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贪心学院《机器学习高阶特训营》资深AI工程师培训

贪心学院《机器学习高阶特训营》资深AI工程师培训 [视频] [课件]

课程标签:
机器学习 AI 贪心学院
更新时间:
2021-12-02 01:40:09
课程大小:
50.7GB
提取码:
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课程介绍

机器学习AI贪心学院课程,本课程共50.7GB,VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“贪心学院《机器学习高阶特训营》资深AI工程师培训”课程由千年教育收集整理。

本套课程来自贪心学院:机器学习高阶训练营培训课程,官网售价21998元。授课老师通俗易懂地讲解每一个技术细节,力求用最少的时间成本来帮助大家掌握那些很难自学的原理和模型。课程面向已经从事AI行业的工程师、研究员、科学家以及深耕AI领域的硕士、博士生。
目前从事AI工作具备良好的Python编程能力具备一定机器学习基础,零基础学员不太适合。
课程共343节视频,包含资料代码共计45G,课程目录和下载链接在文章底部。


课程目录:

├──课时001: mlcamp_course_info.mp4  110.90M

├──课时002: 课程介绍.mp4  208.97M

├──课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4  190.21M

├──课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4  1.50M

├──课时004: transportation problem.mp4  112.36M

├──课时005: portfolio optimization.mp4  168.84M

├──课时006: set cover problem.mp4  63.78M

├──课时007: duality.mp4  221.70M

├──课时008: 答疑部分.mp4  102.04M

├──课时009:从词嵌入到文档距离01.mp4  151.78M

├──课时010:从词嵌入到文档距离02.mp4  184.19M

├──课时011:KKT Condition.mp4  86.59M

├──课时012:svm 的直观理解.mp4  32.97M

├──课时013:svm 的数学模型.mp4  62.86M

├──课时014:带松弛变量的svm.mp4  64.99M

├──课时015:带kernel的svm.mp4  80.46M

├──课时016:svm的smo的解法.mp4  76.65M

├──课时017:使用svm支持多个类别.mp4  13.61M

├──课时018:kernel linear regression.mp4  28.93M

├──课时019:kernel pca.mp4  56.48M

├──课时020:交叉验证.mp4  14.88M

├──课时021:vc维.mp4  11.51M

├──课时022:直播答疑01.mp4  115.60M

├──课时023:直播答疑02.mp4  143.10M

├──课时024:lp实战01.mp4  119.57M

├──课时025:lp实战02.mp4  60.71M

├──课时026:lp实战03.mp4  75.73M

├──课时027:hard,np hard-01.mp4  58.11M

├──课时028:hard,np hard-02.mp4  60.51M

├──课时029:hard,np hard-03.mp4  174.28M

├──课时030:引言.mp4  7.46M

├──课时031:线性回归.mp4  103.69M

├──课时032:basis expansion.mp4  29.72M

├──课时033:bias 与 variance.mp4  44.43M

├──课时034:正则化.mp4  77.19M

├──课时035:ridge, lasso, elasticnet.mp4  21.09M

├──课时036:逻辑回归.mp4  147.62M

├──课时037:softmax 多元逻辑回归.mp4  23.68M

├──课时038:梯度下降法.mp4  35.48M

├──课时039:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4  61.63M

├──课时040:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4  62.59M

├──课时041:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4  100.51M

├──课时042:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4  115.31M

├──课时043:模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4  96.20M

├──课时044:模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4  59.87M

├──课时045:模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4  116.19M

├──课时046:pca和lda的原理和实战01.mp4  68.07M

├──课时047:pca和lda的原理和实战02.mp4  75.46M

├──课时048:pca和lda的原理和实战03.mp4  122.01M

├──课时049:softmax with cross entropy01.mp4  86.47M

├──课时050:softmax with cross entropy02.mp4  108.84M

├──课时051:softmax with cross entropy03.mp4  72.60M

├──课时052:kernel logistic regression and the import vec01.mp4  89.05M

├──课时053:kernel logistic regression and the import vec02.mp4  104.16M

├──课时054:lda 作为分类器.mp4  128.58M

├──课时055:lda 作为分类器答疑.mp4  124.20M

├──课时056:lda 作为降维工具.mp4  40.29M

