【加密】ZX005 – 机器学习高阶训练营[32.7G]

【尊享】ZX005 – 机器学习高阶训练营[32.7G]
┣━━00.试看 [369.3M]
┃ ┣━━免费 任务001： MLcamp_course_info.mp4 [167.5M]
┃ ┣━━免费 任务002： 课程介绍.mp4 [53.6M]
┃ ┗━━免费 任务003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4 [148.2M]
┣━━01.视频 [32.1G]
┃ ┣━━免费 任务001： MLcamp_course_info.vep [167.5M]
┃ ┣━━免费 任务002： 课程介绍.vep [53.6M]
┃ ┣━━免费 任务003： 凸集、凸函数、判定凸函数.vep [148.2M]
┃ ┣━━任务004： Transportation Problem.vep [67.7M]
┃ ┣━━任务005： Portfolio Optimization.vep [108M]
┃ ┣━━任务006： Set Cover Problem.vep [53.6M]
┃ ┣━━任务007： Duality.vep [194M]
┃ ┣━━任务008： 答疑部分.vep [97.9M]
┃ ┣━━任务009： 从词嵌入到文档距离01.vep [108.9M]
┃ ┣━━任务010： 从词嵌入到文档距离02.vep [127.1M]
┃ ┣━━任务011： KKT Condition.vep [35.5M]
┃ ┣━━任务012： SVM 的直观理解.vep [25.7M]
┃ ┣━━任务013： SVM 的数学模型.vep [52.4M]
┃ ┣━━任务014： 带松弛变量的SVM.vep [50.5M]
┃ ┣━━任务015： 带Kernel的SVM.vep [69.5M]
┃ ┣━━任务016： SVM的SMO的解法.vep [56.2M]
┃ ┣━━任务017： 使用SVM支持多个类别.vep [14.8M]
┃ ┣━━任务018： Kernel Linear Regression.vep [23.7M]
┃ ┣━━任务019： Kernel PCA.vep [43.3M]
┃ ┣━━任务020： 交叉验证.vep [11.3M]
┃ ┣━━任务021： VC维.vep [9.8M]
┃ ┣━━任务022： 直播答疑01.vep [105.5M]
┃ ┣━━任务023： 直播答疑02.vep [142.8M]
┃ ┣━━任务024： LP实战01上.vep [69.8M]
┃ ┣━━任务024： LP实战01下.vep [17.4M]
┃ ┣━━任务025： LP实战02.vep [47.8M]
┃ ┣━━任务026： LP实战03.vep [67.9M]
┃ ┣━━任务027： Hard，NP Hard-01.vep [39.3M]
┃ ┣━━任务028： Hard，NP Hard-02.vep [46.3M]
┃ ┣━━任务029： Hard，NP Hard-03.vep [127.7M]
┃ ┣━━任务030： 引言.vep [8M]
┃ ┣━━任务031： 线性回归.vep [68M]
┃ ┣━━任务032： Basis Expansion.vep [22M]
┃ ┣━━任务033： Bias 与 Variance.vep [36.5M]
┃ ┣━━任务034： 正则化.vep [63.1M]
┃ ┣━━任务035： Ridge, Lasso, ElasticNet.vep [18.1M]
┃ ┣━━任务036： 逻辑回归.vep [99.6M]
┃ ┣━━任务037： Softmax 多元逻辑回归.vep [17.7M]
┃ ┣━━任务038： 梯度下降法.vep [33.5M]
┃ ┣━━任务039： SVM人脸识别结合Cross-validation交叉验证01.vep [63.8M]
┃ ┣━━任务040： SVM人脸识别结合Cross-validation交叉验证02.vep [59.3M]
┃ ┣━━任务041： SVM人脸识别结合Cross-validation交叉验证03.vep [108.9M]
┃ ┣━━任务042： SVM人脸识别结合Cross-validation交叉验证04.vep [133M]
┃ ┣━━任务043： 模型评估方法和SVM做人脸识别01.vep [71M]
┃ ┣━━任务044： 模型评估方法和SVM做人脸识别02.vep [51.7M]
┃ ┣━━任务045： 模型评估方法和SVM做人脸识别03.vep [117.6M]
