贪心机器学习2021（199元） 百度网盘(49.62G)

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课时002：课程介绍_[3].mp4[62.47M]

课时003：凸集、凸函数、判定凸函数(102330)_[3].mp4[153.23M]

课时003：凸集、凸函数、判定凸函数.mp4[1.50M]

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课时011：KKTCondition_[3].mp4[40.65M]

课时012：svm的直观理解_[3].mp4[27.85M]

课时013：svm的数学模型_[3].mp4[60.78M]

课时014：带松弛变量的svm_[3].mp4[55.04M]

课时015：带kernel的svm_[3].mp4[75.33M]

课时016：svm的smo的解法_[3].mp4[59.08M]

课时017：使用svm支持多个类别_[3].mp4[14.64M]

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课时030：引言_[3].mp4[7.87M]

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课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01_[3].mp4[66.31M]

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课时046：pca和lda的原理和实战01_[3].mp4[50.40M]

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课时063：答疑_[3].mp4[200.26M]

课时064：决策树的应用_[3].mp4[71.18M]

课时065：集成模型_[3].mp4[59.29M]

课时066：提升树_[3].mp4[50.51M]

课时067：目标函数的构建_[3].mp4[44.37M]

课时068：additivetraining_[3].mp4[35.41M]

课时069：使用泰勒级数近似目标函数_[3].mp4[44.44M]

课时070：重新定义一棵树_[3].mp4[87.04M]

课时071：如何寻找树的形状_[3].mp4[94.46M]

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课时078：理解和比较xgboostgbdtlightgbm-01_[3].mp4[77.91M]

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课时081：lightgbm-01_[3].mp4[74.66M]

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课时084：聚类算法介绍k-means算法描述_[3].mp4[39.74M]

课时085：k-means的特性k-means++_[3].mp4[89.12M]

课时086：em算法思路_[3].mp4[47.56M]

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课时088：em算法的收敛性证明_[3].mp4[36.29M]

课时089：em与高斯混合模型_[3].mp4[112.89M]

课时090：em与kmeans的关系_[3].mp4[13.70M]

课时091：dbscan聚类算法_[3].mp4[69.25M]

课时092：课后答疑_[3].mp4[61.49M]

课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4[82.67M]

课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4[107.92M]

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课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03_[3].mp4[68.66M]

课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4[166.31M]

课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4[147.22M]

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课时101：AnalysisandApplications-01.mp4[79.73M]

课时102：AnalysisandApplications-02.mp4[86.68M]

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课时104：基于HMM的中文分词：jieba分词原理1.mp4[113.52M]

课时105：基于HMM的中文分词：jieba分词原理2.mp4[132.97M]

课时106：基于HMM的中文分词：jieba分词原理3.mp4[100.66M]

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课时108：GraphicalModels.mp4[146.21M]

课时109：HiddenMarkovModel.mp4[46.31M]

课时110：FindingBestZ.mp4[99.37M]

课时111：FindingBestZ：Viterbi.mp4[79.06M]

课时112：HMM的参数估计.mp4[149.54M]

课时113：XGBoost分类问题-01.mp4[92.54M]

课时114：XGBoost分类问题-02.mp4[149.27M]

课时115：XGBoost分类问题-03.mp4[102.09M]

课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01.mp4[108.17M]

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课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03.mp4[165.00M]

课时119.mp4[54.21M]

课时120：forwardalgorithm.mp4[62.06M]

课时121：backwardalgorithm.mp4[34.90M]

课时122：completevsincompletecase.mp4[61.63M]

课时123：estimatea-reviewoflanguagemodel.mp4[83.26M]

课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp4[39.60M]

课时125：回顾-有向图vs无向图.mp4[45.66M]

课时126：multinomiallogisticregression.mp4[70.61M]

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课时128：log-linearmodeltolinear-crf.mp4[83.06M]

课时129：inferenceproblem.mp4[59.81M]

课时130：bp算法.mp4[276.09M]

课时131：pytorch基础.mp4[316.24M]

课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4[74.95M]

课时133：神经网络的前向算法.mp4[52.13M]

课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4[58.39M]

课时135：误差向后传递算法推导.mp4[38.90M]

课时136：课后答疑.mp4[120.48M]

课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4[89.04M]

课时138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4[131.96M]

课时139：bp算法回顾-01.mp4[130.81M]

课时140：bp算法回顾-02.mp4[123.82M]

课时141：bp算法回顾-03.mp4[125.84M]

课时142：矩阵求导-01.mp4[132.44M]

课时143：矩阵求导-02.mp4[111.74M]

课时144：矩阵求导-03.mp4[143.90M]

课时145：卷积的原理.mp4[52.21M]

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[33.59M]

课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4[45.46M]

课时148：卷积层复杂度的推演padding的种类.mp4[39.90M]

课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演).mp4[88.45M]

课时150：卷积层的各种变体.mp4[37.85M]

课时151：经典的卷积网络一览.mp4[60.18M]

课时152：课后答疑.mp4[256.41M]

课时153：EffNet-01.mp4[188.86M]

课时154：EffNet-02.mp4[219.74M]

课时155：MobileNet-01.mp4[308.16M]

课时156：MobileNet-02.mp4[197.43M]

课时157：MobileNet-03.mp4[217.63M]

课时158：ShuffleNet-01.mp4[263.48M]

课时159：ShuffleNet-02.mp4[322.29M]

课时160：ShuffleNet-03.mp4[262.63M]

课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4[189.48M]

课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4[41.12M]

课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1L2Regularization.mp4[23.71M]

课时164：神经网络的过拟合及其对策3-MaxNorm.mp4[22.48M]

课时165：神经网络的过拟合及其对策4-BatchNormalization.mp4[130.83M]

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[164.58M]

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课时175：课后答疑.mp4[95.89M]

课时176：语言模型的原理及其应用.mp4[22.02M]

课时177：基于n-gram的语言模型.mp4[69.79M]

课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4[28.74M]

课时179：RNN的原理,基于RNN的语言模型及其应用.mp4[83.43M]

课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4[59.31M]

课时181：LSTM的原理.mp4[32.43M]

课时182：GRU的原理.mp4[11.11M]

课时183：梯度消失爆炸的解决方案.mp4[11.66M]

课时184：双向BidirectionalRNN,多层Multi-layerRNN.mp4[24.93M]

课时185：课后答疑.mp4[83.44M]

课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4[114.04M]

课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4[106.99M]

课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4[162.65M]

课时189：LONGSHORT-TERMMEMORY-01.mp4[314.96M]

课时190：LONGSHORT-TERMMEMORY-02.mp4[122.53M]

课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4[50.86M]

课时192：Attention的原理.mp4[69.41M]

课时193：Transformer入门.mp4[19.72M]

课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4[76.55M]

课时195：PositionalEncoding.mp4[17.71M]

课时196：LayerNormalization.mp4[17.86M]

课时197：TransformerDecoder解码器的原理,损失函数,训练小技巧.mp4[121.69M]

课时198：Bert的原理.mp4[38.13M]

课时199：课后答疑.mp4[97.00M]

课时200：课中答疑.mp4[53.38M]

课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4[106.32M]

课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4[82.04M]

课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4[126.82M]

课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4[82.32M]

课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4[106.69M]

课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4[141.86M]

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