├──课时057:kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4  9.21M

├──课时058:ensemble majority voting.mp4  43.65M

├──课时059:ensemble bagging.mp4  28.13M

├──课时060:ensemble boosting.mp4  84.86M

├──课时061:ensemble random forests.mp4  15.99M

├──课时062:ensemble stacking.mp4  28.23M

├──课时063:答疑.mp4  202.25M

├──课时064:决策树的应用.mp4  83.86M

├──课时065:集成模型.mp4  70.27M

├──课时066:提升树.mp4  57.59M

├──课时067:目标函数的构建.mp4  49.91M

├──课时068:additive training.mp4  45.88M

├──课时069:使用泰勒级数近似目标函数.mp4  47.93M

├──课时070:重新定义一棵树.mp4  105.16M

├──课时071:如何寻找树的形状.mp4  108.78M

├──课时072:xgboost-01.mp4  71.75M

├──课时073:xgboost-02.mp4  85.41M

├──课时074:xgboost-03.mp4  100.38M

├──课时075:xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4  151.59M

├──课时076:xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4  123.49M

├──课时077:xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4  119.16M

├──课时078:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4  91.00M

├──课时079:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4  83.53M

├──课时080:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4  173.66M

├──课时081:lightgbm-01.mp4  79.05M

├──课时082:lightgbm-02.mp4  88.73M

├──课时083:lightgbm-03.mp4  87.77M

├──课时084:聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4  45.18M

├──课时085:k-means 的特性 k-means++.mp4  102.75M

├──课时086:em 算法思路.mp4  49.65M

├──课时087:em 算法推演.mp4  52.02M

├──课时088:em 算法的收敛性证明.mp4  36.87M

├──课时089:em 与高斯混合模型.mp4  114.62M

├──课时090:em 与 kmeans 的关系.mp4  15.40M

├──课时091:dbscan聚类算法.mp4  83.91M

├──课时092:课后答疑.mp4  62.48M

├──课时093:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4  82.72M

├──课时094:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4  107.97M

├──课时095:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4  174.84M

├──课时096:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4  166.36M

├──课时097:klda实例+homework1讲评-01.mp4  147.26M

├──课时098:klda实例+homework1讲评-02.mp4  89.28M

├──课时099:klda实例+homework1讲评-03.mp4  124.49M

├──课时100:klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4  117.49M

├──课时101:Analysis and Applications-01_ev.mp4  79.77M

├──课时102:Analysis and Applications-02_ev.mp4  86.73M

├──课时103:Analysis and Applications-03_ev.mp4  58.93M

├──课时104:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1_ev.mp4  113.57M

├──课时105:基于HMM的中文分词: jieba分词原理2_ev.mp4  133.01M

├──课时106:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3_ev.mp4  100.71M

├──课时107:基于HMM的中文分词: jieba分词原理_ev.mp4  108.97M

├──课时108:Graphical Models_ev.mp4  146.26M

├──课时109:Hidden Markov Model_ev.mp4  46.35M

├──课时110:Finding Best Z_ev.mp4  99.41M

├──课时111:Finding Best Z:Viterbi_ev.mp4  79.11M

├──课时112:HMM 的参数估计_ev.mp4  149.59M

├──课时113:XGBoost分类问题-01_ev.mp4  92.59M

├──课时114:XGBoost分类问题-02_ev.mp4  149.32M

├──课时115:XGBoost分类问题-03_ev.mp4  102.13M

├──课时116:基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4  108.22M

├──课时117:基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4  123.64M

├──课时118:基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4  165.04M

