jpg

Slide092.jpg

Slide093.jpg

Slide094.jpg

Slide095.jpg

Slide096.jpg

Slide097.jpg

Slide098.jpg

Slide099.jpg

Slide100.jpg