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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    机器学习技术是整个AI的基础,对机器学习的理解以及深度决定了在AI领域能够走多远。机器学习看似简单,但它是一门博大精深的学科。在这门课程中,我们将传授给大家机器学习领域最为重要的几个技术,包括最近特别流行的图神经网络,在原有第一版的基础上做了大幅度的更新,包括内容的增加、开放式项目的安排。 在课程中,我们由浅入深的讲清楚每一个核心的细节以及前沿的技术、同时你将有机会参与到课题中,并通过课题来增加对领域的认知,让自己的能力更上一层。 课程特别适合想持续深造的人士, 想跑在技术前沿的人士。

    高级魔鬼训练营的优势

    1、每个章节都有案例或者项目实操,这点对我来说还是比较友好的。

    2、在合适的章节介绍合适的案例,比如在凸优化介绍第一周的时候介绍的是运输问题讲解,而在第三周,凸优化问题时候介绍的打车中的匹配问题。这样对比和比较知识点也比较轻松。

    3、课程有迭代,会在适合的时候加入相应的模块。

    4、课程有对应的项目作业和实操案例。

    5、课程服务开设小班教学,并且对学员有相应的回访。

    6、通俗易懂地讲解每一个技术细节,用最少的时间成本来掌握那些很难自学的原理和模型。

    7、为进阶人士设计,帮助打破技术天花板。

    课程目录:

