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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机器学习AI贪心学院课程，本课程共50.7GB，VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“贪心学院《机器学习高阶特训营》资深AI工程师培训”课程由蓝天资源网 http://lt.zxj6009.xyz/收集整理。

                                                       

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: &quot;Microsoft Yahei&quot;, &quot;Helvetica Neue&quot;, 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: &quot;Microsoft Yahei&quot;, &quot;Helvetica Neue&quot;, 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.mp4  110.90M

├──课时002： 课程介绍.mp4  208.97M

├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4  190.21M

├──课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4  1.50M

├──课时004： transportation problem.mp4  112.36M

├──课时005： portfolio optimization.mp4  168.84M

├──课时006： set cover problem.mp4  63.78M

├──课时007： duality.mp4  221.70M

├──课时008： 答疑部分.mp4  102.04M

├──课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4  151.78M

├──课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4  184.19M

├──课时011：KKT Condition.mp4  86.59M

├──课时012：svm 的直观理解.mp4  32.97M

├──课时013：svm 的数学模型.mp4  62.86M

├──课时014：带松弛变量的svm.mp4  64.99M

├──课时015：带kernel的svm.mp4  80.46M

├──课时016：svm的smo的解法.mp4  76.65M

├──课时017：使用svm支持多个类别.mp4  13.61M

├──课时018：kernel linear regression.mp4  28.93M

├──课时019：kernel pca.mp4  56.48M

├──课时020：交叉验证.mp4  14.88M

├──课时021：vc维.mp4  11.51M

├──课时022：直播答疑01.mp4  115.60M

├──课时023：直播答疑02.mp4  143.10M

├──课时024：lp实战01.mp4  119.57M

├──课时025：lp实战02.mp4  60.71M

├──课时026：lp实战03.mp4  75.73M

├──课时027：hard，np hard-01.mp4  58.11M

├──课时028：hard，np hard-02.mp4  60.51M

├──课时029：hard，np hard-03.mp4  174.28M

├──课时030：引言.mp4  7.46M

├──课时031：线性回归.mp4  103.69M

├──课时032：basis expansion.mp4  29.72M

├──课时033：bias 与 variance.mp4  44.43M

├──课时034：正则化.mp4  77.19M

├──课时035：ridge, lasso, elasticnet.mp4  21.09M

├──课时036：逻辑回归.mp4  147.62M

├──课时037：softmax 多元逻辑回归.mp4  23.68M

├──课时038：梯度下降法.mp4  35.48M

├──课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4  61.63M

├──课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4  62.59M

├──课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4  100.51M

├──课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4  115.31M

├──课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4  96.20M

├──课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4  59.87M

├──课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4  116.19M

├──课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4  68.07M

├──课时047：pca和lda的原理和实战02.mp4  75.46M

├──课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4  122.01M

├──课时049：softmax with cross entropy01.mp4  86.47M

├──课时050：softmax with cross entropy02.mp4  108.84M

├──课时051：softmax with cross entropy03.mp4  72.60M

├──课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp4  89.05M

├──课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4  104.16M

├──课时054：lda 作为分类器.mp4  128.58M

├──课时055：lda 作为分类器答疑.mp4  124.20M

├──课时056：lda 作为降维工具.mp4  40.29M

├──课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4  9.21M

├──课时058：ensemble majority voting.mp4  43.65M

├──课时059：ensemble bagging.mp4  28.13M

├──课时060：ensemble boosting.mp4  84.86M

├──课时061：ensemble random forests.mp4  15.99M

├──课时062：ensemble stacking.mp4  28.23M

├──课时063：答疑.mp4  202.25M

├──课时064：决策树的应用.mp4  83.86M

├──课时065：集成模型.mp4  70.27M

├──课时066：提升树.mp4  57.59M

├──课时067：目标函数的构建.mp4  49.91M

├──课时068：additive training.mp4  45.88M

├──课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4  47.93M

├──课时070：重新定义一棵树.mp4  105.16M

├──课时071：如何寻找树的形状.mp4  108.78M

├──课时072：xgboost-01.mp4  71.75M

├──课时073：xgboost-02.mp4  85.41M

├──课时074：xgboost-03.mp4  100.38M

├──课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4  151.59M

├──课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4  123.49M

├──课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4  119.16M

├──课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4  91.00M

├──课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4  83.53M

├──课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4  173.66M

├──课时081：lightgbm-01.mp4  79.05M

├──课时082：lightgbm-02.mp4  88.73M

├──课时083：lightgbm-03.mp4  87.77M

├──课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4  45.18M