┃ ┣━━任务046： PCA和LDA的原理和实战01.vep [52.7M]
┃ ┣━━任务047： PCA和LDA的原理和实战02.vep [72.7M]
┃ ┣━━任务048： PCA和LDA的原理和实战03.vep [124.1M]
┃ ┣━━任务049： Softmax with Cross Entropy01.vep [80.4M]
┃ ┣━━任务050： Softmax with Cross Entropy02.vep [90.7M]
┃ ┣━━任务051： Softmax with Cross Entropy03.vep [66.3M]
┃ ┣━━任务052： Kernel Logistic Regression and the Import Vec01.vep [74.7M]
┃ ┣━━任务053： Kernel Logistic Regression and the Import Vec02.vep [84.6M]
┃ ┣━━任务054： LDA 作为分类器.vep [101.6M]
┃ ┣━━任务055： LDA 作为分类器答疑.vep [128.7M]
┃ ┣━━任务056： LDA 作为降维工具.vep [38.1M]
┃ ┣━━任务057： Kernel LDA 5 Kernel LDA答疑.vep [10.1M]
┃ ┣━━任务058： Ensemble Majority Voting.vep [35.2M]
┃ ┣━━任务059： Ensemble Bagging.vep [22.1M]
┃ ┣━━任务060： Ensemble Boosting.vep [64.6M]
┃ ┣━━任务061： Ensemble Random Forests.vep [13.9M]
┃ ┣━━任务062： Ensemble Stacking.vep [25.1M]
┃ ┣━━任务063： 答疑.vep [226.6M]
┃ ┣━━任务064： 决策树的应用.vep [73.1M]
┃ ┣━━任务065： 集成模型.vep [58.4M]
┃ ┣━━任务066： 提升树.vep [53.3M]
┃ ┣━━任务067： 目标函数的构建.vep [42M]
┃ ┣━━任务068： Additive Training.vep [33.7M]
┃ ┣━━任务069： 使用泰勒级数近似目标函数.vep [41.9M]
┃ ┣━━任务070： 重新定义一棵树.vep [86.2M]
┃ ┣━━任务071： 如何寻找树的形状.vep [94.8M]
┃ ┣━━任务072： XGBoost-01.vep [87.6M]
┃ ┣━━任务073： XGBoost-02.vep [120M]
┃ ┣━━任务074： XGBoost-03.vep [128.6M]
┃ ┣━━任务075： XGBoost的代码解读 工程实战-01.vep [183.7M]
┃ ┣━━任务076： XGBoost的代码解读 工程实战-02.vep [148.6M]
┃ ┣━━任务077： XGBoost的代码解读 工程实战-03.vep [134.1M]
┃ ┣━━任务078： 理解和比较XGBoost GBDT LightGBM-01.vep [72.8M]
┃ ┣━━任务079： 理解和比较XGBoost GBDT LightGBM-02.vep [69M]
┃ ┣━━任务080： 理解和比较XGBoost GBDT LightGBM-03.vep [186M]
┃ ┣━━任务081： LightGBM-01.vep [80.2M]
┃ ┣━━任务082： LightGBM-02.vep [112.9M]
┃ ┣━━任务083： LightGBM-03.vep [90.1M]
┃ ┣━━任务084： 聚类算法介绍 K-Means 算法描述.vep [38.8M]
┃ ┣━━任务085： K-Means 的特性 K-Means++.vep [86.8M]
┃ ┣━━任务086： EM 算法思路.vep [45.4M]
┃ ┣━━任务087： EM 算法推演.vep [49.3M]
┃ ┣━━任务088： EM 算法的收敛性证明.vep [37.1M]
┃ ┣━━任务089： EM 与高斯混合模型.vep [113.6M]
┃ ┣━━任务090： EM 与 KMeans 的关系.vep [14.1M]
┃ ┣━━任务091： DBSCAN聚类算法.vep [66.9M]
┃ ┣━━任务092： 课后答疑.vep [64.6M]
┃ ┣━━任务093： kaggle广告点击欺诈识别实战-01.vep [78.9M]
┃ ┣━━任务094： kaggle广告点击欺诈识别实战-02.vep [113.2M]