    贪心学院机器学习高阶
    ├全部git资料完整
    │ ├course-info-master-c0c048f279d0765cf67d5b543134bf15afc6.zip
    │ ├Lecture1-master-895456ffa1401c70890d78f4c84c4329de3fcb0f.zip
    │ ├MiniAssignments-master-19639e961ee2aecba25b66194dad72dd11669e69.zip
    ├视频       平价资源 666root.com 优惠资源
    │ ├310.mp4
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    │ ├任务 297.mp4
    │ ├任务100:klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4
    │ ├任务101:Analysis and Applications-01_ev.mp4
    │ ├任务102:Analysis and Applications-02_ev.mp4
    │ ├任务103:Analysis and Applications-03_ev.mp4
    │ ├任务104:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1_ev.mp4
    │ ├任务105:基于HMM的中文分词: jieba分词原理2_ev.mp4
    │ ├任务106:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3_ev.mp4
    │ ├任务107:基于HMM的中文分词: jieba分词原理_ev.mp4
    │ ├任务108:Graphical Models_ev.mp4
    │ ├任务109:Hidden Markov Model_ev.mp4
    │ ├任务10:从词嵌入到文档距离02.mp4
    │ ├任务110:Finding Best Z_ev.mp4
    │ ├任务111:Finding Best Z:Viterbi_ev.mp4
    │ ├任务112:HMM 的参数估计_ev.mp4
    │ ├任务113:XGBoost分类问题-01_ev.mp4
    │ ├任务114:XGBoost分类问题-02_ev.mp4
    │ ├任务115:XGBoost分类问题-03_ev.mp4
    │ ├任务116:基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4
    │ ├任务117:基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4
    │ ├任务118:基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4
    │ ├任务119:batch normalization.mp4
    │ ├任务11:KKT Condition.mp4
    │ ├任务120:forward algorithm.mp4
    │ ├任务121:backward algorithm.mp4
    │ ├任务122:complete vs incomplete case.mp4
    │ ├任务123:estimate a-review of language model.mp4
    │ ├任务124:回顾-生成模型与判别模型.mp4
    │ ├任务125:回顾-有向图vs无向图.mp4
    │ ├任务126:multinomial logistic regression.mp4
    │ ├任务127:回顾-hmm.mp4
    │ ├任务128:log-linear model to linear-crf.mp4
    │ ├任务129:inference problem.mp4
    │ ├任务12:svm 的直观理解.mp4
    │ ├任务130:bp算法.mp4
    │ ├任务131:pytorch基础.mp4
    │ ├任务132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
    │ ├任务133:神经网络的前向算法.mp4
    │ ├任务134:神经网络的误差向后传递算法.mp4
    │ ├任务135:误差向后传递算法推导.mp4
    │ ├任务136:课后答疑.mp4
    │ ├任务137:inception-resnet卷积神经网络-01.mp4
    │ ├任务138:inception-resnet卷积神经网络-02.mp4
    │ ├任务139:bp算法回顾-01.mp4
    │ ├任务13:svm 的数学模型.mp4
    │ ├任务140:bp算法回顾-02.mp4
    │ ├任务141:bp算法回顾-03.mp4
    │ ├任务142:矩阵求导-01.mp4
    │ ├任务143:矩阵求导-02.mp4
    │ ├任务144:矩阵求导-03.mp4
    │ ├任务145:卷积的原理.mp4
    │ ├任务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
    │ ├任务147:卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4
    │ ├任务148:卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
    │ ├任务149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
    │ ├任务14:带松弛变量的svm.mp4
    │ ├任务150:卷积层的各种变体.mp4
    │ ├任务151:经典的卷积网络一览.mp4
    │ ├任务152:课后答疑.mp4
    │ ├任务153:EffNet-01.mp4
    │ ├任务154:EffNet-02.mp4
    │ ├任务155:MobileNet-01.mp4
    │ ├任务156:MobileNet-02.mp4
    │ ├任务157:MobileNet-03.mp4
    │ ├任务158:ShuffleNet-01.mp4
    │ ├任务159:ShuffleNet-02.mp4
    │ ├任务15:带kernel的svm.mp4
    │ ├任务160:ShuffleNet-03.mp4
    │ ├任务161:神经网络的梯度消失及其对策.mp4
    │ ├任务162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4
    │ ├任务163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
    │ ├任务164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
    │ ├任务165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
    │ ├任务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
    │ ├任务168.mp4
    │ ├任务16:svm的smo的解法.mp4
    │ ├任务170.mp4
    │ ├任务171.mp4
    │ ├任务172.mp4
    │ ├任务173.mp4
    │ ├任务174.mp4
    │ ├任务175:课后答疑.mp4
    │ ├任务176:语言模型的原理及其应用.mp4
    │ ├任务177:基于n-gram的语言模型.mp4
    │ ├任务178:基于固定窗口的神经语言模型.mp4
    │ ├任务179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4
    │ ├任务17:使用svm支持多个类别.mp4
    │ ├任务180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
    │ ├任务181:LSTM的原理.mp4
    │ ├任务182:GRU的原理.mp4
    │ ├任务183:梯度消失 爆炸的解决方案.mp4
    │ ├任务184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4
    │ ├任务185:课后答疑.mp4
    │ ├任务186:人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
    │ ├任务187:人脸关键点检测项目讲解-02.mp4
    │ ├任务188:人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
    │ ├任务189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
    │ ├任务18:kernel linear regression.mp4
    │ ├任务190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
    │ ├任务191:为什么需要Attention注意力机制.mp4
    │ ├任务192:Attention的原理.mp4
    │ ├任务193:Transformer入门.mp4
    │ ├任务194:Self-Attention注意力机制的原理.mp4
    │ ├任务195:Positional Encoding.mp4
    │ ├任务196:Layer Normalization.mp4
    │ ├任务197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4
    │ ├任务198:Bert的原理.mp4
    │ ├任务199:课后答疑.mp4
    │ ├任务19:kernel pca.mp4
    │ ├任务1: mlcamp_course_info.mp4
    │ ├任务200:课中答疑.mp4
    │ ├任务201:Word2Vec论文解读-01.mp4
    │ ├任务202:Word2Vec论文解读-02.mp4
    │ ├任务203:Word2Vec论文解读-03.mp4
    │ ├任务204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
    │ ├任务205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4
    │ ├任务206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4
    │ ├任务207.mp4
    │ ├任务208.mp4
    │ ├任务209.mp4
    │ ├任务20:交叉验证.mp4
    │ ├任务210.mp4
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    │ ├任务21:vc维.mp4
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    │ ├任务22:直播答疑01.mp4
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    │ ├任务231.mp4
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    │ ├任务239.mp4
    │ ├任务23:直播答疑02.mp4
