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贪心:机器学习高阶训练营,AI算法高级工程师培训视频+源码(45G) 价值21998元

机器学习高阶训练营
本套课程机器学习高阶训练营,课程官方售价21998元,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,包含资料代码共计45G,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,文章底部附下载地址。

课程介绍:

课程适合学员:
1.有机器学习基础,有较强的编程能力,对数据结构与算法比较熟悉;
2.之后想从事AI相关研究工作,想申请国外名校读相关专业的硕士/博士;
3.对机器学习领域最新知识体系深入学习,想转型到一线做AI工程师的学员;
4.已经在AI领域从事工作,但技术上感觉遇到了瓶颈,想进一步突破的学员.

机器学习高阶训练营 视频截图

机器学习高阶训练营 视频截图

课程收获:
1.掌握所有核心的机器学习算法原理、推导以及应用,并且能够把不同的知识点串起来,理解算法的本质;
2.掌握凸优化、增强学习、主题模型、概率图等经典且有一定难度的知识点;
3.掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attention、Transformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点;
4.掌握如何搭建人脸识别、语音识别、推荐、机器翻译、强化学习、风格迁移等系统。

机器学习高阶训练营 视频截图

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课程文件目录:V-2590:机器学习高阶训练营 [45G]

任务1: mlcamp_course_info.mp4

任务2: 课程介绍.mp4

任务3: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4

任务4: transportation problem.mp4

任务5: portfolio optimization.mp4

任务6: set cover problem.mp4

任务7: duality.mp4

任务8: 答疑部分.mp4

任务9:从词嵌入到文档距离01.mp4

任务10:从词嵌入到文档距离02.mp4

任务11 .mp4

任务12:svm 的直观理解.mp4

任务13:svm 的数学模型.mp4

任务14:带松弛变量的svm.mp4

任务15:带kernel的svm.mp4

任务16:svm的smo的解法.mp4

任务17:使用svm支持多个类别.mp4

任务18:kernel linear regression.mp4

任务19:kernel pca.mp4

任务20:交叉验证.mp4

任务21:vc维.mp4

任务22:直播答疑01.mp4

任务23:直播答疑02.mp4

任务24:lp实战01.mp4

任务25:lp实战02.mp4

任务26:lp实战03.mp4

任务27:hard,np hard-01.mp4

任务28:hard,np hard-02.mp4

任务29:hard,np hard-03.mp4

任务30:引言.mp4

任务31:线性回归.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52:kernel logistic regression and the import vec01(1).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 的特性 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 算法的收敛性证明.mp4

任务89:em 与高斯混合模型.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.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167.mp4

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任务172.mp4

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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

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贪心机器学习高阶代码资料.zip

课程下载地址:

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评论 5

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  1. #1

    非常好

    littlegiant3个月前 (11-24)回复
  2. #2

    收到解码了十分感谢

    zhangj1an3个月前 (11-25)回复
  3. #3

    已收到解压密码,谢谢

    frank_smith3个月前 (11-26)回复
  4. #4

    请问 解压密码是多少? 谢谢

    dustinlee3个月前 (12-04)回复
    • 你好 昨天发你邮箱了 你查一下你的收件箱和垃圾邮箱

      admin3个月前 (12-04)回复
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