┣━txxy003-贪心学院机器学习高级训练营资料齐全完结无秘
┣━课时169_.mp4
┣━课时126:multinomial logistic regression.mp4
┣━课时255_.mp4
┣━课时332_.mp4
┣━课时031:线性回归.mp4
┣━课时307_.mp4
┣━课时060:ensemble boosting.mp4
┣━课时093:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4
┣━课时052:kernel logistic regression and the import vec01.mp4
┣━课时331_.mp4
┣━课时340_.mp4
┣━课时213_.mp4
┣━课时138:inception-resnet卷积神经网络-02.mp4
┣━课时327_.mp4
┣━课时282_.mp4
┣━课时009:从词嵌入到文档距离01.mp4
┣━课时104:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1_ev.mp4
┣━课时158:ShuffleNet-01.mp4
┣━课时224_.mp4
┣━课时322_.mp4
┣━课时098:klda实例+homework1讲评-02.mp4
┣━课时087:em 算法推演.mp4
┣━课时337_.mp4
┣━课时173_.mp4
┣━课时235_.mp4
┣━课时144:矩阵求导-03.mp4
┣━课时055:lda 作为分类器答疑.mp4
┣━课时010:从词嵌入到文档距离02.mp4
┣━课时249_.mp4
┣━课时280_.mp4
┣━课时285_.mp4
┣━课时113:XGBoost分类问题-01_ev.mp4
┣━课时152:课后答疑.mp4
┣━课时325_.mp4
┣━课时030:引言.mp4
┣━课时064:决策树的应用.mp4
┣━课时254_.mp4
┣━课时266_.mp4
┣━课时045:模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4
┣━课时223_.mp4
┣━课时278_.mp4
┣━课时244_.mp4
┣━课时189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
┣━课时245_.mp4
┣━课时145:卷积的原理.mp4
┣━课时231_.mp4
┣━课时272_.mp4
┣━课时179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4
┣━课时215_.mp4
┣━课时257_.mp4
┣━课时200:课中答疑.mp4
┣━课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4
┣━课时029:hard,np hard-03.mp4
┣━课时151:经典的卷积网络一览.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273_.mp4
┣━课时311_.mp4
┣━课时014:带松弛变量的svm.mp4
┣━课时218_.mp4
┣━课时286_.mp4
┣━课时077:xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4
┣━课时339_.mp4
┣━课时057:kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4
┣━课时095:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4
┣━课时176:语言模型的原理及其应用.mp4
┣━课时288_.mp4
┣━课时302_.mp4
┣━课时078:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4
┣━课时120:forward algorithm.mp4
┣━课时053:kernel logistic regression and the import vec02.mp4
┣━课时049:softmax with cross entropy01.mp4
┣━课时234_.mp4
┣━课时318_.mp4
┣━课时269_.mp4
┣━课时196:Layer Normalization.mp4
┣━课时011:KKT Condition.mp4
┣━课时323_.mp4
┣━课时134:神经网络的误差向后传递算法.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167_.mp4
┣━课时118:基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4
┣━课时042:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
┣━课时101:Analysis and Applications-01_ev.mp4
┣━课时227_.mp4
┣━课时017:使用svm支持多个类别.mp4
┣━课时324_.mp4
┣━课时243_.mp4
┣━课时070:重新定义一棵树.mp4
┣━课时044:模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4
┣━课时206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4
┣━课时056:lda 作为降维工具.mp4
┣━课时086:em 算法思路.mp4
┣━课时084:聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4
┣━课时222_.mp4
┣━课时089:em 与高斯混合模型.mp4
┣━课时073:xgboost-02.mp4
┣━课时019:kernel pca.mp4
┣━课时241_.mp4
┣━课时114:XGBoost分类问题-02_ev.mp4
┣━课时076:xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4
┣━课时066:提升树.mp4
┣━课时315_.mp4
┣━课时293_.mp4
┣━课时099:klda实例+homework1讲评-03.mp4
┣━课时205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4
┣━课时083:lightgbm-03.mp4
┣━课时106:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3_ev.mp4
┣━课时301_.mp4
┣━课时246_.mp4
┣━课时199:课后答疑.mp4
┣━课时107:基于HMM的中文分词: jieba分词原理_ev.mp4