    │ ├任务240.mp4
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    │ ├任务24:lp实战01.mp4
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    │ ├任务26:lp实战03.mp4
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    │ ├任务27:hard,np hard-01.mp4
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    │ ├任务29:hard,np hard-03.mp4
    │ ├任务2: 课程介绍.mp4
    │ ├任务300.mp4
    │ ├任务301.mp4
    │ ├任务302.mp4
    │ ├任务303.mp4
    │ ├任务304.mp4
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    │ ├任务307.mp4
    │ ├任务308.mp4
    │ ├任务309.mp4
    │ ├任务30:引言.mp4
    │ ├任务31:线姓回归.mp4
    │ ├任务32:basis expansion.mp4
    │ ├任务33:bias 与 variance.mp4
    │ ├任务34:正则化.mp4
    │ ├任务35:ridge, lasso, elasticnet.mp4
    │ ├任务36:逻辑回归.mp4
    │ ├任务37: softmax 多元逻辑回归.mp4
    │ ├任务38:梯度下降法.mp4
    │ ├任务39:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
    │ ├任务3: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
    │ ├任务40:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
    │ ├任务41:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
    │ ├任务42:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
    │ ├任务43:模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
    │ ├任务44:模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4
    │ ├任务45:模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4
    │ ├任务46:pca和lda的原理和实战01.mp4
    │ ├任务47:pca和lda的原理和实战02.mp4
    │ ├任务48:pca和lda的原理和实战03.mp4
    │ ├任务49:softmax with cross entropy01.mp4
    │ ├任务4: transportation problem.mp4
    │ ├任务50:softmax with cross entropy02.mp4
    │ ├任务51:softmax with cross entropy03.mp4
    │ ├任务52:kernel logistic regression and the import vec01.mp4
    │ ├任务53:kernel logistic regression and the import vec02.mp4
    │ ├任务54:lda 作为分类器.mp4
    │ ├任务55:lda 作为分类器答疑.mp4
    │ ├任务56:lda 作为降维工具.mp4
    │ ├任务57:kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4
    │ ├任务58:ensemble majority voting.mp4
    │ ├任务59:ensemble bagging.mp4
    │ ├任务5: portfolio optimization.mp4
    │ ├任务60:ensemble boosting.mp4
    │ ├任务61:ensemble random forests.mp4
    │ ├任务62:ensemble stacking.mp4
    │ ├任务63:答疑.mp4
    │ ├任务64:决策树的应用.mp4
    │ ├任务65:集成模型.mp4
    │ ├任务66:提升树.mp4
    │ ├任务67:目标函数的构建.mp4
    │ ├任务68:additive training.mp4
    │ ├任务69:使用泰勒级数近似目标函数.mp4
    │ ├任务6: set cover problem.mp4
    │ ├任务70:重新定义一棵树.mp4
    │ ├任务71:如何寻找树的形状.mp4
    │ ├任务72:xgboost-01.mp4
    │ ├任务73:xgboost-02.mp4
    │ ├任务74:xgboost-03.mp4
    │ ├任务75:xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4
    │ ├任务76:xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4
    │ ├任务77:xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4
    │ ├任务78:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4
    │ ├任务79:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4
    │ ├任务7: duality.mp4
    │ ├任务80:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4
    │ ├任务81:lightgbm-01.mp4
    │ ├任务82:lightgbm-02.mp4
    │ ├任务83:lightgbm-03.mp4
    │ ├任务84:聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4
    │ ├任务85:k-means 的特姓 k-means++.mp4
    │ ├任务86:em 算法思路.mp4
    │ ├任务87:em 算法推演.mp4
    │ ├任务88:em 算法的收敛姓证明.mp4
    │ ├任务89:em 与高斯混合模型.mp4
    │ ├任务8: 答疑部分.mp4
    │ ├任务90:em 与 kmeans 的关系.mp4
    │ ├任务91:dbscan聚类算法.mp4
    │ ├任务92:课后答疑.mp4
    │ ├任务93:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4
    │ ├任务94:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4
    │ ├任务95:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4
    │ ├任务96:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4
    │ ├任务97:klda实例+homework1讲评-01.mp4
    │ ├任务98:klda实例+homework1讲评-02.mp4
    │ ├任务99:klda实例+homework1讲评-03.mp4
    │ ├任务9:从词嵌入到文档距离01.mp4
    ├试看
    │ ├任务1: mlcamp_course_info.mp4
    ├资料
    │ ├01.04
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├0104 Inceptionv4.zip
    │ ├01.11Eliose
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├EffNet.pptx.zip
    │ ├01.19.RNN
    │ │ ├.gitkeep
    │ ├1.5
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├.01.05 BP算法回顾 [阿勇].pptx
    │ │ ├5.neural.network.part1.BP.(yuan).1230.pdf
    │ │ ├矩阵求导.pptx
    │ ├11.17
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├.11.17 SVM实战-人脸识别 [阿勇].pptx
    │ │ ├FR_SVM.py
    │ ├11.17宁
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├cf_Iris.py
    │ │ ├svm.face.recognition.ipynb
    │ │ ├模型评估方法.pptx
    │ ├11.22
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├pca.lda(3).ipynb
    │ │ ├PCA和LDA原理和实战.pptx
    │ │ ├wine(1).data
    │ ├1110lp
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├lpsolve.py
    │ │ ├simplex.py
    │ │ ├线姓规划.pptx
    │ ├12.1 yong
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├.12.01 XGBoost实战 [阿勇].pptx
    │ │ ├Exp_XGBoost.py
    │ │ ├scikit_learn-0.21.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    │ │ ├xgboost-0.90-py2.py3-none-win_amd64.whl
    │ ├12.15ning
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├jieba分词原理解析.pptx
    │ ├12.15老大
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├Archive.zip
    │ ├12.1Ning
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├GBDT_Simple_Tutorial-master.zip
    │ │ ├lgb_sample.py
    │ │ ├理解和比较GBDT、XGBoost和LightGBM.pptx
    │ ├12.28.yuan
    │ │ ├.gitkeep
    │ │ ├5.neural.network.part1.BP.(yuan).1230.pdf
    │ │ ├5.neural.network.part1.BP.(yuan).pdf
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