├──课时119.mp4  54.26M

├──课时120:forward algorithm.mp4  62.11M

├──课时121:backward algorithm.mp4  34.95M

├──课时122:complete vs incomplete case.mp4  61.67M

├──课时123:estimate a-review of language model.mp4  83.31M

├──课时124:回顾-生成模型与判别模型.mp4  39.64M

├──课时125:回顾-有向图vs无向图.mp4  45.71M

├──课时126:multinomial logistic regression.mp4  70.65M

├──课时127:回顾-hmm.mp4  63.46M

├──课时128:log-linear model to linear-crf.mp4  83.10M

├──课时129:inference problem.mp4  59.85M

├──课时130:bp算法.mp4  276.14M

├──课时131:pytorch基础.mp4  316.28M

├──课时132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4  74.99M

├──课时133:神经网络的前向算法.mp4  52.18M

├──课时134:神经网络的误差向后传递算法.mp4  58.44M

├──课时135:误差向后传递算法推导.mp4  38.95M

├──课时136:课后答疑.mp4  120.53M

├──课时137:inception-resnet卷积神经网络-01.mp4  89.09M

├──课时138:inception-resnet卷积神经网络-02.mp4  132.00M

├──课时139:bp算法回顾-01.mp4  130.86M

├──课时140:bp算法回顾-02.mp4  123.87M

├──课时141:bp算法回顾-03.mp4  125.88M

├──课时142:矩阵求导-01.mp4  132.48M

├──课时143:矩阵求导-02.mp4  111.79M

├──课时144:矩阵求导-03.mp4  143.95M

├──课时145:卷积的原理.mp4  52.26M

├──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  33.64M

├──课时147:卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4  45.50M

├──课时148:卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4  39.94M

├──课时149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4  88.50M

├──课时150:卷积层的各种变体.mp4  37.90M

├──课时151:经典的卷积网络一览.mp4  60.23M

├──课时152:课后答疑.mp4  256.46M

├──课时153:EffNet-01.mp4  188.90M

├──课时154:EffNet-02.mp4  219.79M

├──课时155:MobileNet-01.mp4  308.21M

├──课时156:MobileNet-02.mp4  197.48M

├──课时157:MobileNet-03.mp4  217.68M

├──课时158:ShuffleNet-01.mp4  263.53M

├──课时159:ShuffleNet-02.mp4  322.33M

├──课时160:ShuffleNet-03.mp4  262.67M

├──课时161:神经网络的梯度消失及其对策.mp4  189.52M

├──课时162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4  41.17M

├──课时163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4  23.75M

├──课时164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4  22.53M

├──课时165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4  130.87M

├──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  164.62M

├──课时167_.mp4  38.61M

├──课时168_.mp4  51.18M

├──课时169_.mp4  32.60M

├──课时170_.mp4  19.28M

├──课时171_.mp4  78.60M

├──课时172_.mp4  33.65M

├──课时173_.mp4  35.87M

├──课时174_.mp4  35.39M

├──课时175:课后答疑.mp4  95.94M

├──课时176:语言模型的原理及其应用.mp4  22.07M

├──课时177:基于n-gram的语言模型.mp4  69.84M

├──课时178:基于固定窗口的神经语言模型.mp4  28.78M

├──课时179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4  83.48M

├──课时180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4  59.35M

├──课时181:LSTM的原理.mp4  32.47M

├──课时182:GRU的原理.mp4  11.15M

├──课时183:梯度消失 爆炸的解决方案.mp4  11.71M

├──课时184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4  24.98M

├──课时185:课后答疑.mp4  83.48M

├──课时186:人脸关键点检测项目讲解-01.mp4  114.09M

├──课时187:人脸关键点检测项目讲解-02.mp4  107.03M

├──课时188:人脸关键点检测项目讲解-03.mp4  162.69M

├──课时189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4  315.01M

├──课时190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4  122.58M

