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课程目录：
1 J* l W2 f* L7 q├──课时001： mlcamp_course_info.mp4 110.86M- H+ x; t' p8 R% v9 q* s' w4 _
├──课时002： 课程介绍.mp4 208.92M3 f/ P9 _' l, f
├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4 190.17M) m0 X4 h# [" v$ h6 j
├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4 1.50M
# e& S1 E7 t. Z; ~' g" T├──课时004： transportation problem.mp4 112.32M. B- S# ]0 n7 ~1 l8 \; H2 R1 S
├──课时005： portfolio optimization.mp4 168.80M
7 k! W& P' \0 V├──课时006： set cover problem.mp4 63.74M& e, ^6 V: N3 n2 B
├──课时007： duality.mp4 221.66M$ q9 |( G& b% C) W! p
├──课时008： 答疑部分.mp4 102.00M; ~* S1 X& _* N5 z2 |: c; W
├──课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4 151.74M
+ q. z5 K# T2 E' r8 L M2 o├──课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4 184.14M" {0 @! i+ T+ d+ ]
├──课时011：KKT Condition.mp4 86.54M5 D* ]+ u9 O1 P$ E x" R
├──课时012：svm 的直观理解.mp4 32.92M, X/ G- w6 P' L. |/ W! p
├──课时013：svm 的数学模型.mp4 62.82M1 c4 v5 D+ j: D7 t4 _
├──课时014：带松弛变量的svm.mp4 64.95M3 t0 a( ^" }& Y/ l3 _8 i
├──课时015：带kernel的svm.mp4 80.42M
6 ]$ }4 |1 w- c├──课时016：svm的smo的解法.mp4 76.60M
6 Z) L3 a7 c0 Q( q2 Z c├──课时017：使用svm支持多个类别.mp4 13.57M8 z; [! P! u3 c L
├──课时018：kernel linear regression.mp4 28.89M
$ ^: A( L, |; K# Q) m* I% K1 |3 z, y1 D7 u├──课时019：kernel pca.mp4 56.44M: j7 o3 @/ ?* M0 s5 Q, U, e
├──课时020：交叉验证.mp4 14.84M
. L. K7 a, d# Q0 q├──课时021：vc维.mp4 11.46M) h4 A/ @1 _' G5 u% o1 ?
├──课时022：直播答疑01.mp4 115.55M* o7 q' L# ~" ?! y
├──课时023：直播答疑02.mp4 143.05M3 w! B8 c% E7 g8 L9 E- U7 w
├──课时024：lp实战01.mp4 119.53M Z$ D9 C' S+ X7 U
├──课时025：lp实战02.mp4 60.66M
0 [' }( W5 ^ R/ H5 J6 g) c( I├──课时026：lp实战03.mp4 75.69M
3 o' j- y7 L' S M: L8 S) u├──课时027：hard，np hard-01.mp4 58.07M
5 h1 |* \7 B' O: u; c├──课时028：hard，np hard-02.mp4 60.46M
- C: A: s, n" c0 n9 f├──课时029：hard，np hard-03.mp4 174.23M6 I8 ^1 w& h J
├──课时030：引言.mp4 7.42M
6 s$ x0 u: [5 W+ U├──课时031：线性回归.mp4 103.65M- t9 W" w7 ~; @
├──课时032：basis expansion.mp4 29.67M) s; B, d$ C! K( e: x& u+ c8 J
├──课时033：bias 与 variance.mp4 44.39M; [! Q; K: V* P
├──课时034：正则化.mp4 77.14M
- s5 Z) T" H- T: c ]6 t├──课时035：ridge, lasso, elasticnet.mp4 21.04M
5 o+ Z6 D* Z% G! d6 @& O├──课时036：逻辑回归.mp4 147.57M
7 ~! ^0 o S: q5 R4 ]├──课时037：softmax 多元逻辑回归.mp4 23.64M
* D6 B& w7 T( Z/ D+ A9 {├──课时038：梯度下降法.mp4 35.43M8 F" N+ K" g6 v8 h0 Q7 G* c
