贪心学院《机器学习高阶特训营》资深AI工程师培训 百度网盘下载 会员免费 - 蓝天教育
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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。<br style="box-sizing: border-box; color: rgb(66, 66, 66); font-family: "Microsoft Yahei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 15px; white-space: normal; background-color: rgb(255, 255, 255);"/>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。<br style="box-sizing: border-box; color: rgb(66, 66, 66); font-family: "Microsoft Yahei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 15px; white-space: normal; background-color: rgb(255, 255, 255);"/>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。
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课程目录：
├──课时001： mlcamp_course_info.mp4110.90M
├──课时002： 课程介绍.mp4208.97M
├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4190.21M
├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp41.50M
├──课时004： transportation problem.mp4112.36M
├──课时005： portfolio optimization.mp4168.84M
├──课时006： set cover problem.mp463.78M
├──课时007： duality.mp4221.70M
├──课时008： 答疑部分.mp4102.04M
├──课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4151.78M
├──课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4184.19M
├──课时011：KKT Condition.mp486.59M
├──课时012：svm 的直观理解.mp432.97M
├──课时013：svm 的数学模型.mp462.86M
├──课时014：带松弛变量的svm.mp464.99M
├──课时015：带kernel的svm.mp480.46M
├──课时016：svm的smo的解法.mp476.65M
├──课时017：使用svm支持多个类别.mp413.61M
├──课时018：kernel linear regression.mp428.93M
├──课时019：kernel pca.mp456.48M
├──课时020：交叉验证.mp414.88M
├──课时021：vc维.mp411.51M
├──课时022：直播答疑01.mp4115.60M
├──课时023：直播答疑02.mp4143.10M
├──课时024：lp实战01.mp4119.57M
├──课时025：lp实战02.mp460.71M
├──课时026：lp实战03.mp475.73M
├──课时027：hard，np hard-01.mp458.11M
├──课时028：hard，np hard-02.mp460.51M
├──课时029：hard，np hard-03.mp4174.28M
├──课时030：引言.mp47.46M
├──课时031：线性回归.mp4103.69M
├──课时032：basis expansion.mp429.72M
├──课时033：bias 与 variance.mp444.43M
├──课时034：正则化.mp477.19M
├──课时035：ridge, lasso, elasticnet.mp421.09M
├──课时036：逻辑回归.mp4147.62M
├──课时037：softmax 多元逻辑回归.mp423.68M
├──课时038：梯度下降法.mp435.48M
├──课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp461.63M
├──课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp462.59M
├──课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4100.51M
├──课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4115.31M
├──课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp496.20M
├──课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp459.87M
├──课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4116.19M
├──课时046：pca和lda的原理和实战01.mp468.07M
├──课时047：pca和lda的原理和实战02.mp475.46M
├──课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4122.01M
├──课时049：softmax with cross entropy01.mp486.47M
├──课时050：softmax with cross entropy02.mp4108.84M
├──课时051：softmax with cross entropy03.mp472.60M
├──课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp489.05M
├──课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4104.16M
├──课时054：lda 作为分类器.mp4128.58M
├──课时055：lda 作为分类器答疑.mp4124.20M
├──课时056：lda 作为降维工具.mp440.29M
├──课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp49.21M
├──课时058：ensemble majority voting.mp443.65M
├──课时059：ensemble bagging.mp428.13M
├──课时060：ensemble boosting.mp484.86M
├──课时061：ensemble random forests.mp415.99M
├──课时062：ensemble stacking.mp428.23M
├──课时063：答疑.mp4202.25M
├──课时064：决策树的应用.mp483.86M
├──课时065：集成模型.mp470.27M
├──课时066：提升树.mp457.59M
├──课时067：目标函数的构建.mp449.91M
├──课时068：additive training.mp445.88M
├──课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp447.93M
├──课时070：重新定义一棵树.mp4105.16M
├──课时071：如何寻找树的形状.mp4108.78M
├──课时072：xgboost-01.mp471.75M
├──课时073：xgboost-02.mp485.41M
├──课时074：xgboost-03.mp4100.38M
├──课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4151.59M
├──课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4123.49M
├──课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4119.16M
├──课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp491.00M
├──课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp483.53M
├──课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4173.66M
├──课时081：lightgbm-01.mp479.05M
├──课时082：lightgbm-02.mp488.73M
├──课时083：lightgbm-03.mp487.77M
