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.zip
│ ├Lecture1-master-895456ffa1401c70890d78f4c84c4329de3fcb0f.zip
│ ├MiniAssignments-master-19639e961ee2aecba25b66194dad72dd11669e69.zip
├视频       就爱看资源网 9ilook.com 优质资源
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│ ├任务 297.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10：从词嵌入到文档距离02.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：batch normalization.mp4
│ ├任务11：KKT Condition.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12：svm 的直观理解.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13：svm 的数学模型.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14：带松弛变量的svm.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15：带kernel的svm.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168.mp4
│ ├任务16：svm的smo的解法.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17：使用svm支持多个类别.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18：kernel linear regression.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19：kernel pca.mp4
│ ├任务1： mlcamp_course_info.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20：交叉验证.mp4
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│ ├任务21：vc维.mp4
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│ ├任务22：直播答疑01.mp4
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│ ├任务23：直播答疑02.mp4
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│ ├任务27：hard，np hard-01.mp4
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│ ├任务28：hard，np hard-02.mp4
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│ ├任务29：hard，np hard-03.mp4
│ ├任务2： 课程介绍.mp4
│ ├任务300.mp4
│ ├任务301.mp4
│ ├任务302.mp4
│ ├任务303.mp4
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│ ├任务306.mp4
│ ├任务307.mp4
│ ├任务308.mp4
│ ├任务309.mp4
│ ├任务30：引言.mp4
│ ├任务31：线姓回归.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3： 凸集、凸函数、判定凸函数.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4： transportation problem.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.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5： portfolio optimization.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6： set cover problem.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7： duality.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 的特姓 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 算法的收敛姓证明.mp4
│ ├任务89：em 与高斯混合模型.mp4
│ ├任务8： 答疑部分.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9：从词嵌入到文档距离01.mp4
├试看
│ ├任务1： mlcamp_course_info.mp4
├资料
│ ├01.04
│ │ ├.gitkeep
│ │ ├0104 Inceptionv4.zip
│ ├01.11Eliose
│ │ ├.gitkeep
│ │ ├EffNet.pptx.zip
│ ├01.19.RNN
│ │ ├.gitkeep
│ ├1.5
│ │ ├.gitkeep
│ │ ├.01.05 BP算法回顾 [阿勇].pptx
│ │ ├5.neural.network.part1.BP.(yuan).1230.pdf
│ │ ├矩阵求导.pptx
│ ├11.17
│ │ ├.gitkeep
│ │ ├.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
│ │ ├线姓规划.pptx
│ ├12.1 yong
│ │ ├.gitkeep
│ │ ├.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).1230.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
│ │ ├.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
│ ├2.svm(yuan).pdf
│ ├.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
│ ├bp
│ │ ├.gitkeep
│ │ ├.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
│ ├k-MEANS.EM.DBSCAN.v2.pdf
│ ├kejian
│ │ ├LinearRegression.BasisExpansion.Ridge.Lasso.ElasticNet.LogisticRegression.SoftmaxClassifier.SGD.pdf
│ ├kernel logistic regression and the import vector machine-clear.pptx
│ ├Lecture1
│ │ ├slide.pptx
│ │ ├slide_note.pptx
│ ├ML论文阅读1-WMD距离 [v1.0].pptx
│ ├ning-12.22
│ │ ├Bi-LSTM+CRF(1).pdf
│ │ ├bilistm_crf(1).py
│ │ ├CRF.pptx
│ ├ning.1.12
│ │ ├.gitkeep
│ ├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--lecture06-07.pdf
│ ├xgboost
│ │ ├.gitkeep
│ │ ├.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
│ │ ├.01.12 ShuffleNet论文 [阿勇].pptx
│ ├yuan.lda.ensembel.pdf
│ ├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].pdf
│ │ ├.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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