├──课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4 61.59M
) y7 ~9 J$ W; L3 k8 R; C ^) u+ F9 ?├──课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4 62.54M
) S+ L$ q! u$ V Z├──课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4 100.47M4 B* I0 N) i- S6 Q* H
├──课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4 115.26M0 f. y. k( w% d- M& x4 o5 ^0 [$ v1 z1 M
├──课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4 96.15M7 O5 c! }5 s7 B% I$ a; ~: t7 X
├──课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4 59.83M$ X/ ?0 c+ Q: N
├──课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4 116.14M- M- Z: g+ K4 t2 a4 M5 y( @
├──课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4 68.03M6 J0 h7 W( [' J! R- c7 N
├──课时047：pca和lda的原理和实战02.mp4 75.41M
- u7 {' |+ m! N4 Y/ O1 L. P }├──课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4 121.97M
$ _) F1 a" G) u) o├──课时049：softmax with cross entropy01.mp4 86.43M6 y, B& [4 Y3 s) V: a+ M) h
├──课时050：softmax with cross entropy02.mp4 108.80M0 o; t, a: u9 ]8 u' i/ I5 i; a9 o
├──课时051：softmax with cross entropy03.mp4 72.55M
G/ W9 D7 g6 P6 f" F├──课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp4 89.00M! c$ z# | m x, y/ b% I J* J& U8 `
├──课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4 104.11M
) x" ^) j% C8 _ ~6 \5 n% ]├──课时054：lda 作为分类器.mp4 128.54M
, x: x2 l# l7 c/ j& @: c) Q├──课时055：lda 作为分类器答疑.mp4 124.15M
1 x! O4 w7 y' d; B- c# g├──课时056：lda 作为降维工具.mp4 40.25M
" Q; Z8 d& c& D2 Q& F% V├──课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4 9.16M
. J0 z0 o! \) o├──课时058：ensemble majority voting.mp4 43.61M
8 H. O0 m9 i: B2 z├──课时059：ensemble bagging.mp4 28.08M! c, R, f! {1 B) M# J7 N# s
├──课时060：ensemble boosting.mp4 84.82M3 t0 f( s' o* z+ a. |: N, q
├──课时061：ensemble random forests.mp4 15.94M
0 @# I: Z" u2 Q/ f9 |5 a& Y4 n├──课时062：ensemble stacking.mp4 28.18M; w- B9 i! J% q" n; [7 R2 g& h
├──课时063：答疑.mp4 202.20M' O, G* V" a. \. t
├──课时064：决策树的应用.mp4 83.82M
5 \, o! v- G9 S/ p4 d7 |├──课时065：集成模型.mp4 70.22M
0 O$ T, ^9 u- n* _: ^2 U8 }3 @├──课时066：提升树.mp4 57.55M
& W0 [) ?6 m% Z+ z( X├──课时067：目标函数的构建.mp4 49.87M
; z/ ]6 {( c, [+ ^! w2 @1 ]├──课时068：additive training.mp4 45.83M
9 e+ H& E( Z# R9 ?7 L├──课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4 47.89M: {* H3 p) J0 l8 I; ?
