课程简介

机器学习技术是整个AI的基础，对机器学习的理解以及深度决定了在AI领域能够走多远。机器学习看似简单，但它是一门博大精深的学科。在这门课程中，我们将传授给大家机器学习领域最为重要的几个技术，包括最近特别流行的图神经网络，在原有第一版的基础上做了大幅度的更新，包括内容的增加、开放式项目的安排。 在课程中，我们由浅入深的讲清楚每一个核心的细节以及前沿的技术、同时你将有机会参与到课题中，并通过课题来增加对领域的认知，让自己的能力更上一层。 课程特别适合想持续深造的人士, 想跑在技术前沿的人士

高级魔鬼训练营的优势

• 1、每个章节都有案例或者项目实操，这点对我来说还是比较友好的
• 2、在合适的章节介绍合适的案例，比如在凸优化介绍第一周的时候介绍的是运输问题讲解，而在第三周，凸优化问题时候介绍的打车中的匹配问题。这样对比和比较知识点也比较轻松
• 3、课程有迭代，会在适合的时候加入相应的模块
• 4、课程有对应的项目作业和实操案例
• 5、课程服务开设小班教学，并且对学员有相应的回访
• 6、通俗易懂地讲解每一个技术细节，用最少的时间成本来掌握那些很难自学的原理和模型
• 7、为进阶人士设计，帮助打破技术天花板