┃ ┣━━任务095： kaggle广告点击欺诈识别实战-03.vep [219M]
┃ ┣━━任务096： kaggle广告点击欺诈识别实战-04.vep [234M]
┃ ┣━━任务097： KLDA实例+homework1讲评-01.vep [159.2M]
┃ ┣━━任务098： KLDA实例+homework1讲评-02.vep [81M]
┃ ┣━━任务099： KLDA实例+homework1讲评-03.vep [121M]
┃ ┣━━任务100： KLDA实例+homework1讲评-04.vep [114.8M]
┃ ┣━━任务101： Analysis and Applications-01.vep [81.4M]
┃ ┣━━任务102： Analysis and Applications-02.vep [93M]
┃ ┣━━任务103： Analysis and Applications-03.vep [59.4M]
┃ ┣━━任务104： Graphical Models.vep [124.3M]
┃ ┣━━任务105： Hidden Markov Model.vep [45.8M]
┃ ┣━━任务106： Finding Best Z.vep [91M]
┃ ┣━━任务107： Finding Best Z：Viterbi.vep [72.6M]
┃ ┣━━任务108： HMM 的参数估计.vep [125.7M]
┃ ┣━━任务109： 基于HMM的中文分词： jieba分词原理1.vep [116.3M]
┃ ┣━━任务110： 基于HMM的中文分词： jieba分词原理2.vep [174.8M]
┃ ┣━━任务111： 基于HMM的中文分词： jieba分词原理3.vep [130.1M]
┃ ┣━━任务112： 基于HMM的中文分词： jieba分词原理4.vep [141.2M]
┃ ┣━━任务113： Forward Algorithm.vep [66.1M]
┃ ┣━━任务114： Backward Algorithm.vep [26.1M]
┃ ┣━━任务115： Complete VS Incomplete Case.vep [50.9M]
┃ ┣━━任务116： Estimate A-Review of Language Model.vep [66.1M]
┃ ┣━━任务117： 回顾-生成模型与判别模型.vep [31M]
┃ ┣━━任务118： 回顾-有向图VS无向图.vep [38.8M]
┃ ┣━━任务119： Multinomial Logistic Regression.vep [58.7M]
┃ ┣━━任务120： 回顾-HMM.vep [51.4M]
┃ ┣━━任务121： Log-linear Model to linear-CRF.vep [72.2M]
┃ ┣━━任务122： Inference Problem.vep [48.5M]
┃ ┣━━任务123： XGBoost分类问题-01.vep [86M]
┃ ┣━━任务124： XGBoost分类问题-02.vep [193M]
┃ ┣━━任务125： XGBoost分类问题-03.vep [113.2M]
┃ ┣━━任务126： 基于STM-CRF命名实体识别-01.vep [96.4M]
┃ ┣━━任务127： 基于STM-CRF命名实体识别-02.vep [141M]
┃ ┣━━任务128： 基于STM-CRF命名实体识别-03.vep [237.1M]
┃ ┣━━任务129： Batch Normalization.vep [183.3M]
┃ ┣━━任务130： 深度学习与深度神经网络的历史背景.vep [59.5M]
┃ ┣━━任务131： 神经网络的前向算法.vep [44M]
┃ ┣━━任务132： 神经网络的误差向后传递算法.vep [48.5M]
┃ ┣━━任务133： 误差向后传递算法推导.vep [31.3M]
┃ ┣━━任务134： 课后答疑.vep [102.1M]
┃ ┣━━任务135： BP算法.vep [270.6M]
┃ ┣━━任务136： Pytorch基础.vep [285.4M]
┃ ┣━━任务137： Inception-ResNet卷积神经网络-01.vep [82.7M]
┃ ┣━━任务138： Inception-ResNet卷积神经网络-02.vep [133M]
┃ ┣━━任务139： 卷积的原理.vep [41.5M]
┃ ┣━━任务140： 多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.vep [24.9M]