├──课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp445.18M
├──课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4102.75M
├──课时086：em 算法思路.mp449.65M
├──课时087：em 算法推演.mp452.02M
├──课时088：em 算法的收敛性证明.mp436.87M
├──课时089：em 与高斯混合模型.mp4114.62M
├──课时090：em 与 kmeans 的关系.mp415.40M
├──课时091：dbscan聚类算法.mp483.91M
├──课时092：课后答疑.mp462.48M
├──课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp482.72M
├──课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4107.97M
├──课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4174.84M
├──课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4166.36M
├──课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4147.26M
├──课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp489.28M
├──课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4124.49M
├──课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4117.49M
├──课时101：Analysis and Applications-01_ev.mp479.77M
├──课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp486.73M
├──课时103：Analysis and Applications-03_ev.mp458.93M
├──课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4113.57M
├──课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4133.01M
├──课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4100.71M
├──课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4108.97M
├──课时108：Graphical Models_ev.mp4146.26M
├──课时109：Hidden Markov Model_ev.mp446.35M
├──课时110：Finding Best Z_ev.mp499.41M
├──课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp479.11M
├──课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4149.59M
├──课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp492.59M
├──课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4149.32M
├──课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4102.13M
├──课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4108.22M
├──课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4123.64M
├──课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4165.04M
├──课时119.mp454.26M
├──课时120：forward algorithm.mp462.11M
├──课时121：backward algorithm.mp434.95M
├──课时122：complete vs incomplete case.mp461.67M
├──课时123：estimate a-review of language model.mp483.31M
├──课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp439.64M
├──课时125：回顾-有向图vs无向图.mp445.71M
├──课时126：multinomial logistic regression.mp470.65M
├──课时127：回顾-hmm.mp463.46M
├──课时128：log-linear model to linear-crf.mp483.10M
├──课时129：inference problem.mp459.85M
├──课时130：bp算法.mp4276.14M
├──课时131：pytorch基础.mp4316.28M
├──课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp474.99M
├──课时133：神经网络的前向算法.mp452.18M
├──课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp458.44M
├──课时135：误差向后传递算法推导.mp438.95M
├──课时136：课后答疑.mp4120.53M
├──课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp489.09M
├──课时138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4132.00M
├──课时139：bp算法回顾-01.mp4130.86M
├──课时140：bp算法回顾-02.mp4123.87M
├──课时141：bp算法回顾-03.mp4125.88M
├──课时142：矩阵求导-01.mp4132.48M
├──课时143：矩阵求导-02.mp4111.79M
├──课时144：矩阵求导-03.mp4143.95M
├──课时145：卷积的原理.mp452.26M
├──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.mp433.64M
├──课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp445.50M
├──课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp439.94M
├──课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp488.50M
├──课时150：卷积层的各种变体.mp437.90M
├──课时151：经典的卷积网络一览.mp460.23M
├──课时152：课后答疑.mp4256.46M
├──课时153：EffNet-01.mp4188.90M
├──课时154：EffNet-02.mp4219.79M
├──课时155：MobileNet-01.mp4308.21M
├──课时156：MobileNet-02.mp4197.48M
├──课时157：MobileNet-03.mp4217.68M
├──课时158：ShuffleNet-01.mp4263.53M
├──课时159：ShuffleNet-02.mp4322.33M
├──课时160：ShuffleNet-03.mp4262.67M
├──课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4189.52M
├──课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp441.17M
├──课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp423.75M
├──课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp422.53M
├──课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4130.87M
├──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.mp4164.62M
├──课时167_.mp438.61M
├──课时168_.mp451.18M
├──课时169_.mp432.60M
├──课时170_.mp419.28M
├──课时171_.mp478.60M
├──课时172_.mp433.65M
├──课时173_.mp435.87M
├──课时174_.mp435.39M
├──课时175：课后答疑.mp495.94M