├──课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4  102.75M

├──课时086：em 算法思路.mp4  49.65M

├──课时087：em 算法推演.mp4  52.02M

├──课时088：em 算法的收敛性证明.mp4  36.87M

├──课时089：em 与高斯混合模型.mp4  114.62M

├──课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4  15.40M

├──课时091：dbscan聚类算法.mp4  83.91M

├──课时092：课后答疑.mp4  62.48M

├──课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4  82.72M

├──课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4  107.97M

├──课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4  174.84M

├──课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4  166.36M

├──课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4  147.26M

├──课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp4  89.28M

├──课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4  124.49M

├──课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4  117.49M

├──课时101：Analysis and Applications-01_ev.mp4  79.77M

├──课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp4  86.73M

├──课时103：Analysis and Applications-03_ev.mp4  58.93M

├──课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4  113.57M

├──课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4  133.01M

├──课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4  100.71M

├──课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4  108.97M

├──课时108：Graphical Models_ev.mp4  146.26M

├──课时109：Hidden Markov Model_ev.mp4  46.35M

├──课时110：Finding Best Z_ev.mp4  99.41M

├──课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4  79.11M

├──课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4  149.59M

├──课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4  92.59M

├──课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4  149.32M

├──课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4  102.13M

├──课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4  108.22M

├──课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4  123.64M

├──课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4  165.04M

├──课时119.mp4  54.26M

├──课时120：forward algorithm.mp4  62.11M

├──课时121：backward algorithm.mp4  34.95M

├──课时122：complete vs incomplete case.mp4  61.67M

├──课时123：estimate a-review of language model.mp4  83.31M

├──课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp4  39.64M

├──课时125：回顾-有向图vs无向图.mp4  45.71M

├──课时126：multinomial logistic regression.mp4  70.65M

├──课时127：回顾-hmm.mp4  63.46M

├──课时128：log-linear model to linear-crf.mp4  83.10M

├──课时129：inference problem.mp4  59.85M

├──课时130：bp算法.mp4  276.14M

├──课时131：pytorch基础.mp4  316.28M

├──课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4  74.99M

├──课时133：神经网络的前向算法.mp4  52.18M

├──课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4  58.44M

├──课时135：误差向后传递算法推导.mp4  38.95M

├──课时136：课后答疑.mp4  120.53M

├──课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4  89.09M

├──课时138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4  132.00M

├──课时139：bp算法回顾-01.mp4  130.86M

├──课时140：bp算法回顾-02.mp4  123.87M

├──课时141：bp算法回顾-03.mp4  125.88M

├──课时142：矩阵求导-01.mp4  132.48M

├──课时143：矩阵求导-02.mp4  111.79M

├──课时144：矩阵求导-03.mp4  143.95M

├──课时145：卷积的原理.mp4  52.26M

├──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.mp4  33.64M

├──课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4  45.50M

├──课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4  39.94M

├──课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4  88.50M

├──课时150：卷积层的各种变体.mp4  37.90M

├──课时151：经典的卷积网络一览.mp4  60.23M

├──课时152：课后答疑.mp4  256.46M

├──课时153：EffNet-01.mp4  188.90M

├──课时154：EffNet-02.mp4  219.79M

├──课时155：MobileNet-01.mp4  308.21M

├──课时156：MobileNet-02.mp4  197.48M

├──课时157：MobileNet-03.mp4  217.68M

├──课时158：ShuffleNet-01.mp4  263.53M

├──课时159：ShuffleNet-02.mp4  322.33M

├──课时160：ShuffleNet-03.mp4  262.67M

├──课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4  189.52M

├──课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4  41.17M

├──课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4  23.75M

├──课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4  22.53M

├──课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4  130.87M

├──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.mp4  164.62M

├──课时167_.mp4  38.61M

├──课时168_.mp4  51.18M

├──课时169_.mp4  32.60M

├──课时170_.mp4  19.28M