┣━课时069:使用泰勒级数近似目标函数.mp4
┣━课时128:log-linear model to linear-crf.mp4
┣━课时226_.mp4
┣━课时065:集成模型.mp4
┣━课时341_.mp4
┣━课时160:ShuffleNet-03.mp4
┣━课时210_.mp4
┣━课时116:基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4
┣━课时177:基于n-gram的语言模型.mp4
┣━课时039:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
┣━课时021:vc维.mp4
┣━课时079:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4
┣━课时204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
┣━课时132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
┣━课时002: 课程介绍.mp4
┣━课时155:MobileNet-01.mp4
┣━课时001: mlcamp_course_info.mp4
┣━课时097:klda实例+homework1讲评-01.mp4
┣━课时012:svm 的直观理解.mp4
┣━课时178:基于固定窗口的神经语言模型.mp4
┣━课时228_.mp4
┣━课时221_.mp4
┣━课时284_.mp4
┣━课时088:em 算法的收敛性证明.mp4
┣━课时208_.mp4
┣━课时140:bp算法回顾-02.mp4
┣━课时290_.mp4
┣━课时046:pca和lda的原理和实战01.mp4
┣━课时168_.mp4
┣━课时137:inception-resnet卷积神经网络-01.mp4
┣━课时117:基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4
┣━课时219_.mp4
┣━课时277_.mp4
┣━课时296_.mp4
┣━课时020:交叉验证.mp4
┣━课时154:EffNet-02.mp4
┣━课时201:Word2Vec论文解读-01.mp4
┣━课时013:svm 的数学模型.mp4
┣━课时035:ridge, lasso, elasticnet.mp4
┣━课时110:Finding Best Z_ev.mp4
┣━课时028:hard,np hard-02.mp4
┣━课时130:bp算法.mp4
┣━课时129:inference problem.mp4
┣━课时212_.mp4
┣━课时085:k-means 的特性 k-means++.mp4
┣━课时252_.mp4
┣━课时317_.mp4
┣━课时268_.mp4
┣━课时216_.mp4
┣━课时149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
┣━课时037:softmax 多元逻辑回归.mp4
┣━课时164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
┣━课时294_.mp4
┣━课时094:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4
┣━课时112:HMM 的参数估计_ev.mp4
┣━课时135:误差向后传递算法推导.mp4
┣━课时334_.mp4
┣━课时067:目标函数的构建.mp4
┣━课时018:kernel linear regression.mp4
┣━课时319_.mp4
┣━课时181:LSTM的原理.mp4
┣━课时081:lightgbm-01.mp4
┣━课时062:ensemble stacking.mp4
┣━课时343_.mp4
┣━课时054:lda 作为分类器.mp4
┣━课时328_.mp4
┣━课时050:softmax with cross entropy02.mp4
┣━课时105:基于HMM的中文分词: jieba分词原理2_ev.mp4
┣━课时172_.mp4
┣━课时262_.mp4
┣━课时034:正则化.mp4
┣━课时184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4
┣━课时276_.mp4
┣━课时292_.mp4
┣━课时267_.mp4
┣━课时174_.mp4
┣━课时237_.mp4
┣━课时082:lightgbm-02.mp4
┣━课时214_.mp4
┣━课时232_.mp4
┣━课时171_.mp4
┣━课时300_.mp4
┣━课时091:dbscan聚类算法.mp4
┣━课时333_.mp4
┣━课时008: 答疑部分.mp4
┣━课时202:Word2Vec论文解读-02.mp4
┣━课时136:课后答疑.mp4
┣━课时312_.mp4
┣━课时024:lp实战01.mp4
┣━课时063:答疑.mp4
┣━课时148:卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
┣━课时023:直播答疑02.mp4
┣━课时220_.mp4
┣━课时100:klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4
┣━课时119.mp4
┣━课时071:如何寻找树的形状.mp4
┣━课时165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
┣━课时198:Bert的原理.mp4
┣━课时225_.mp4
┣━课时265_.mp4
┣━课时308_.mp4
┣━课时058:ensemble majority voting.mp4
┣━课时125:回顾-有向图vs无向图.mp4
┣━课时038:梯度下降法.mp4
┣━课时180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
┣━课时123:estimate a-review of language model.mp4
┣━资料.zip
┣━课时124:回顾-生成模型与判别模型.mp4
┣━课时295_.mp4
┣━课时321_.mp4
┣━课时080:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4
┣━课时229_.mp4
┣━课时263_.mp4
┣━课时209_.mp4
┣━课时329_.mp4
┣━课时074:xgboost-03.mp4
┣━课时139:bp算法回顾-01.mp4
┣━课时163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
┣━课时051:softmax with cross entropy03.mp4