┃ ┣━━任务141： 卷积层用于降低网络模型的复杂度.vep [36.2M]
┃ ┣━━任务142： 卷积层复杂度的推演 padding的种类.vep [35.1M]
┃ ┣━━任务143： 卷积层的误差向后传递算法(梯度推演).vep [71.4M]
┃ ┣━━任务144： 卷积层的各种变体.vep [32.5M]
┃ ┣━━任务145： 经典的卷积网络一览.vep [50.2M]
┃ ┣━━任务146： 课后答疑.vep [303.1M]
┃ ┣━━任务147： BP算法回顾-01.vep [128.9M]
┃ ┣━━任务148： BP算法回顾-02.vep [125.6M]
┃ ┣━━任务149： BP算法回顾-03.vep [121.8M]
┃ ┣━━任务150： 矩阵求导-01.vep [83.4M]
┃ ┣━━任务151： 矩阵求导-02.vep [100.2M]
┃ ┣━━任务152： 矩阵求导-03.vep [144.6M]
┃ ┣━━任务153： EffNet-01.vep [63M]
┃ ┣━━任务154： EffNet-02.vep [94.2M]
┃ ┣━━任务155： MobileNet-01.vep [146.6M]
┃ ┣━━任务156： MobileNet-02.vep [85.6M]
┃ ┣━━任务157： MobileNet-03.vep [266.3M]
┃ ┣━━任务158： ShuffleNet-01.vep [129.2M]
┃ ┣━━任务159： ShuffleNet-02.vep [118.4M]
┃ ┣━━任务160： ShuffleNet-03.vep [132.9M]
┃ ┣━━任务161： 神经网络的梯度消失及其对策.vep [63.5M]
┃ ┣━━任务162： 神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.vep [14M]
┃ ┣━━任务163： 神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.vep [9.4M]
┃ ┣━━任务164： 神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.vep [9.3M]
┃ ┣━━任务165： 神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.vep [47.3M]
┃ ┣━━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.vep [54.5M]
┃ ┣━━任务167： 使用了Momentum的梯度下降法.vep [23.4M]
┃ ┣━━任务168： Nesterov梯度下降法.vep [27.5M]
┃ ┣━━任务169： Adagrad梯度下降法.vep [19.6M]
┃ ┣━━任务170： Adadelta, RMSprop梯度下降法.vep [11.4M]
┃ ┣━━任务171： Adam梯度下降法.vep [40.1M]
┃ ┣━━任务172： Hyperparameter Tuning.vep [20.2M]
┃ ┣━━任务173： 网络Optimizer learning rate, number of hidden layer.vep [21.3M]
┃ ┣━━任务174： 卷积神经网络的应用.vep [20.5M]
┃ ┣━━任务175： 课后答疑.vep [44M]
┃ ┣━━任务176： 语言模型的原理及其应用.vep [21.9M]
┃ ┣━━任务177： 基于n-gram的语言模型.vep [69.2M]
┃ ┣━━任务178： 基于固定窗口的神经语言模型.vep [27.8M]
┃ ┣━━任务179： RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.vep [94.2M]
┃ ┣━━任务180： RNN中的梯度消失与梯度爆炸.vep [57.4M]
┃ ┣━━任务181： LSTM的原理.vep [34M]
┃ ┣━━任务182： GRU的原理.vep [12.3M]
┃ ┣━━任务183： 梯度消失 爆炸的解决方案.vep [12.7M]
┃ ┣━━任务184： 双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.vep [25.5M]
┃ ┣━━任务185： 课后答疑.vep [68.1M]
┃ ┣━━任务186： 人脸关键点检测项目讲解-01.vep [182M]