课程目录

• 贪心学院机器学习高阶
• 全部git资料完整
• course-info-master-c0c048f279d0765cf67d5b543134bf15afc6
• Lecture1-master-895456ffa1401c70890d78f4c84c4329de3fcb0f
• MiniAssignments-master-19639e961ee2aecba25b66194dad72dd11669e69
• 视频
• 310
• 311
• 312
• 313
• 314
• 315
• 316
• 317
• 318
• 319
• 320
• 321_batch
• 322_batch
• 323_batch
• 324_batch
• 325_batch
• 326_batch
• 327_batch
• 328_batch
• 329_batch
• 330_batch
• 331_batch
• 332_batch
• 333_batch
• 334_batch
• 335_batch
• 336_batch
• 337_batch
• 338_batch
• 339_batch
• 340_batch
• 341_batch
• 342_batch
• 343_batch
• 任务 297
• 任务100：klda实例+homework1讲评-04_(new)
• 任务101：Analysis and Applications-01
• 任务102：Analysis and Applications-02
• 任务103：Analysis and Applications-03
• 任务104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1
• 任务105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2
• 任务106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3
• 任务107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理
• 任务108：Graphical Models
• 任务109：Hidden Markov Model
• 任务10：从词嵌入到文档距离02
• 任务110：Finding Best Z
• 任务111：Finding Best Z：Viterbi
• 任务112：HMM 的参数估计
• 任务113：XGBoost分类问题-01
• 任务114：XGBoost分类问题-02
• 任务115：XGBoost分类问题-03
• 任务116：基于STM-CRF命名实体识别-01
• 任务117：基于STM-CRF命名实体识别-02
• 任务118：基于STM-CRF命名实体识别-03
• 任务119：batch normalization
• 任务11：KKT Condition
• 任务120：forward algorithm
• 任务121：backward algorithm
• 任务122：complete vs incomplete case
• 任务123：estimate a-review of language model
• 任务124：回顾-生成模型与判别模型
• 任务125：回顾-有向图vs无向图
• 任务126：multinomial logistic regression
• 任务127：回顾-hmm
• 任务128：log-linear model to linear-crf
• 任务129：inference problem
• 任务12：svm 的直观理解
• 任务130：bp算法
• 任务131：pytorch基础
• 任务132：深度学习与深度神经网络的历史背景
• 任务133：神经网络的前向算法
• 任务134：神经网络的误差向后传递算法
• 任务135：误差向后传递算法推导
• 任务136：课后答疑
• 任务137：inception-resnet卷积神经网络-01
• 任务138：inception-resnet卷积神经网络-02
• 任务139：bp算法回顾-01
• 任务13：svm 的数学模型
• 任务140：bp算法回顾-02
• 任务141：bp算法回顾-03
• 任务142：矩阵求导-01
• 任务143：矩阵求导-02
• 任务144：矩阵求导-03
• 任务145：卷积的原理
• 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
• 任务147：卷积层用于降低网络模型的复杂度
• 任务148：卷积层复杂度的推演 padding的种类
• 任务149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演)
• 任务14：带松弛变量的svm
• 任务150：卷积层的各种变体
• 任务151：经典的卷积网络一览
• 任务152：课后答疑
• 任务153：EffNet-01
• 任务154：EffNet-02
• 任务155：MobileNet-01
• 任务156：MobileNet-02
• 任务157：MobileNet-03
• 任务158：ShuffleNet-01
• 任务159：ShuffleNet-02
• 任务15：带kernel的svm
• 任务160：ShuffleNet-03
• 任务161：神经网络的梯度消失及其对策
• 任务162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout
• 任务163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization
• 任务164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm
• 任务165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization
• 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
• 任务168
• 任务16：svm的smo的解法
• 任务170
• 任务171
• 任务172
• 任务173
• 任务174
• 任务175：课后答疑
• 任务176：语言模型的原理及其应用
• 任务177：基于n-gram的语言模型
• 任务178：基于固定窗口的神经语言模型
• 任务179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用
• 任务17：使用svm支持多个类别
• 任务180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸
• 任务181：LSTM的原理
• 任务182：GRU的原理
• 任务183：梯度消失 爆炸的解决方案
• 任务184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN
• 任务185：课后答疑
• 任务186：人脸关键点检测项目讲解-01
• 任务187：人脸关键点检测项目讲解-02
• 任务188：人脸关键点检测项目讲解-03
• 任务189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01
• 任务18：kernel linear regression
• 任务190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02
• 任务191：为什么需要Attention注意力机制
• 任务192：Attention的原理
• 任务193：Transformer入门
• 任务194：Self-Attention注意力机制的原理
• 任务195：Positional Encoding
• 任务196：Layer Normalization
• 任务197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧
• 任务198：Bert的原理
• 任务199：课后答疑
• 任务19：kernel pca
• 任务1： mlcamp_course_info
• 任务200：课中答疑
• 任务201：Word2Vec论文解读-01
• 任务202：Word2Vec论文解读-02
• 任务203：Word2Vec论文解读-03
• 任务204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01
• 任务205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02
• 任务206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03
• 任务207
• 任务208
• 任务209
• 任务20：交叉验证
• 任务210
• 任务211
• 任务212
• 任务213
• 任务214
• 任务215
• 任务216
• 任务217
• 任务218
• 任务219
• 任务21：vc维
• 任务220
• 任务221
• 任务222
• 任务223
• 任务224
• 任务225
• 任务226
• 任务227
• 任务228
• 任务229
• 任务22：直播答疑01
• 任务230
• 任务231
• 任务232
• 任务233
• 任务234
• 任务235
• 任务236
• 任务237
• 任务238
• 任务239
• 任务23：直播答疑02
• 任务240
• 任务241
• 任务242
• 任务243
• 任务244
• 任务245
• 任务246
• 任务247
• 任务248
• 任务249
• 任务24：lp实战01
• 任务250
• 任务251
• 任务252
• 任务253
• 任务254
• 任务255
• 任务256
• 任务257
• 任务258
• 任务259
• 任务25：lp实战02
• 任务260
• 任务261
• 任务262
• 任务263
• 任务264：
• 任务265：
• 任务266
• 任务267
• 任务268
• 任务269
• 任务26：lp实战03
• 任务270
• 任务271
• 任务272
• 任务273
• 任务274
• 任务275
• 任务276
• 任务277
• 任务278
• 任务279
• 任务27：hard，np hard-01
• 任务280
• 任务281
• 任务282