┣━课时193:Transformer入门.mp4
┣━课时170_.mp4
┣━课时197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4
┣━课时004: transportation problem.mp4
┣━课时335_.mp4
┣━课时127:回顾-hmm.mp4
┣━课时230_.mp4
┣━课时342_.mp4
┣━课时338_.mp4
┣━课时264_.mp4
┣━课时007: duality.mp4
┣━课时260_.mp4
┣━课时195:Positional Encoding.mp4
┣━课时247_.mp4
┣━课时289_.mp4
┣━课时303_.mp4
┣━课时041:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
┣━课时102:Analysis and Applications-02_ev.mp4
┣━课时309_.mp4
┣━课时238_.mp4
┣━课时143:矩阵求导-02.mp4
┣━课时157:MobileNet-03.mp4
┣━课时016:svm的smo的解法.mp4
┣━课时194:Self-Attention注意力机制的原理.mp4
┣━课时258_.mp4
┣━课时320_.mp4
┣━课时306_.mp4
┣━课时271_.mp4
┣━课时183:梯度消失 爆炸的解决方案.mp4
┣━课时006: set cover problem.mp4
┣━课时188:人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
┣━课时036:逻辑回归.mp4
┣━课时072:xgboost-01.mp4
┣━课时316_.mp4
┣━课时287_.mp4
┣━课时248_.mp4
┣━课时111:Finding Best Z:Viterbi_ev.mp4
┣━课时161:神经网络的梯度消失及其对策.mp4
┣━课时187:人脸关键点检测项目讲解-02.mp4
┣━课时162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4
┣━课时253_.mp4
┣━课时291_.mp4
┣━课时022:直播答疑01.mp4
┣━课时186:人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
┣━课时326_.mp4
┣━课时033:bias 与 variance.mp4
┣━课时261_.mp4
┣━课时103:Analysis and Applications-03_ev.mp4
┣━课时298_.mp4
┣━课时015:带kernel的svm.mp4
┣━课时108:Graphical Models_ev.mp4
┣━课时297_.mp4
┣━课时027:hard,np hard-01.mp4
┣━课时217_.mp4
┣━课时275_.mp4
┣━课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
┣━课时242_.mp4
┣━课时115:XGBoost分类问题-03_ev.mp4
┣━课时047:pca和lda的原理和实战02.mp4
┣━课时026:lp实战03.mp4
┣━课时256_.mp4
┣━课时182:GRU的原理.mp4
┣━课时075:xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4
┣━课时192:Attention的原理.mp4
┣━课时283_.mp4
┣━课时092:课后答疑.mp4
┣━课时061:ensemble random forests.mp4
┣━课时251_.mp4
┣━课时068:additive training.mp4
┣━课时121:backward algorithm.mp4
┣━课时159:ShuffleNet-02.mp4
┣━课时270_.mp4
┣━课时281_.mp4
┣━课时190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
┣━课时305_.mp4
┣━课时236_.mp4
┣━课时299_.mp4
┣━课时141:bp算法回顾-03.mp4
┣━课时175:课后答疑.mp4
┣━课时142:矩阵求导-01.mp4
┣━课时330_.mp4
┣━课时207_.mp4
┣━课时153:EffNet-01.mp4
┣━课时250_.mp4
┣━课时313_.mp4
┣━课时043:模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
┣━课时185:课后答疑.mp4
┣━课时240_.mp4
┣━课时310_.mp4
┣━课时032:basis expansion.mp4
┣━课时005: portfolio optimization.mp4
┣━课时150:卷积层的各种变体.mp4
┣━课时336_.mp4
┣━课时090:em 与 kmeans 的关系.mp4
┣━课时279_.mp4
┣━课时122:complete vs incomplete case.mp4
┣━课时239_.mp4
┣━课时133:神经网络的前向算法.mp4
┣━课时203:Word2Vec论文解读-03.mp4
┣━课时314_.mp4
┣━课时048:pca和lda的原理和实战03.mp4
┣━课时040:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
┣━课时059:ensemble bagging.mp4
┣━课时096:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4
┣━课时109:Hidden Markov Model_ev.mp4
┣━课时274_.mp4
┣━课时191:为什么需要Attention注意力机制.mp4
┣━课时131:pytorch基础.mp4
┣━课时233_.mp4
┣━课时211_.mp4
┣━课时156:MobileNet-02.mp4
┣━课时304_.mp4
┣━课时025:lp实战02.mp4
┣━课时259_.mp4

RIPRO主题是一个优秀的主题,极致后台体验,无插件,集成会员系统
叶子it资源网 » 贪心学院-机器学习高级训练营资料齐全完结无秘

常见问题FAQ

免费下载或者VIP会员专享资源能否直接商用?
本站所有资源版权均属于原作者所有,这里所提供资源均只能用于参考学习用,请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷,一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。

发表回复

提供最优质的资源集合

立即查看 了解详情
开通VIP 享更多特权,建议使用QQ登录