┃ ┣━━任务187： 人脸关键点检测项目讲解-02.vep [165.9M]
┃ ┣━━任务188： 人脸关键点检测项目讲解-03.vep [167.7M]
┃ ┣━━任务189： LONG SHORT-TERM MEMORY-01.vep [72.7M]
┃ ┣━━任务190： LONG SHORT-TERM MEMORY-02.vep [81.7M]
┃ ┣━━任务191： 为什么需要Attention注意力机制.vep [40.8M]
┃ ┣━━任务192： Attention的原理.vep [55.3M]
┃ ┣━━任务193： Transformer入门.vep [15.9M]
┃ ┣━━任务194： Self-Attention注意力机制的原理.vep [63.9M]
┃ ┣━━任务195： Positional Encoding.vep [15M]
┃ ┣━━任务196： Layer Normalization.vep [14.4M]
┃ ┣━━任务197： Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.vep [96.3M]
┃ ┣━━任务198： Bert的原理.vep [31.7M]
┃ ┣━━任务199： 课后答疑.vep [90.1M]
┃ ┣━━任务200： 课中答疑.vep [52.3M]
┃ ┣━━任务201： Word2Vec论文解读-01.vep [97.2M]
┃ ┣━━任务202： Word2Vec论文解读-02.vep [71.6M]
┃ ┣━━任务203： Word2Vec论文解读-03.vep [124.1M]
┃ ┣━━任务204： 使用BiLSTM+CNN实现NER-01.vep [67.9M]
┃ ┣━━任务205： 使用BiLSTM+CNN实现NER-02.vep [116.1M]
┃ ┣━━任务206： 使用BiLSTM+CNN实现NER-03.vep [173.6M]
┃ ┣━━任务207： 机器翻译项目讲解-01.vep [92.2M]
┃ ┣━━任务208： 机器翻译项目讲解-02.vep [75.1M]
┃ ┣━━任务209： 机器翻译项目讲解-03.vep [110.9M]
┃ ┣━━任务210： 机器翻译项目讲解-04.vep [88.1M]
┃ ┣━━任务211： 机器翻译项目讲解-05.vep [100.2M]
┃ ┣━━任务212： Facebook 基于决策树和逻辑回归的广告推荐-01.vep [127.1M]
┃ ┣━━任务213： Facebook 基于决策树和逻辑回归的广告推荐-02.vep [138.9M]
┃ ┣━━任务214： 推荐系统是什么 以Amazon为案例.vep [30.9M]
┃ ┣━━任务215： 推荐系统的类别 数学模型 训练数据.vep [50.2M]
┃ ┣━━任务216： 基于内容的推荐算法.vep [22M]
┃ ┣━━任务217： 基于协同过滤的推荐算法.vep [11.2M]
┃ ┣━━任务218： 基于矩阵分解的推荐算法.vep [13.1M]
┃ ┣━━任务219： 基于因子分解机的推荐算法.vep [41.7M]
┃ ┣━━任务220： 基于深度神经网络的推荐算法.vep [15M]
┃ ┣━━任务221： 基于排序 强化学习 和集成学习的推荐算法.vep [14.8M]
┃ ┣━━任务222： 如何评估推荐系统.vep [26.1M]
┃ ┣━━任务223： 总结与系统架构.vep [29.6M]
┃ ┣━━任务224： 课后答疑.vep [140.2M]
┃ ┣━━任务225： Amazon Item-to-Item的协同过滤算法-01.vep [94.5M]
┃ ┣━━任务226： Amazon Item-to-Item的协同过滤算法-02.vep [155.9M]
┃ ┣━━任务227： Amazon Item-to-Item的协同过滤算法-03.vep [199.3M]
┃ ┣━━任务228： Google Yotube 基于深度学习的视频推荐-01.vep [150.8M]
┃ ┣━━任务229： Google Yotube 基于深度学习的视频推荐-02.vep [223.5M]
┃ ┣━━任务230： MAB 强化学习的简介, 与其他推荐算法的区别.vep [31.6M]
┃ ┣━━任务231： MAB 的模型定义.vep [15.6M]
┃ ┣━━任务232： epsilon-Greedy MAB.vep [35.2M]
┃ ┣━━任务233： Upper Confidence Bound MAB.vep [66.5M]
┃ ┣━━任务234： Thompson Sampling MAB.vep [26.4M]
