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===============课程目录=============== ├─(1) 课时001: mlcamp_course_info.mp4 ├─(2) 课时002: 课程介绍.mp4 ├─(3) 课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4 ├─(4) 课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4 ├─(5) 课时004: transportation problem.mp4 ├─(6) 课时005: portfolio optimization.mp4 ├─(7) 课时006: set cover problem.mp4 ├─(8) 课时007: duality.mp4 ├─(9) 课时008: 答疑部分.mp4 ├─(10) 课时009:从词嵌入到文档距离01.mp4 ├─(11) 课时010:从词嵌入到文档距离02.mp4 ├─(12) 课时011:KKT Condition.mp4 ├─(13) 课时012:svm 的直观理解.mp4 ├─(14) 课时013:svm 的数学模型.mp4 ├─(15) 课时014:带松弛变量的svm.mp4 ├─(16) 课时015:带kernel的svm.mp4 ├─(17) 课时016:svm的smo的解法.mp4 ├─(18) 课时017:使用svm支持多个类别.mp4 ├─(19) 课时018:kernel linear regression.mp4 ├─(20) 课时019:kernel pca.mp4 ├─(21) 课时020:交叉验证.mp4 ├─(22) 课时021:vc维.mp4 ├─(23) 课时022:直播答疑01.mp4 ├─(24) 课时023:直播答疑02.mp4 ├─(25) 课时024:lp实战01.mp4 ├─(26) 课时025:lp实战02.mp4 ├─(27) 课时026:lp实战03.mp4 ├─(28) 课时027:hard,np hard-01.mp4 ├─(29) 课时028:hard,np hard-02.mp4 ├─(30) 课时029:hard,np hard-03.mp4 ├─(31) 课时030:引言.mp4 ├─(32) 课时031:线性回归.mp4 ├─(33) 课时032:basis expansion.mp4 ├─(34) 课时033:bias 与 variance.mp4 ├─(35) 课时034:正则化.mp4 ├─(36) 课时035:ridge, lasso, elasticnet.mp4 ├─(37) 课时036:逻辑回归.mp4 ├─(38) 课时037:softmax 多元逻辑回归.mp4 ├─(39) 课时038:梯度下降法.mp4 ├─(40) 课时039:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4 ├─(41) 课时040:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4 ├─(42) 课时041:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4 ├─(43) 课时042:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4 ├─(44) 课时043:模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4 ├─(45) 课时044:模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4 ├─(46) 课时045:模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4 ├─(47) 课时046:pca和lda的原理和实战01.mp4 ├─(48) 课时047:pca和lda的原理和实战02.mp4 ├─(49) 课时048:pca和lda的原理和实战03.mp4 ├─(50) 课时049:softmax with cross entropy01.mp4 ├─(51) 课时050:softmax with cross entropy02.mp4 ├─(52) 课时051:softmax with cross entropy03.mp4 ├─(53) 课时052:kernel logistic regression and the import vec01.mp4 ├─(54) 课时053:kernel logistic regression and the import vec02.mp4 ├─(55) 课时054:lda 作为分类器.mp4 ├─(56) 课时055:lda 作为分类器答疑.mp4 ├─(57) 课时056:lda 作为降维工具.mp4 ├─(58) 课时057:kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4 ├─(59) 课时058:ensemble majority voting.mp4 ├─(60) 课时059:ensemble bagging.mp4 ├─(61) 课时060:ensemble boosting.mp4 ├─(62) 课时061:ensemble random forests.mp4 ├─(63) 课时062:ensemble stacking.mp4 ├─(64) 课时063:答疑.mp4 ├─(65) 课时064:决策树的应用.mp4 ├─(66) 课时065:集成模型.mp4 ├─(67) 课时066:提升树.mp4 ├─(68) 课时067:目标函数的构建.mp4 ├─(69) 课时068:additive training.mp4 ├─(70) 课时069:使用泰勒级数近似目标函数.mp4 ├─(71) 课时070:重新定义一棵树.mp4 ├─(72) 课时071:如何寻找树的形状.mp4 ├─(73) 课时072:xgboost-01.mp4 ├─(74) 课时073:xgboost-02.mp4 ├─(75) 课时074:xgboost-03.mp4 ├─(76) 