• 任务283
• 任务284
• 任务285
• 任务286
• 任务287
• 任务288
• 任务289
• 任务28：hard，np hard-02
• 任务29
• 任务290
• 任务291
• 任务292
• 任务293
• 任务294
• 任务295
• 任务296
• 任务298
• 任务299
• 任务29：hard，np hard-03
• 任务2： 课程介绍
• 任务300
• 任务301
• 任务302
• 任务303
• 任务304
• 任务305
• 任务306
• 任务307
• 任务308
• 任务309
• 任务30：引言
• 任务31：线姓回归
• 任务32：basis expansion
• 任务33：bias 与 variance
• 任务34：正则化
• 任务35：ridge, lasso, elasticnet
• 任务36：逻辑回归
• 任务37： softmax 多元逻辑回归
• 任务38：梯度下降法
• 任务39：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01
• 任务3： 凸集、凸函数、判定凸函数
• 任务40：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02
• 任务41：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03
• 任务42：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04
• 任务43：模型评估方法和svm做人脸识别01
• 任务44：模型评估方法和svm做人脸识别02
• 任务45：模型评估方法和svm做人脸识别03
• 任务46：pca和lda的原理和实战01
• 任务47：pca和lda的原理和实战02
• 任务48：pca和lda的原理和实战03
• 任务49：softmax with cross entropy01
• 任务4： transportation problem
• 任务50：softmax with cross entropy02
• 任务51：softmax with cross entropy03
• 任务52：kernel logistic regression and the import vec01
• 任务53：kernel logistic regression and the import vec02
• 任务54：lda 作为分类器
• 任务55：lda 作为分类器答疑
• 任务56：lda 作为降维工具
• 任务57：kernel lda 5 kernel lda答疑
• 任务58：ensemble majority voting
• 任务59：ensemble bagging
• 任务5： portfolio optimization
• 任务60：ensemble boosting
• 任务61：ensemble random forests
• 任务62：ensemble stacking
• 任务63：答疑
• 任务64：决策树的应用
• 任务65：集成模型
• 任务66：提升树
• 任务67：目标函数的构建
• 任务68：additive training
• 任务69：使用泰勒级数近似目标函数
• 任务6： set cover problem
• 任务70：重新定义一棵树
• 任务71：如何寻找树的形状
• 任务72：xgboost-01
• 任务73：xgboost-02
• 任务74：xgboost-03
• 任务75：xgboost的代码解读 工程实战-01
• 任务76：xgboost的代码解读 工程实战-02
• 任务77：xgboost的代码解读 工程实战-03
• 任务78：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01
• 任务79：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02
• 任务7： duality
• 任务80：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03
• 任务81：lightgbm-01
• 任务82：lightgbm-02
• 任务83：lightgbm-03
• 任务84：聚类算法介绍 k-means 算法描述
• 任务85：k-means 的特姓 k-means++
• 任务86：em 算法思路
• 任务87：em 算法推演
• 任务88：em 算法的收敛姓证明
• 任务89：em 与高斯混合模型
• 任务8： 答疑部分
• 任务90：em 与 kmeans 的关系
• 任务91：dbscan聚类算法
• 任务92：课后答疑
• 任务93：kaggle广告点击欺诈识别实战-01
• 任务94：kaggle广告点击欺诈识别实战-02
• 任务95：kaggle广告点击欺诈识别实战-03
• 任务96：kaggle广告点击欺诈识别实战-04
• 任务97：klda实例+homework1讲评-01
• 任务98：klda实例+homework1讲评-02
• 任务99：klda实例+homework1讲评-03
• 任务9：从词嵌入到文档距离01
• 试看
• 任务1： mlcamp_course_info
• 资料
• 01.04
• .gitkeep
• 0104 Inceptionv4
• 01.11Eliose
• .gitkeep
• EffNet.pptx
• 01.19.RNN
• .gitkeep
• 1.5
• .gitkeep
• .01.05 BP算法回顾 [阿勇].pptx
• 5.neural.network.part1.BP.(yuan).1230
• 矩阵求导.pptx
• 11.17
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• .11.17 SVM实战-人脸识别 [阿勇].pptx
• FR_SVM.py
• 11.17宁
• .gitkeep
• cf_Iris.py
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• 11.22
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• PCA和LDA原理和实战.pptx
• wine(1).data
• 1110lp
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• lpsolve.py
• simplex.py
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• 12.1 yong
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• 12.15ning
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• 5.neural.network.part1.BP.(yuan)
• 12.9，Ning
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• 1229Yong
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• Neural Networks and Deep Learning
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• Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging-clear.pptx
• bp
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• .12.29 神经网络BP算法 [阿勇].pptx
• Neural Networks and Deep Learning(1)
• neural-networks-and-deep-learning-master
• Eloise
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• k-MEANS.EM.DBSCAN.v2
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• LinearRegression.BasisExpansion.Ridge.Lasso.ElasticNet.LogisticRegression.SoftmaxClassifier.SGD
• kernel logistic regression and the import vector machine-clear.pptx
• Lecture1
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• ML论文阅读1-WMD距离 [v1.0].pptx
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• PCA和LDA原理和实战.pptx
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• yong.1.12
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• 2017 ArXiv ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
• 2018 Arxiv ShuffleNet V2 Practical Guidelines for efficient CNN Architecture Design
• 2018 CVPR ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
• .01.12 ShuffleNet论文 [阿勇].pptx
• yuan.lda.ensembel
• 如何写summary.txt
• 宁老师，MobileNets.pptx
• 阿勇老师资料1208
• .12.08 KLDA实例 homework1讲评 [阿勇]
• .12.08 KLDA实例 homework1讲评 [阿勇].pptx
• FR_KLDA_KNN.py
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• 集成模型