┃ ┣━━任务235： Contextual MAB-LinUCB.vep [36.3M]
┃ ┣━━任务236： Nueral Collaborative Filtering 简介.vep [9M]
┃ ┣━━任务237： Neural Collaborative Filtering作为广义的矩阵分解.vep [31.2M]
┃ ┣━━任务238： Neural Collaborative Filtering使用多层神经网络实现.vep [3.9M]
┃ ┣━━任务239： Neural Collaborative Filtering结合广义的矩阵分解和多层神经网络.vep [9.7M]
┃ ┣━━任务240： 课后答疑.vep [356.9M]
┃ ┣━━任务241： 基于NMF非负矩阵分解学习非完整评价-01.vep [158.7M]
┃ ┣━━任务242： 基于NMF非负矩阵分解学习非完整评价-02.vep [174.8M]
┃ ┣━━任务243： 基于FFM分解机的点击率预测-01.vep [121.5M]
┃ ┣━━任务244： 基于FFM分解机的点击率预测-02.vep [85.4M]
┃ ┣━━任务245： 基于FFM分解机的点击率预测-03.vep [115.9M]
┃ ┣━━任务246： Neural Collaborative Filtering-01.vep [94.3M]
┃ ┣━━任务247： Neural Collaborative Filtering-02.vep [74.6M]
┃ ┣━━任务248： Neural Collaborative Filtering-03.vep [147.8M]
┃ ┣━━任务249： Neural Collaborative Filtering-04.vep [150.4M]
┃ ┣━━任务250： Supervised Learning Unsupervised Learning Gen联系.vep [38.1M]
┃ ┣━━任务251： 从 AutoEncoder 到 GAN 的演化.vep [40.2M]
┃ ┣━━任务252： 训练 GAN 需要注意的问题.vep [16M]
┃ ┣━━任务253： ConditionalGAN 的原理和应用.vep [48.1M]
┃ ┣━━任务254： 关于 ConditionalGAN 的答疑.vep [50.1M]
┃ ┣━━任务255： CycleGAN 的原理.vep [65M]
┃ ┣━━任务256： CycleGAN 的应用.vep [51.1M]
┃ ┣━━任务257： 课后答疑.vep [176.4M]
┃ ┣━━任务258： Multi-Armed Bandit Epsilon Greedy 代码实现-01.vep [99.9M]
┃ ┣━━任务259： Multi-Armed Bandit Epsilon Greedy 代码实现-02.vep [142.5M]
┃ ┣━━任务260： Multi-Armed Bandit Thompson Sampling 代码实现-01.vep [65.2M]
┃ ┣━━任务261： Multi-Armed Bandit Thompson Sampling 代码实现-02.vep [74.9M]
┃ ┣━━任务262： Multi-Armed Bandit Thompson Sampling 代码实现-03.vep [175.4M]
┃ ┣━━任务263： A Contextual-Bandit Approach to Personalized N-01.vep [110M]
┃ ┣━━任务264： A Contextual-Bandit Approach to Personalized N-02.vep [123.4M]
┃ ┣━━任务265： Unsupervised Representation Learning with Deep Con.vep [148.9M]
┃ ┣━━任务266： CycleGan的实现-01.vep [197.7M]
┃ ┣━━任务267： CycleGan的实现-02.vep [289.7M]
┃ ┣━━任务268： CycleGan的实现-03.vep [265.9M]
┃ ┣━━任务269： 条件GAN网络Pix2Pix代码解读-01.vep [226.8M]
┃ ┣━━任务270： 条件GAN网络Pix2Pix代码解读-02.vep [236.5M]
┃ ┣━━任务271： 条件GAN网络Pix2Pix代码解读-03.vep [206.1M]
┃ ┣━━任务272： 条件GAN网络Pix2Pix代码解读-04.vep [128.1M]
