贪心学院:机器学习高阶训练营第一期

课程来自贪心学院的机器学习高阶训练营第一期,官方售价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,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,含资料代码共计45G。

适合有机器学习基础,有较强的编程能力,对数据结构与算法比较熟悉、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、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、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。

课程收获:
一、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;
二、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;
三、掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attention、Transformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点;
四、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。

  • 课程视频截图:

课程目录:
│ 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(1).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
│ 任务168.mp4
│ 任务169.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
│ 任务207.mp4
│ 任务208.mp4
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│ 任务337.mp4
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│ 任务339.mp4
│ 任务340.mp4
│ 任务341.mp4
│ 任务342.mp4
│ 任务343.mp4

└─贪心机器学习高阶代码资料
├─全部git资料完整
│ course-info-master-c0c048f279d0765cf67d5b5431202034bf15afc6.zip
│ Lecture1-master-895456ffa1401c70890d78f4c84c4329de3fcb0f.zip
│ MiniAssignments-master-19639e961ee2aecba25b66194dad72dd11669e69.zip

└─资料
│ 2.svm(yuan).pdf
│ 2019.11.24 Softmax with Cross Entropy [阿勇].pptx
│ 5.neural.network.part2.CNN.(yuan).pdf
│ Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging-clear.pptx
│ k-MEANS.EM.DBSCAN.v2.pdf
│ kernel logistic regression and the import vector machine-clear.pptx
│ ML论文阅读1-WMD距离 [v1.0].pptx
│ PCA和LDA原理和实战.pptx
│ PyTorch基础.pptx
│ P问题_review_hpp.pptx
│ RNN-Principle-Application-based-on-cs224n-2019-lecture06-07.pdf
│ yuan.lda.ensembel.pdf
│ 如何写summary.txt
│ 宁老师,MobileNets.pptx

├─01.04
│ .gitkeep
│ 0104 Inceptionv4.zip

├─01.11Eliose
│ .gitkeep
│ EffNet.pptx.zip

├─01.19.RNN
│ .gitkeep

├─1.5
│ .gitkeep
│ 2020.01.05 BP算法回顾 [阿勇].pptx
│ 5.neural.network.part1.BP.(yuan).20191230.pdf
│ 矩阵求导.pptx

├─11.17
│ .gitkeep
│ 2019.11.17 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
│ 线性规划.pptx

├─12.1 yong
│ .gitkeep
│ 2019.12.01 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).20191230.pdf
│ 5.neural.network.part1.BP.(yuan).pdf

├─12.9,Ning
│ .gitkeep
│ competition-talkingdata-adtracking-frauddetection(1)(1).ipynb
│ kaggle广告点击欺诈识别实战.pptx

├─1229Yong
│ .gitkeep
│ 2019.12.29 神经网络BP算法 [阿勇].pptx
│ network.py
│ Neural Networks and Deep Learning.pdf
│ neural-networks-and-deep-learning-master.zip

├─bp
│ .gitkeep
│ 2019.12.29 神经网络BP算法 [阿勇].pptx
│ Neural Networks and Deep Learning(1).pdf
│ neural-networks-and-deep-learning-master.zip

├─Eloise
│ 1228.pptx

├─homework1
│ .gitkeep
│ face.rec.klda.homework.py
│ readme.md
│ 作业提示1:11.24日课程ppt16页.jpg
│ 作业提示2:11.24日课程ppt11页.jpg
│ 结果展示图.jpg
│ 项目指导:Kernel trick with LDA.docx

├─homework1。
│ MiniHomework#1.ipynb

├─kejian
│ LinearRegression.BasisExpansion.Ridge.Lasso.ElasticNet.LogisticRegression.SoftmaxClassifier.SGD.pdf

├─Lecture1
│ slide.pptx
│ slide_note.pptx

├─ning-12.22
│ Bi-LSTM+CRF(1).pdf
│ bilistm_crf(1).py
│ CRF.pptx

├─ning.1.12
│ .gitkeep

├─xgboost
│ .gitkeep
│ 2019.12.22 XGBoost与分类问题 [阿勇](1).pptx
│ Exp_XGBoost2.py

├─yong.1.12
│ .gitkeep
│ 2017 ArXiv ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices.pdf
│ 2018 Arxiv ShuffleNet V2 Practical Guidelines for efficient CNN Architecture Design.pdf
│ 2018 CVPR ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices.pdf
│ 2020.01.12 ShuffleNet论文 [阿勇].pptx

├─阿勇老师资料20191208
│ 2019.12.08 KLDA实例 homework1讲评 [阿勇].pdf
│ 2019.12.08 KLDA实例 homework1讲评 [阿勇].pptx
│ FR_KLDA_KNN.py
│ OTP_LP.py

└─集成模型

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