├──课时176：语言模型的原理及其应用.mp422.07M
├──课时177：基于n-gram的语言模型.mp469.84M
├──课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp428.78M
├──课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp483.48M
├──课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp459.35M
├──课时181：LSTM的原理.mp432.47M
├──课时182：GRU的原理.mp411.15M
├──课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp411.71M
├──课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp424.98M
├──课时185：课后答疑.mp483.48M
├──课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4114.09M
├──课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4107.03M
├──课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4162.69M
├──课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4315.01M
├──课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4122.58M
├──课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp450.91M
├──课时192：Attention的原理.mp469.45M
├──课时193：Transformer入门.mp419.77M
├──课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp476.60M
├──课时195：Positional Encoding.mp417.76M
├──课时196：Layer Normalization.mp417.90M
├──课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4121.74M
├──课时198：Bert的原理.mp438.18M
├──课时199：课后答疑.mp497.04M
├──课时200：课中答疑.mp453.43M
├──课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4106.36M
├──课时202：Word2Vec论文解读-02.mp482.08M
├──课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4126.86M
├──课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp482.37M
├──课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4106.70M
├──课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4141.86M
├──课时207_.mp4150.58M
├──课时208_.mp4109.89M
├──课时209_.mp4166.66M
├──课时210_.mp4137.42M
├──课时211_.mp4151.08M
├──课时212_.mp4183.50M
├──课时213_.mp4188.44M
├──课时214_.mp430.71M
├──课时215_.mp445.53M
├──课时216_.mp419.11M
├──课时217_.mp411.34M
├──课时218_.mp415.78M
├──课时219_.mp445.06M
├──课时220_.mp419.93M
├──课时221_.mp47.14M
├──课时222_.mp434.56M
├──课时223_.mp431.00M
├──课时224_.mp4220.14M
├──课时225_.mp4140.37M
├──课时226_.mp4219.26M
├──课时227_.mp4281.87M
├──课时228_.mp4223.93M
├──课时229_.mp4337.32M
├──课时230_.mp448.50M
├──课时231_.mp425.98M
├──课时232_.mp466.31M
├──课时233_.mp4115.17M
├──课时234_.mp438.37M
├──课时235_.mp4140.51M
├──课时236_.mp470.34M
├──课时237_.mp450.12M
├──课时238_.mp45.84M
├──课时239_.mp415.02M
├──课时240_.mp4566.65M
├──课时241_.mp4233.86M
├──课时242_.mp4252.30M
├──课时243_.mp4175.70M
├──课时244_.mp4118.85M
├──课时245_.mp4164.20M
├──课时246_.mp4122.77M
├──课时247_.mp494.41M
├──课时248_.mp4204.77M
├──课时249_.mp4209.37M
├──课时250_.mp457.19M
├──课时251_.mp459.63M
├──课时252_.mp424.09M
├──课时253_.mp471.33M
├──课时254_.mp480.25M
├──课时255_.mp499.49M
├──课时256_.mp471.00M
├──课时257_.mp4294.04M
├──课时258_.mp4146.25M
├──课时259_.mp4200.33M
├──课时260_.mp489.48M
├──课时261_.mp489.35M
├──课时262_.mp4104.87M
├──课时263_.mp4248.50M
├──课时264_.mp4170.96M
├──课时265_.mp4185.82M
├──课时266_.mp4215.78M
├──课时267_.mp4280.77M
├──课时268_.mp4414.80M
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├──课时270_.mp4325.74M
├──课时271_.mp4338.01M
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├──课时278_.mp495.76M
├──课时279_.mp4114.46M
├──课时280_.mp459.01M
├──课时281_.mp4187.12M
├──课时282_.mp4274.80M
├──课时283_.mp4445.17M
├──课时284_.mp4442.61M
├──课时285_.mp4198.14M
├──课时286_.mp4234.32M
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├──课时290_.mp4322.32M
├──课时291_.mp4620.24M
├──课时292_.mp4161.75M
├──课时293_.mp486.66M
├──课时294_.mp4132.14M
├──课时295_.mp4197.52M
├──课时296_.mp4311.61M
├──课时297_.mp41.22G
├──课时298_.mp4135.25M
├──课时299_.mp4250.10M
├──课时300_.mp4351.37M
├──课时301_.mp4322.09M
├──课时302_.mp496.55M
├──课时303_.mp4120.81M
├──课时304_.mp487.92M
├──课时305_.mp498.76M
├──课时306_.mp4129.67M
├──课时307_.mp4116.32M
├──课时308_.mp4293.53M
├──课时309_.mp488.73M
├──课时310_.mp41.54G
├──课时311_.mp4169.95M
├──课时312_.mp4161.41M
├──课时313_.mp4964.34M
├──课时314_.mp41.57G
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├──课时316_.mp4826.99M
├──课时317_.mp4812.35M
├──课时318_.mp41.07G
├──课时319_.mp4529.18M
├──课时320_.mp4413.47M
├──课时321_.mp477.82M
├──课时322_.mp479.41M
├──课时323_.mp444.58M
├──课时324_.mp461.77M
├──课时325_.mp460.33M
├──课时326_.mp481.59M
├──课时327_.mp468.98M
├──课时328_.mp475.84M
├──课时329_.mp482.21M
├──课时330_.mp4205.85M
├──课时331_.mp4175.18M
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