【机器学习资料合集】
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    01.04
    01.11Eliose
    01.19.RNN
    1.5
    11.17
    11.17宁
    11.22
    1110lp
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    12.1Ning
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    1229Yong
    bp
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    ning.1.12
    xgboost
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    集成模型
    截图和代码
    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
    imooc-datav-docs-master.zip
    imooc-datav-examples-dev-master.zip
    imooc-datav-examples-html-master.zip
    imooc-datav-mobile-master.zip
    imooc-datav-report-dev-master.zip
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    imooc-datav-template-master.zip
    index.html
    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
    search_index.json
    yuan.lda.ensembel.pdf
    接口校验码.txt
    MobileNets.pptx
    如何写summary.txt

    课时001： mlcamp_course_info
    课时002： 内容介绍
    课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数(102330)
    课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数
    课时004： transportation problem
    课时005： portfolio optimization
    课时006： set cover problem
    课时007： duality
    课时008： 答疑部分
    课时009：从词嵌入到文档距离01
    课时010：从词嵌入到文档距离02
    课时011：KKT Condition
    课时012：svm 的直观理解
    课时013：svm 的数学模型
    课时014：带松弛变量的svm
    课时015：带kernel的svm
    课时016：svm的smo的解法
    课时017：使用svm支持多个类别
    课时018：kernel linear regression
    课时019：kernel pca
    课时020：交叉验证
    课时021：vc维
    课时022：直播答疑01
    课时023：直播答疑02
    课时024：lp实战01
    课时025：lp实战02
    课时026：lp实战03
    课时027：hard，np hard-01
    课时028：hard，np hard-02
    课时029：hard，np hard-03
    课时030：引言
    课时031：线性回归
    课时032：basis expansion
    课时033：bias 与 variance
    课时034：正则化
    课时035：ridge, lasso, elasticnet
    课时036：逻辑回归
    课时037：softmax 多元逻辑回归
    课时038：梯度下降法
    课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01
    课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02
    课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03
    课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04
    课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01
    课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02
    课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03
    课时046：pca和lda的原理和实战01
    课时047：pca和lda的原理和实战02
    课时048：pca和lda的原理和实战03
    课时049：softmax with cross entropy01
    课时050：softmax with cross entropy02
    课时051：softmax with cross entropy03
    课时052：kernel logistic regression and the import vec01
    课时053：kernel logistic regression and the import vec02
    课时054：lda 作为分类器
    课时055：lda 作为分类器答疑
    课时056：lda 作为降维工具
    课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑
    课时058：ensemble majority voting
    课时059：ensemble bagging
    课时060：ensemble boosting
    课时061：ensemble random forests
    课时062：ensemble stacking
    课时063：答疑
    课时064：决策树的应用
    课时065：集成模型
    课时066：提升树
    课时067：目标函数的构建
    课时068：additive training
    课时069：使用泰勒级数近似目标函数
    课时070：重新定义一棵树
    课时071：如何寻找树的形状
    课时072：xgboost-01
    课时073：xgboost-02
    课时074：xgboost-03
    课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01
    课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02
    课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03
    课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01
    课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02
    课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03
    课时081：lightgbm-01
    课时082：lightgbm-02
    课时083：lightgbm-03
    课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述
    课时085：k-means 的特性 k-means++
    课时086：em 算法思路
    课时087：em 算法推演
    课时088：em 算法的收敛性证明
    课时089：em 与高斯混合模型
    课时090：em 与 kmeans 的关系
    课时091：dbscan聚类算法
    课时092：课后答疑
    课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01
    课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02
    课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03
    课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04
    课时097：klda实例+homework1讲评-01
    课时098：klda实例+homework1讲评-02
    课时099：klda实例+homework1讲评-03
    课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new)
    课时101：Analysis and Applications-01_ev
    课时102：Analysis and Applications-02_ev
    课时103：Analysis and Applications-03_ev
    课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev
    课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev
    课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev
    课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev
    课时108：Graphical Models_ev
    课时109：Hidden Markov Model_ev
    课时110：Finding Best Z_ev
    课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev
    课时112：HMM 的参数估计_ev
    课时113：XGBoost分类问题-01_ev
    课时114：XGBoost分类问题-02_ev
    课时115：XGBoost分类问题-03_ev
    课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev
    课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev
    课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev
    课时119
    课时120：forward algorithm
    课时121：backward algorithm
    课时122：complete vs incomplete case
    课时123：estimate a-review of language model
    课时124：回顾-生成模型与判别模型
    课时125：回顾-有向图vs无向图
    课时126：multinomial logistic regression
    课时127：回顾-hmm
    课时128：log-linear model to linear-crf
    课时129：inference problem
    课时130：bp算法
    课时131：pytorch基础
    课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景
    课时133：神经网络的前向算法
    课时134：神经网络的误差向后传递算法
    课时135：误差向后传递算法推导
    课时136：课后答疑
    课时137：inception-resnet卷积神经网络-01
    课时138：inception-resnet卷积神经网络-02
    课时139：bp算法回顾-01
    课时140：bp算法回顾-02
    课时141：bp算法回顾-03
    课时142：矩阵求导-01
    课时143：矩阵求导-02
    课时144：矩阵求导-03
    课时145：卷积的原理
    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
    课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度
    课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类
    课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演)
    课时150：卷积层的各种变体
    课时151：经典的卷积网络一览
    课时152：课后答疑
    课时153：EffNet-01
    课时154：EffNet-02
    课时155：MobileNet-01
    课时156：MobileNet-02
    课时157：MobileNet-03
    课时158：ShuffleNet-01
    课时159：ShuffleNet-02
    课时160：ShuffleNet-03
    课时161：神经网络的梯度消失及其对策
    课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout
    课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization
    课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm
    课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization
    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
    课时167_
    课时168_
    课时169_
    课时170_
    课时171_
    课时172_
    课时173_
    课时174_
    课时175：课后答疑
    课时176：语言模型的原理及其应用
    课时177：基于n-gram的语言模型
    课时178：基于固定窗口的神经语言模型
    课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用
    课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸
    课时181：LSTM的原理
    课时182：GRU的原理
    课时183：梯度消失 爆炸的解决方案
    课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN
    课时185：课后答疑
    课时186：人脸关键点检测项目讲解-01
    课时187：人脸关键点检测项目讲解-02
    课时188：人脸关键点检测项目讲解-03
    课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01
    课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02
    课时191：为什么需要Attention注意力机制
    课时192：Attention的原理
    课时193：Transformer入门
    课时194：Self-Attention注意力机制的原理
    课时195：Positional Encoding
    课时196：Layer Normalization
    课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧
    课时198：Bert的原理
    课时199：课后答疑
    课时200：课中答疑
    课时201：Word2Vec论文解读-01
    课时202：Word2Vec论文解读-02
    课时203：Word2Vec论文解读-03
    课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01
    课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02
    课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03
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