贪心机器学习2021
课时001： mlcamp_course_info_[3].mp4 108.30M
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
课时004： transportation problem_[3].mp4 71.18M
课时005： portfolio optimization_[3].mp4 108.44M
课时006： set cover problem_[3].mp4 55.49M
课时007： duality_[3].mp4 196.19M
课时008： 答疑部分_[3].mp4 98.28M
课时009：从词嵌入到文档距离01_[3].mp4 116.16M
课时010：从词嵌入到文档距离02_[3].mp4 146.47M
课时011：KKT Condition_[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
课时018：kernel linear regression_[3].mp4 30.38M
课时019：kernel pca_[3].mp4 49.36M
课时020：交叉验证_[3].mp4 13.03M
课时021：vc维_[3].mp4 10.13M
课时022：直播答疑01_[3].mp4 105.02M
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课时027：hard，np hard-01_[3].mp4 40.13M
课时028：hard，np hard-02_[3].mp4 48.78M
课时029：hard，np hard-03_[3].mp4 82.30M
课时030：引言_[3].mp4 7.87M
课时031：线性回归_[3].mp4 69.82M
课时032：basis expansion_[3].mp4 25.70M
课时033：bias 与 variance_[3].mp4 42.96M
课时034：正则化_[3].mp4 65.29M
课时035：ridge, lasso, elasticnet_[3].mp4 17.89M
课时036：逻辑回归_[3].mp4 104.96M
课时037：softmax 多元逻辑回归_[3].mp4 19.39M
课时038：梯度下降法_[3].mp4 36.25M
课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01_[3].mp4 63.80M
课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02_[3].mp4 64.90M
课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03_[3].mp4 101.25M
课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04_[3].mp4 116.83M
课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01_[3].mp4 66.31M
课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02_[3].mp4 49.62M
课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03_[3].mp4 107.85M
课时046：pca和lda的原理和实战01_[3].mp4 50.40M
课时047：pca和lda的原理和实战02_[3].mp4 70.46M
课时048：pca和lda的原理和实战03_[3].mp4 111.23M
课时049：softmax with cross entropy01_[3].mp4 83.14M
课时050：softmax with cross entropy02_[3].mp4 94.09M
课时051：softmax with cross entropy03_[3].mp4 67.27M
课时052：kernel logistic regression and the import vec01_[3].mp4 82.96M
课时053：kernel logistic regression and the import vec02_[3].mp4 100.00M
课时054：lda 作为分类器_[3].mp4 103.88M
课时055：lda 作为分类器答疑_[3].mp4 123.12M
课时056：lda 作为降维工具_[3].mp4 41.28M
课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑_[3].mp4 9.91M
课时058：ensemble majority voting_[3].mp4 38.99M
课时059：ensemble bagging_[3].mp4 23.95M
课时060：ensemble boosting_[3].mp4 69.48M
课时061：ensemble random forests_[3].mp4 14.13M
课时062：ensemble stacking_[3].mp4 25.78M
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：additive training_[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
课时072：xgboost-01_[3].mp4 68.59M
课时073：xgboost-02_[3].mp4 85.40M
课时074：xgboost-03_[3].mp4 94.50M
课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01_[3].mp4 144.29M
课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02_[3].mp4 126.61M
课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03_[3].mp4 115.01M
课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01_[3].mp4 77.91M
课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02_[3].mp4 65.56M
课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03_[3].mp4 148.30M
课时081：lightgbm-01_[3].mp4 74.66M
课时082：lightgbm-02_[3].mp4 92.68M
课时083：lightgbm-03_[3].mp4 81.32M
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
课时087：em 算法推演_[3].mp4 50.27M
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
课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4 174.79M
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
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
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课时169_.mp4 32.55M
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课时172_.mp4 33.61M
课时173_.mp4 35.83M
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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
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