├──课时070：重新定义一棵树.mp4 105.12M3 [0 N0 h y( `, J2 b1 j
├──课时071：如何寻找树的形状.mp4 108.74M1 R, ^# f9 q. a5 D) I- b7 O" q
├──课时072：xgboost-01.mp4 71.70M' M6 o( t! d% a$ {, Z
├──课时073：xgboost-02.mp4 85.37M0 R$ D* Y$ ~0 t6 T6 ^. r5 F: N
├──课时074：xgboost-03.mp4 100.34M
" M" o& B9 _& n. C. s& K├──课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4 151.55M0 ^( T9 @9 r7 ]2 P- v @! O
├──课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4 123.45M
" P w( D5 |' A2 k9 I2 J├──课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4 119.12M& m7 g* j4 t4 i% g/ y; H+ Y
├──课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4 90.95M& [! O# E( ]7 ^. v3 k
├──课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4 83.48M
) c5 P) z( Z8 Z' X# r, e O: U├──课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4 173.61M
. P! ]! L# t8 n9 d" w" o3 G* E├──课时081：lightgbm-01.mp4 79.01M+ v- l0 u x3 D" i
├──课时082：lightgbm-02.mp4 88.68M
7 c6 J* [* U7 r# q+ U" b2 z├──课时083：lightgbm-03.mp4 87.72M
: P$ q& O3 w L" V8 I! _# S2 Q! \├──课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4 45.13M, l9 n4 Z+ k3 r% Q
├──课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4 102.70M- `2 p" U: N3 N
├──课时086：em 算法思路.mp4 49.61M( C" y4 D7 D: r% O) h
├──课时087：em 算法推演.mp4 51.98M
+ ~* a I' W' D6 Y$ I" Q' m" e├──课时088：em 算法的收敛性证明.mp4 36.82M, N) V5 t& d$ e- U1 T
├──课时089：em 与高斯混合模型.mp4 114.57M
, b& I# h5 D: i2 U5 ?├──课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4 15.35M
8 U4 N- O9 ~' `├──课时091：dbscan聚类算法.mp4 83.86M1 |+ N$ x, N0 k% `: T4 O+ d
├──课时092：课后答疑.mp4 62.44M
9 j: B9 ]+ [8 S$ N1 u├──课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4 82.67M- {. x1 P* [1 ^
├──课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4 107.92M
`* U# }; B3 `├──课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4 174.79M
$ Q0 W1 q( x+ \ y8 G4 s├──课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4 166.31M& u. _$ ]2 S) K# z
├──课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4 147.22M! ^( O2 f7 }7 o& y0 D* j
├──课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp4 89.24M
2 b: `: l3 j" L├──课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4 124.44M: t) K# J" o7 \* d5 y
├──课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4 117.45M2 u6 Q1 G b* u- A
├──课时101：Analysis and Applications-01_ev.mp4 79.73M
- ~: K! \+ T4 q: j0 q7 Y├──课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp4 86.68M
. r! R$ c3 U( f8 m& _├──课时103：Analysis and Applications-03_ev.mp4 58.89M
5 b' G( z+ e8 L+ t8 s# `; ^2 ~; Z2 l. N├──课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4 113.52M! I* ~. \; ?$ Y4 x* e/ Y! A! K
├──课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4 132.97M( ]0 z7 e/ M5 F) t" P0 C: A
├──课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4 100.66M
4 ]3 U. u* ?, `9 K* w" i├──课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4 108.93M
" U; z4 b9 R, O1 @├──课时108：Graphical Models_ev.mp4 146.21M
5 G# g0 s% N, y. T6 R% V' L├──课时109：Hidden Markov Model_ev.mp4 46.31M. S2 Q* Q; G+ ~0 e; k# g& o
├──课时110：Finding Best Z_ev.mp4 99.37M' }, V% j' N" H8 F9 i9 N* E! @0 A
├──课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4 79.06M; V: l" A% \" m: |1 l6 j& D4 S
├──课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4 149.54M
% r1 I- u% c* ^; N0 |├──课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4 92.54M