├──课时191:为什么需要Attention注意力机制.mp4  50.91M

├──课时192:Attention的原理.mp4  69.45M

├──课时193:Transformer入门.mp4  19.77M

├──课时194:Self-Attention注意力机制的原理.mp4  76.60M

├──课时195:Positional Encoding.mp4  17.76M

├──课时196:Layer Normalization.mp4  17.90M

├──课时197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4  121.74M

├──课时198:Bert的原理.mp4  38.18M

├──课时199:课后答疑.mp4  97.04M

├──课时200:课中答疑.mp4  53.43M

├──课时201:Word2Vec论文解读-01.mp4  106.36M

├──课时202:Word2Vec论文解读-02.mp4  82.08M

├──课时203:Word2Vec论文解读-03.mp4  126.86M

├──课时204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4  82.37M

├──课时205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4  106.70M

├──课时206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4  141.86M

├──课时207_.mp4  150.58M

├──课时208_.mp4  109.89M

├──课时209_.mp4  166.66M

├──课时210_.mp4  137.42M

├──课时211_.mp4  151.08M

├──课时212_.mp4  183.50M

├──课时213_.mp4  188.44M

├──课时214_.mp4  30.71M

├──课时215_.mp4  45.53M

├──课时216_.mp4  19.11M

├──课时217_.mp4  11.34M

├──课时218_.mp4  15.78M

├──课时219_.mp4  45.06M

├──课时220_.mp4  19.93M

├──课时221_.mp4  7.14M

├──课时222_.mp4  34.56M

├──课时223_.mp4  31.00M

├──课时224_.mp4  220.14M

├──课时225_.mp4  140.37M

├──课时226_.mp4  219.26M

├──课时227_.mp4  281.87M

├──课时228_.mp4  223.93M

├──课时229_.mp4  337.32M

├──课时230_.mp4  48.50M

├──课时231_.mp4  25.98M

├──课时232_.mp4  66.31M

├──课时233_.mp4  115.17M

├──课时234_.mp4  38.37M

├──课时235_.mp4  140.51M

├──课时236_.mp4  70.34M

├──课时237_.mp4  50.12M

├──课时238_.mp4  5.84M

├──课时239_.mp4  15.02M

├──课时240_.mp4  566.65M

├──课时241_.mp4  233.86M

├──课时242_.mp4  252.30M

├──课时243_.mp4  175.70M

├──课时244_.mp4  118.85M

├──课时245_.mp4  164.20M

├──课时246_.mp4  122.77M

├──课时247_.mp4  94.41M

├──课时248_.mp4  204.77M

├──课时249_.mp4  209.37M

├──课时250_.mp4  57.19M

├──课时251_.mp4  59.63M

├──课时252_.mp4  24.09M

├──课时253_.mp4  71.33M

├──课时254_.mp4  80.25M

├──课时255_.mp4  99.49M

├──课时256_.mp4  71.00M

├──课时257_.mp4  294.04M

├──课时258_.mp4  146.25M

├──课时259_.mp4  200.33M

├──课时260_.mp4  89.48M

├──课时261_.mp4  89.35M

├──课时262_.mp4  104.87M

├──课时263_.mp4  248.50M

├──课时264_.mp4  170.96M

├──课时265_.mp4  185.82M

├──课时266_.mp4  215.78M

├──课时267_.mp4  280.77M

├──课时268_.mp4  414.80M

├──课时269_.mp4  367.59M

├──课时270_.mp4  325.74M

├──课时271_.mp4  338.01M

├──课时272_.mp4  277.57M

├──课时273_.mp4  181.32M

├──课时274_.mp4  165.12M

├──课时275_.mp4  88.42M

├──课时276_.mp4  94.65M

├──课时277_.mp4  89.49M

├──课时278_.mp4  95.76M

├──课时279_.mp4  114.46M

├──课时280_.mp4  59.01M

├──课时281_.mp4  187.12M

├──课时282_.mp4  274.80M

├──课时283_.mp4  445.17M

├──课时284_.mp4  442.61M

├──课时285_.mp4  198.14M

├──课时286_.mp4  234.32M

├──课时287_.mp4  1.40G

├──课时288_.mp4  296.03M

├──课时289_.mp4  353.91M

├──课时290_.mp4  322.32M

├──课时291_.mp4  620.24M

├──课时292_.mp4  161.75M

├──课时293_.mp4  86.66M

├──课时294_.mp4  132.14M

├──课时295_.mp4  197.52M

├──课时296_.mp4  311.61M

├──课时297_.mp4  1.22G

├──课时298_.mp4  135.25M

├──课时299_.mp4  250.10M

├──课时300_.mp4  351.37M

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