┃ ┣━━任务273： 强化学习的背景知识.vep [22.1M]
┃ ┣━━任务274： 强化学习的数学定义.vep [37.3M]
┃ ┣━━任务275： 通过价值函数进行强化学习.vep [58.8M]
┃ ┣━━任务276： Q-Learning.vep [58.7M]
┃ ┣━━任务277： Deep Q-Learning Neural Network.vep [59.9M]
┃ ┣━━任务278： Policy Gradient Neural Network.vep [70.4M]
┃ ┣━━任务279： Policy Gradient Neural Network 代码演示.vep [40M]
┃ ┣━━任务280： 课后答疑.vep [119.9M]
┃ ┣━━任务281： 项目-强化学习玩乒乓游戏（作业布置）-01.vep [171.6M]
┃ ┣━━任务282： 项目-强化学习玩乒乓游戏（作业布置）-02.vep [285.7M]
┃ ┣━━任务283： 项目-强化学习玩乒乓游戏（作业布置）-03.vep [287.8M]
┃ ┣━━任务284： Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Le-01.vep [120.7M]
┃ ┣━━任务285： Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Le-02.vep [155.4M]
┃ ┣━━任务286： 项目-强化学习玩乒乓游戏-代码讲解1-01.vep [161.9M]
┃ ┣━━任务287： 项目-强化学习玩乒乓游戏-代码讲解1-02.vep [204.4M]
┃ ┣━━任务288： 项目-强化学习玩乒乓游戏-代码讲解1-03.vep [247.2M]
┃ ┣━━任务289： 项目-强化学习玩乒乓游戏-代码讲解1-04.vep [227.7M]
┃ ┣━━任务290： 项目-强化学习玩乒乓游戏-代码讲解2（策略梯度法）.vep [477.6M]
┃ ┣━━任务291： Representing Model Uncertainty in Deep Learning.vep [124.9M]
┃ ┣━━任务292： 贝叶斯思想与主题模型-01.vep [63.4M]
┃ ┣━━任务293： 贝叶斯思想与主题模型-02.vep [94.1M]
┃ ┣━━任务294： 贝叶斯思想与主题模型-03.vep [133.7M]
┃ ┣━━任务295： 贝叶斯思想与主题模型-04.vep [199M]
┃ ┣━━任务296： 贝叶斯思想与主题模型-05.vep [130M]
┃ ┣━━任务297： LDA代码实战-01.vep [97.5M]
┃ ┣━━任务298： LDA代码实战-02.vep [162.4M]
┃ ┣━━任务299： LDA代码实战-03.vep [256.4M]
┃ ┣━━任务300： Bayesian Neural Network实战-01.vep [186.3M]
┃ ┣━━任务301： Bayesian Neural Network实战-02.vep [32.8M]
┃ ┣━━任务302： Rethinking LDA-Why Priors Matter-01.vep [63.8M]
┃ ┣━━任务303： Rethinking LDA-Why Priors Matter-02.vep [83.2M]
┃ ┣━━任务304： Collapsed Gibbs Sampler 变分法 SGLD SVI-01.vep [63.2M]
┃ ┣━━任务305： Collapsed Gibbs Sampler 变分法 SGLD SVI-02.vep [70.9M]
┃ ┣━━任务306： Collapsed Gibbs Sampler 变分法 SGLD SVI-03.vep [89M]
┃ ┣━━任务307： Collapsed Gibbs Sampler 变分法 SGLD SVI-04.vep [84.7M]
┃ ┣━━任务308： Collapsed Gibbs Sampler 变分法 SGLD SVI-05.vep [179.7M]
┃ ┣━━任务309： Introduction to Bayesian Deep Learning-01.vep [68.2M]
┃ ┣━━任务310： Introduction to Bayesian Deep Learning-02.vep [256.4M]
┃ ┣━━任务311： 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-01.vep [101.8M]