* @2 u9 Q- p: W* E├──课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4 149.27M2 T, Y3 k7 ]( V; P: V5 {
├──课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4 102.09M
5 Q) l1 e. E, L( O( s' V: b├──课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4 108.17M$ B; p* p/ J5 Y( I7 E' V
├──课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4 123.59M8 L5 i" P3 B' x; ]
├──课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4 165.00M% m W, E) }/ D& |5 y
├──课时119.mp4 54.21M
: m ]- M: S9 o! H5 L& n2 b$ X├──课时120：forward algorithm.mp4 62.06M$ w, b5 D3 l8 c1 r( U: G
├──课时121：backward algorithm.mp4 34.90M
( m5 H6 L! w% c7 P/ d* C├──课时122：complete vs incomplete case.mp4 61.63M
5 n. I2 S2 y& X/ j0 o5 N6 z8 E+ E. u├──课时123：estimate a-review of language model.mp4 83.26M
0 B* D. b* U1 c h- ^: l├──课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp4 39.60M1 {3 s; \% a$ l. r0 I, d
├──课时125：回顾-有向图vs无向图.mp4 45.66M( H/ B- ?3 T5 I9 s+ j, d
├──课时126：multinomial logistic regression.mp4 70.61M. ^5 h( M/ n! D
├──课时127：回顾-hmm.mp4 63.41M
6 O% l8 X2 ]& ^, O├──课时128：log-linear model to linear-crf.mp4 83.06M
& P: n! P8 K+ L. [├──课时129：inference problem.mp4 59.81M
6 ~+ D/ i# m- j; g2 h├──课时130：bp算法.mp4 276.09M
6 c. h+ n: ]" y6 ~" N1 q├──课时131：pytorch基础.mp4 316.24M+ Z: W( x( d# _. V7 }
├──课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4 74.95M1 M- m3 j; g4 s' D, A5 Q
├──课时133：神经网络的前向算法.mp4 52.13M: e4 F8 w8 k/ ]' h: P% G/ G) c
├──课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4 58.39M
8 o, X: k: o C" K' L8 |' J, J* k├──课时135：误差向后传递算法推导.mp4 38.90M) q4 [* A( I o% ]
├──课时136：课后答疑.mp4 120.48M4 G0 c% b* y h5 V0 q: X8 M4 @
├──课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4 89.04M
! A# n t$ b8 q$ t, U. I- v├──课时138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4 131.96M' L. X$ n3 K1 S" E! d
├──课时139：bp算法回顾-01.mp4 130.81M
! |/ U) f( x; [5 ]* X├──课时140：bp算法回顾-02.mp4 123.82M* p# z) R1 g& T5 m7 w# E3 h
├──课时141：bp算法回顾-03.mp4 125.84M% X5 x1 x3 b' k0 }' H; ~% y
├──课时142：矩阵求导-01.mp4 132.44M
! w3 P8 I% R" E├──课时143：矩阵求导-02.mp4 111.74M
" {# l [- g' p3 |, [4 L3 R" h├──课时144：矩阵求导-03.mp4 143.90M
5 t- P3 x# d. E; z' ~4 C├──课时145：卷积的原理.mp4 52.21M
I0 r: S6 C, d& Y. Z% d% ?├──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 33.59M1 G/ u; R* X/ B! Y* d: l
├──课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4 45.46M+ ]6 U* w7 T- f1 B
├──课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4 39.90M
! F& h+ t: G p0 Z% k├──课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4 88.45M
- \- {# t! q5 C# ]! j( `├──课时150：卷积层的各种变体.mp4 37.85M
8 f& @* c$ D2 W0 z# Y. T2 W├──课时151：经典的卷积网络一览.mp4 60.18M$ ?: \" m5 W: C9 P; ^
├──课时152：课后答疑.mp4 256.41M1 w" }) V+ ]1 j% k0 M, ~, ~
├──课时153：EffNet-01.mp4 188.86M* u- H2 P; A: d1 Q' a7 R. }/ r
├──课时154：EffNet-02.mp4 219.74M
1 l% D* H. ~ t( ^$ z├──课时155：MobileNet-01.mp4 308.16M k/ _- q p( i+ i& X% V
├──课时156：MobileNet-02.mp4 197.43M
: F8 g& M. r Z) j3 u0 p├──课时157：MobileNet-03.mp4 217.63M5 F7 R, v$ `/ w2 E- n4 t8 z+ H
├──课时158：ShuffleNet-01.mp4 263.48M! I" A/ ^' R) M& O' n. ^0 i
├──课时159：ShuffleNet-02.mp4 322.29M& p. ?, l, f) P
├──课时160：ShuffleNet-03.mp4 262.63M
0 K8 s, W! F) d1 ~6 X├──课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4 189.48M: k# o# }# D$ Q
├──课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4 41.12M$ G/ J7 D9 i; V( e, Z% r
