tanxin学院-机器学习高级训练营

benniao200 · 发表于 2021-9-21 15:05

课程目录：
├──课时001： mlcamp_course_info.mp4  110.86M
├──课时002：课程介绍.mp4  208.92M
├──课时003：凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4  190.17M
├──课时003：凸集、凸函数、判定凸函数.mp4  1.50M
├──课时004： transportation problem.mp4  112.32M
├──课时005： portfolio optimization.mp4  168.80M
├──课时006： set cover problem.mp4  63.74M
├──课时007： duality.mp4  221.66M
├──课时008：答疑部分.mp4  102.00M
├──课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4  151.74M
├──课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4  184.14M
├──课时011：KKT Condition.mp4  86.54M
├──课时012：svm 的直观理解.mp4  32.92M
├──课时013：svm 的数学模型.mp4  62.82M
├──课时014：带松弛变量的svm.mp4  64.95M
├──课时015：带kernel的svm.mp4  80.42M
├──课时016：svm的smo的解法.mp4  76.60M
├──课时017：使用svm支持多个类别.mp4  13.57M
├──课时018：kernel linear regression.mp4  28.89M
├──课时019：kernel pca.mp4  56.44M
├──课时020：交叉验证.mp4  14.84M
├──课时021：vc维.mp4  11.46M
├──课时022：直播答疑01.mp4  115.55M
├──课时023：直播答疑02.mp4  143.05M
├──课时024：lp实战01.mp4  119.53M
├──课时025：lp实战02.mp4  60.66M
├──课时026：lp实战03.mp4  75.69M
├──课时027：hard，np hard-01.mp4  58.07M
├──课时028：hard，np hard-02.mp4  60.46M
├──课时029：hard，np hard-03.mp4  174.23M
├──课时030：引言.mp4  7.42M
├──课时031：线性回归.mp4  103.65M
├──课时032：basis expansion.mp4  29.67M
├──课时033：bias 与 variance.mp4  44.39M
├──课时034：正则化.mp4  77.14M
├──课时035：ridge, lasso, elasticnet.mp4  21.04M
├──课时036：逻辑回归.mp4  147.57M
├──课时037：softmax 多元逻辑回归.mp4  23.64M
├──课时038：梯度下降法.mp4  35.43M
├──课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4  61.59M
├──课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4  62.54M
├──课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4  100.47M
├──课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4  115.26M
├──课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4  96.15M
├──课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4  59.83M
├──课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4  116.14M
├──课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4  68.03M
├──课时047：pca和lda的原理和实战02.mp4  75.41M
├──课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4  121.97M
├──课时049：softmax with cross entropy01.mp4  86.43M
├──课时050：softmax with cross entropy02.mp4  108.80M
├──课时051：softmax with cross entropy03.mp4  72.55M
├──课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp4  89.00M
├──课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4  104.11M
├──课时054：lda 作为分类器.mp4  128.54M
├──课时055：lda 作为分类器答疑.mp4  124.15M
├──课时056：lda 作为降维工具.mp4  40.25M
├──课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4  9.16M
├──课时058：ensemble majority voting.mp4  43.61M
├──课时059：ensemble bagging.mp4  28.08M
├──课时060：ensemble boosting.mp4  84.82M
├──课时061：ensemble random forests.mp4  15.94M
├──课时062：ensemble stacking.mp4  28.18M
├──课时063：答疑.mp4  202.20M
├──课时064：决策树的应用.mp4  83.82M
├──课时065：集成模型.mp4  70.22M
├──课时066：提升树.mp4  57.55M
├──课时067：目标函数的构建.mp4  49.87M
├──课时068：additive training.mp4  45.83M
├──课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4  47.89M
├──课时070：重新定义一棵树.mp4  105.12M
├──课时071：如何寻找树的形状.mp4  108.74M
├──课时072：xgboost-01.mp4  71.70M
├──课时073：xgboost-02.mp4  85.37M
├──课时074：xgboost-03.mp4  100.34M
├──课时075：xgboost的代码解读工程实战-01.mp4  151.55M
├──课时076：xgboost的代码解读工程实战-02.mp4  123.45M
├──课时077：xgboost的代码解读工程实战-03.mp4  119.12M
├──课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4  90.95M
├──课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4  83.48M
├──课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4  173.61M
├──课时081：lightgbm-01.mp4  79.01M
├──课时082：lightgbm-02.mp4  88.68M
├──课时083：lightgbm-03.mp4  87.72M
├──课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4  45.13M
├──课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4  102.70M
├──课时086：em 算法思路.mp4  49.61M
├──课时087：em 算法推演.mp4  51.98M
├──课时088：em 算法的收敛性证明.mp4  36.82M
├──课时089：em 与高斯混合模型.mp4  114.57M
├──课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4  15.35M
├──课时091：dbscan聚类算法.mp4  83.86M
├──课时092：课后答疑.mp4  62.44M
├──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
├──课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4  174.79M
├──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
├──课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp4  89.24M
├──课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4  124.44M
├──课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4  117.45M
├──课时101：Analysis and Applications-01_ev.mp4  79.73M
├──课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp4  86.68M
├──课时103：Analysis and Applications-03_ev.mp4  58.89M
├──课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4  113.52M
├──课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4  132.97M
├──课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4  100.66M
├──课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4  108.93M
├──课时108：Graphical Models_ev.mp4  146.21M
├──课时109：Hidden Markov Model_ev.mp4  46.31M
├──课时110：Finding Best Z_ev.mp4  99.37M
├──课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4  79.06M
├──课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4  149.54M
├──课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4  92.54M
├──课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4  149.27M
├──课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4  102.09M
├──课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4  108.17M
├──课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4  123.59M
├──课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4  165.00M
├──课时119.mp4  54.21M
├──课时120：forward algorithm.mp4  62.06M
├──课时121：backward algorithm.mp4  34.90M
├──课时122：complete vs incomplete case.mp4  61.63M
├──课时123：estimate a-review of language model.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：multinomial logistic regression.mp4  70.61M
├──课时127：回顾-hmm.mp4  63.41M
├──课时128：log-linear model to linear-crf.mp4  83.06M
├──课时129：inference problem.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-L1 L2 Regularization.mp4  23.71M
├──课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4  22.48M
├──课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.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
├──课时167_.mp4  38.56M
├──课时168_.mp4  51.13M
├──课时169_.mp4  32.55M
├──课时170_.mp4  19.23M
├──课时171_.mp4  78.55M
├──课时172_.mp4  33.61M
├──课时173_.mp4  35.83M
├──课时174_.mp4  35.35M
├──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Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.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：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4  314.96M
├──课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-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：Positional Encoding.mp4  17.71M
├──课时196：Layer Normalization.mp4  17.86M
├──课时197：Transformer Decoder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
├──课时207_.mp4  150.57M

......省略135个视频目录

└──课时343_.mp4  117.41M

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