课时075:xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4 ├─(77) 课时076:xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4 ├─(78) 课时077:xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4 ├─(79) 课时078:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4 ├─(80) 课时079:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4 ├─(81) 课时080:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4 ├─(82) 课时081:lightgbm-01.mp4 ├─(83) 课时082:lightgbm-02.mp4 ├─(84) 课时083:lightgbm-03.mp4 ├─(85) 课时084:聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4 ├─(86) 课时085:k-means 的特性 k-means++.mp4 ├─(87) 课时086:em 算法思路.mp4 ├─(88) 课时087:em 算法推演.mp4 ├─(89) 课时088:em 算法的收敛性证明.mp4 ├─(90) 课时089:em 与高斯混合模型.mp4 ├─(91) 课时090:em 与 kmeans 的关系.mp4 ├─(92) 课时091:dbscan聚类算法.mp4 ├─(93) 课时092:课后答疑.mp4 ├─(94) 课时093:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4 ├─(95) 课时094:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4 ├─(96) 课时095:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4 ├─(97) 课时096:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4 ├─(98) 课时097:klda实例+homework1讲评-01.mp4 ├─(99) 课时098:klda实例+homework1讲评-02.mp4 ├─(100) 课时099:klda实例+homework1讲评-03.mp4 ├─(101) 课时100:klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4 ├─(102) 课时101:Analysis and Applications-01_ev.mp4 ├─(103) 课时102:Analysis and Applications-02_ev.mp4 ├─(104) 课时103:Analysis and Applications-03_ev.mp4 ├─(105) 课时104:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1_ev.mp4 ├─(106) 课时105:基于HMM的中文分词: jieba分词原理2_ev.mp4 ├─(107) 课时106:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3_ev.mp4 ├─(108) 课时107:基于HMM的中文分词: jieba分词原理_ev.mp4 ├─(109) 课时108:Graphical Models_ev.mp4 ├─(110) 课时109:Hidden Markov Model_ev.mp4 ├─(111) 课时110:Finding Best Z_ev.mp4 ├─(112) 课时111:Finding Best Z:Viterbi_ev.mp4 ├─(113) 课时112:HMM 的参数估计_ev.mp4 ├─(114) 课时113:XGBoost分类问题-01_ev.mp4 ├─(115) 课时114:XGBoost分类问题-02_ev.mp4 ├─(116) 课时115:XGBoost分类问题-03_ev.mp4 ├─(117) 课时116:基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4 ├─(118) 课时117:基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4 ├─(119) 课时118:基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4 ├─(120) 课时119.mp4 ├─(121) 课时120:forward algorithm.mp4 ├─(122) 课时121:backward algorithm.mp4 ├─(123) 课时122:complete vs incomplete case.mp4 ├─(124) 课时123:estimate a-review of language model.mp4 ├─(125) 课时124:回顾-生成模型与判别模型.mp4 ├─(126) 课时125:回顾-有向图vs无向图.mp4 ├─(127) 课时126:multinomial logistic regression.mp4 ├─(128) 课时127:回顾-hmm.mp4 ├─(129) 课时128:log-linear model to linear-crf.mp4 ├─(130) 课时129:inference problem.mp4 ├─(131) 课时130:bp算法.mp4 ├─(132) 课时131:pytorch基础.mp4 ├─(133) 课时132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4 ├─(134) 课时133:神经网络的前向算法.mp4 ├─(135) 课时134:神经网络的误差向后传递算法.mp4 ├─(136) 课时135:误差向后传递算法推导.mp4 ├─(137) 课时136:课后答疑.mp4 ├─(138) 课时137:inception-resnet卷积神经网络-01.mp4 ├─(139) 课时138:inception-resnet卷积神经网络-02.mp4 ├─(140) 课时139:bp算法回顾-01.mp4 ├─(141) 课时140:bp算法回顾-02.mp4 ├─(142) 课时141:bp算法回顾-03.mp4 ├─(143) 课时142:矩阵求导-01.mp4 ├─(144) 课时143:矩阵求导-02.mp4 ├─(145) 课时144:矩阵求导-03.mp4 ├─(146) 课时145:卷积的原理.mp4 ├─(147) 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 ├─(148) 课时147:卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4 ├─(149) 课时148:卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4 ├─(150) 课时149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4 ├─(151) 课时150:卷积层的各种变体.mp4 ├─(152) 课时151:经典的卷积网络一览.mp4 ├─(153) 课时152:课后答疑.mp4 ├─(154) 课时153:EffNet-01.mp4 ├─(155) 课时154:EffNet-02.mp4 ├─(156) 课时155:MobileNet-01.mp4 ├─(157) 课时156:MobileNet-02.mp4 ├─(158) 课时157:MobileNet-03.mp4 ├─(159) 课时158:ShuffleNet-01.mp4 ├─(160) 课时159:ShuffleNet-02.mp4 ├─(161) 课时160:ShuffleNet-03.mp4 ├─(162) 课时161:神经网络的梯度消失及其对策.mp4 ├─(163) 课时162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4 ├─(164) 课时163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4 ├─(165) 课时164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4 ├─(166) 课时165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4 ├─(167) 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 ├─(168) 课时167_.mp4 ├─(169) 课时168_.mp4 ├─(170) 课时169_.mp4 ├─(171) 课时170_.mp4 ├─(172) 课时171_.mp4 ├─(173) 课时172_.mp4 ├─(174) 课时173_.mp4 ├─(175) 课时174_.mp4 ├─(176) 课时175:课后答疑.mp4 ├─(177) 课时176:语言模型的原理及其应用.mp4 ├─(178) 课时177:基于n-gram的语言模型.mp4 ├─(179) 课时178:基于固定窗口的神经语言模型.mp4 ├─(180) 课时179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4 ├─(181) 课时180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4 ├─(182) 课时181:LSTM的原理.mp4 ├─(183) 课时182:GRU的原理.mp4 ├─(184) 课时183:梯度消失 爆炸的解决方案.mp4 ├─(185) 课时184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4 ├─(186) 课时185:课后答疑.mp4 ├─(187) 课时186:人脸关键点检测项目讲解-01.mp4 ├─(188) 课时187:人脸关键点检测项目讲解-02.mp4 ├─(189) 课时188:人脸关键点检测项目讲解-03.mp4 ├─(190) 课时189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4 ├─(191) 课时190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4 ├─(192) 课时191:为什么需要Attention注意力机制.mp4 ├─(193) 课时192:Attention的原理.mp4 ├─(194) 课时193:Transformer入门.mp4 ├─(195) 课时194:Self-Attention注意力机制的原理.mp4 ├─(196) 课时195:Positional Encoding.mp4 ├─(197) 课时196:Layer Normalization.mp4 ├─(198) 课时197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4 ├─(199) 课时198:Bert的原理.mp4 ├─(200) 课时199:课后答疑.mp4 ├─(201) 课时200:课中答疑.mp4 ├─(202) 课时201:Word2Vec论文解读-01.mp4 ├─(203) 课时202:Word2Vec论文解读-02.mp4 ├─(204) 课时203:Word2Vec论文解读-03.mp4 ├─(205) 课时204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4 ├─(206) 课时205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4 ├─(207) 课时206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4 ├─(208) 课时207_.mp4 ├─(209) 课时208_.mp4 ├─(210) 课时209_.mp4 后续省略100多目录不再列出……