├──课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4 23.71M1 Z: g( k6 v; K- M
├──课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4 22.48M. p Q L8 G( K: T0 C. p# t
├──课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4 130.83M
1 ?: M, f% T9 d0 U# A+ T, L├──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& ~3 q0 h/ t/ \+ i0 s
├──课时167_.mp4 38.56M- X2 k( ]1 O5 W5 c9 d! F% z4 G% @& S
├──课时168_.mp4 51.13M1 P, ~% b. t2 g+ g2 K
├──课时169_.mp4 32.55M7 i3 K% ]' i }
├──课时170_.mp4 19.23M
# q4 l7 g# d4 a6 k$ n8 l) W├──课时171_.mp4 78.55M
4 r$ W1 C8 C! i: A# K% X. k# c) g1 b2 X( q├──课时172_.mp4 33.61M
. @* O U O- f- n4 K7 j├──课时173_.mp4 35.83M4 [6 q. `7 w' a8 E$ f
├──课时174_.mp4 35.35M/ T9 }0 c* [/ U @1 C( o, i
├──课时175：课后答疑.mp4 95.89M! f; [& d: ]2 e* w m
├──课时176：语言模型的原理及其应用.mp4 22.02M4 T+ j m- `) i8 W$ K, N
├──课时177：基于n-gram的语言模型.mp4 69.79M
0 R3 U" H% d& V+ M/ g( w├──课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4 28.74M
1 F5 L% D. j: w' \' K& m├──课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4 83.43M
+ n o3 O7 C+ `( U+ M9 {4 T├──课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4 59.31M
4 J D; v2 L3 Q$ ? t├──课时181：LSTM的原理.mp4 32.43M
/ N0 ], ? z9 ]├──课时182：GRU的原理.mp4 11.11M# Y! _ U6 h8 C: V/ \% ]5 E
├──课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4 11.66M
) u( o, {" g. y% d# v" M% I' h/ j├──课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4 24.93M
4 O8 c+ | H6 |) `├──课时185：课后答疑.mp4 83.44M2 r( Z w- J- r5 d2 L x
├──课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4 114.04M
' N0 E* W3 A4 q# E; U3 x% b; g├──课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4 106.99M* x$ n a- F8 |3 R' |9 d1 I
├──课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4 162.65M
% G" h9 b* e+ O- _/ h$ j├──课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4 314.96M8 X' E5 E8 H8 {
├──课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4 122.53M- ~5 M, ~2 F: U
├──课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4 50.86M
* F4 W+ ?( Y) ?$ h+ i" D7 G0 [├──课时192：Attention的原理.mp4 69.41M+ I2 V& ~( j2 h( u) |' Q8 j3 r2 s3 O
├──课时193：Transformer入门.mp4 19.72M. b- Z4 f7 ]7 L7 z
├──课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4 76.55M5 X& L5 X, p0 S% A$ U1 \
├──课时195：Positional Encoding.mp4 17.71M
5 A5 @" x6 J5 R( }├──课时196：Layer Normalization.mp4 17.86M
" W# f$ e. D0 p$ Q; o+ W/ ~├──课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4 121.69M
* }1 l2 y) {; a8 V2 W├──课时198：Bert的原理.mp4 38.13M" T& M. F6 N. H+ p
├──课时199：课后答疑.mp4 97.00M' u! m: d) ^+ g- r m0 g( B' o
├──课时200：课中答疑.mp4 53.38M7 y5 |( k. z5 M" D
├──课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4 106.32M0 i& m5 V$ V* R9 Q# N3 W
├──课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4 82.04M
; s5 ^2 J$ N6 S! V; x5 z├──课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4 126.82M
8 F: e, z9 ?2 k! h├──课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4 82.32M( u9 B% u- d% }$ \$ P7 ~( M; `
├──课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4 106.69M3 j& j/ U3 l" M- p1 [7 Y% n9 Y
├──课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4 141.86M
) c V& h/ ]0 g2 \, i( |& J" G( g├──课时207_.mp4 150.57M8 l+ T4 z1 j: K8 \5 G( F
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......省略135个视频目录/ s/ R7 q; v/ V; b. A
- u4 r% m0 q8 R└──课时343_.mp4 117.41M
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发表于 2022-6-1 19:09:01