├──课时171_.mp4  78.60M

├──课时172_.mp4  33.65M

├──课时173_.mp4  35.87M

├──课时174_.mp4  35.39M

├──课时175：课后答疑.mp4  95.94M

├──课时176：语言模型的原理及其应用.mp4  22.07M

├──课时177：基于n-gram的语言模型.mp4  69.84M

├──课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4  28.78M

├──课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4  83.48M

├──课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4  59.35M

├──课时181：LSTM的原理.mp4  32.47M

├──课时182：GRU的原理.mp4  11.15M

├──课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4  11.71M

├──课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4  24.98M

├──课时185：课后答疑.mp4  83.48M

├──课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4  114.09M

├──课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4  107.03M

├──课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4  162.69M

├──课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4  315.01M

├──课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4  122.58M

├──课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4  50.91M

├──课时192：Attention的原理.mp4  69.45M

├──课时193：Transformer入门.mp4  19.77M

├──课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4  76.60M

├──课时195：Positional Encoding.mp4  17.76M

├──课时196：Layer Normalization.mp4  17.90M

├──课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4  121.74M

├──课时198：Bert的原理.mp4  38.18M

├──课时199：课后答疑.mp4  97.04M

├──课时200：课中答疑.mp4  53.43M

├──课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4  106.36M

├──课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4  82.08M

├──课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4  126.86M

├──课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4  82.37M

├──课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4  106.70M

├──课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4  141.86M

├──课时207_.mp4  150.58M

├──课时208_.mp4  109.89M

├──课时209_.mp4  166.66M

├──课时210_.mp4  137.42M

├──课时211_.mp4  151.08M

├──课时212_.mp4  183.50M

├──课时213_.mp4  188.44M

├──课时214_.mp4  30.71M

├──课时215_.mp4  45.53M

├──课时216_.mp4  19.11M

├──课时217_.mp4  11.34M

├──课时218_.mp4  15.78M

├──课时219_.mp4  45.06M

├──课时220_.mp4  19.93M

├──课时221_.mp4  7.14M

├──课时222_.mp4  34.56M

├──课时223_.mp4  31.00M

├──课时224_.mp4  220.14M

├──课时225_.mp4  140.37M

├──课时226_.mp4  219.26M

├──课时227_.mp4  281.87M

├──课时228_.mp4  223.93M

├──课时229_.mp4  337.32M

├──课时230_.mp4  48.50M

├──课时231_.mp4  25.98M

├──课时232_.mp4  66.31M

├──课时233_.mp4  115.17M

├──课时234_.mp4  38.37M

├──课时235_.mp4  140.51M

├──课时236_.mp4  70.34M

├──课时237_.mp4  50.12M

├──课时238_.mp4  5.84M

├──课时239_.mp4  15.02M

├──课时240_.mp4  566.65M

├──课时241_.mp4  233.86M

├──课时242_.mp4  252.30M

├──课时243_.mp4  175.70M

├──课时244_.mp4  118.85M

├──课时245_.mp4  164.20M

├──课时246_.mp4  122.77M

├──课时247_.mp4  94.41M

├──课时248_.mp4  204.77M

├──课时249_.mp4  209.37M

├──课时250_.mp4  57.19M

├──课时251_.mp4  59.63M

├──课时252_.mp4  24.09M

├──课时253_.mp4  71.33M

├──课时254_.mp4  80.25M

├──课时255_.mp4  99.49M

├──课时256_.mp4  71.00M

├──课时257_.mp4  294.04M

├──课时258_.mp4  146.25M

├──课时259_.mp4  200.33M

├──课时260_.mp4  89.48M

├──课时261_.mp4  89.35M

├──课时262_.mp4  104.87M

├──课时263_.mp4  248.50M

├──课时264_.mp4  170.96M

├──课时265_.mp4  185.82M

├──课时266_.mp4  215.78M

├──课时267_.mp4  280.77M

├──课时268_.mp4  414.80M

├──课时269_.mp4  367.59M

├──课时270_.mp4  325.74M

├──课时271_.mp4  338.01M

├──课时272_.mp4  277.57M

├──课时273_.mp4  181.32M

├──课时274_.mp4  165.12M

├──课时275_.mp4  88.42M

├──课时276_.mp4  94.65M

├──课时277_.mp4  89.49M

├──课时278_.mp4  95.76M

├──课时279_.mp4  114.46M

├──课时280_.mp4  59.01M

├──课时281_.mp4  187.12M

├──课时282_.mp4  274.80M

├──课时283_.mp4  445.17M

├──课时284_.mp4  442.61M

├──课时285_.mp4  198.14M

├──课时286_.mp4  234.32M

├──课时287_.mp4  1.40G

├──课时288_.mp4  296.03M

├──课时289_.mp4  353.91M

├──课时290_.mp4  322.32M

├──课时291_.mp4  620.24M

├──课时292_.mp4  161.75M

├──课时293_.mp4  86.66M

├──课时294_.mp4  132.14M

├──课时295_.mp4  197.52M

├──课时296_.mp4  311.61M

├──课时297_.mp4  1.22G

├──课时298_.mp4  135.25M

├──课时299_.mp4  250.10M

├──课时300_.mp4  351.37M

├──课时301_.mp4  322.09M

├──课时302_.mp4  96.55M

├──课时303_.mp4  120.81M

├──课时304_.mp4  87.92M

├──课时305_.mp4  98.76M

├──课时306_.mp4  129.67M

├──课时307_.mp4  116.32M

├──课时308_.mp4  293.53M

├──课时309_.mp4  88.73M

├──课时310_.mp4  1.54G

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