┃ ┣━━任务312： 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-02.vep [106.2M]
┃ ┣━━任务313： 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-03.vep [148.9M]
┃ ┣━━任务314： 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-04.vep [278.1M]
┃ ┣━━任务315： 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-05.vep [145.9M]
┃ ┣━━任务316： Gaussian Process And Bayesian Optimization-01.vep [79.1M]
┃ ┣━━任务317： Gaussian Process And Bayesian Optimization-02.vep [91M]
┃ ┣━━任务318： Gaussian Process And Bayesian Optimization-03.vep [152.1M]
┃ ┣━━任务319： HDP层次狄利克雷过程-01.vep [58.1M]
┃ ┣━━任务320： HDP层次狄利克雷过程-02.vep [52.6M]
┃ ┣━━任务321： HDP层次狄利克雷过程-03.vep [92.3M]
┃ ┣━━任务322： HDP层次狄利克雷过程-04.vep [95.3M]
┃ ┣━━任务323： Auto-Sklearn论文解读和代码实战-01.vep [51.3M]
┃ ┣━━任务324： Auto-Sklearn论文解读和代码实战-02.vep [69.6M]
┃ ┣━━任务325： Auto-Sklearn论文解读和代码实战-03.vep [74.8M]
┃ ┣━━任务326： Auto-Sklearn论文解读和代码实战-04.vep [108.9M]
┃ ┣━━任务327： A Survey on Automated Machine Learning-01.vep [85.6M]
┃ ┣━━任务328： A Survey on Automated Machine Learning-02.vep [93.6M]
┃ ┣━━任务329： Lecture-Graph Convolutional Network-01.vep [90.7M]
┃ ┣━━任务330： Lecture-Graph Convolutional Network-02.vep [253.1M]
┃ ┣━━任务331： Lecture-Graph Convolutional Network-03.vep [207.1M]
┃ ┣━━任务332： Lecture-Graph Convolutional Network-03.vep [247.3M]
┃ ┣━━任务333： Review-Introduction to Variational Autoencoder-1.vep [209.5M]
┃ ┣━━任务334： Review-Introduction to Variational Autoencoder-2.vep [60.3M]
┃ ┣━━任务335： Review-Adversial Machine Learning-1.vep [167.1M]
┃ ┣━━任务336： Review-Adversial Machine Learning-2.vep [132.8M]
┃ ┣━━任务337： Review-Adversial Machine Learning-3.vep [149.7M]
┃ ┣━━任务338： Review-Intro to Privacy-preserving machine-1.vep [98.4M]
┃ ┣━━任务339： Review-Intro to Privacy-preserving machine-2.vep [65M]
┃ ┣━━任务340： Review-graph CNN的代码实战-1.vep [174.1M]
┃ ┣━━任务341： Review-graph CNN的代码实战-2.vep [105.3M]
┃ ┣━━任务342： Review-graph CNN的代码实战-3.vep [145.4M]
┃ ┗━━任务343： Review-graph CNN的代码实战-4.vep [126.9M]
┗━━00.资料.zip [269.4M]

admin网站管理

收藏 海报 链接