IT贪心-高阶机器学习第一期网课资源 百度云下载

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IT贪心-高阶机器学习第一期网课资源 百度云目录：

00.试看

01.第1章 课程介绍

02.第2章 20191103 凸优化基础

03.第3章 20191109 Paper 从词嵌入到文档距离

04.第4章 20191110 SVM

05.第5章 20191110 Review两节

06.第6章 20191117 简单机器学习算法与正则

07.第7章 20191117 Review两节

08.第8章 20191124 Review两节

09.第9章 20191124 Paper

10.第10章 20191124 LDA.EnsembleMethod

11.第11章 20191201 集成模型

12.第12章 20191130 paper XGBoost

13.第13章 20191130 Review两节

14.第14章 20191207 Paper LightGBM

15.第15章 20191208 k-MEANS.EM.DBSCAN v2

16.第16章 20191208 Review两节

17.第17章 20191214 Paper Analysis and Applications

18.第18章 20191215 直播课程

19.第19章 20191215 Review

20.第20章 20191222 CRF详解

21.第21章 20191222 Review

22.第22章 20191228 Paper

23.第23章 20191229 人工神经网络原理

24.第24章 Review两节

25.第25章 20200104 Paper-Inception-ResNet卷积神经网络

26.第26章 20200105 卷积神经网络.part1

27.第27章 20200105 Review

28.第28章 20200111 Paper-EffNet

29.第29章 20200112 Review

30.第30章 20200112 卷积神经网络part 2

31.第31章 20200209 RNN

32.第32章 20200209 Review人脸关键点检测项目讲解

33.第33章 20200215 Paper LONG SHORT-TERM MEMORY

34.第34章 20200216 Attention.Transformer.Bert

35.第35章 20200216 Review

36.第36章 20200220 Review 机器翻译项目讲解

37.第37章 Paper-Facebook 基于决策树和逻辑回归的广告推荐

38.第38章 20200223 推荐系统

39.第39章 Review Amazon Item-to-Item的协同过滤算法

40.第40章 20200223Paper-Google Yotube 基于深度学习的视频推荐

41.第41章 20200229 Multi-Armed Bandit for Recommendation, Neural Collaborative Filtering

42.第42章 20200301 Paper-基于NMF非负矩阵分解学习非完整评价

43.第43章 20200301 Paper-基于FFM分解机的点击率预测

44.第44章 20200301Paper-Neural Collaborative Filtering

45.第45章 20200308 GAN综述 CycleGAN详解

46.第46章 20200308 Review Multi-Armed Bandit Epsilon Greedy 代码实现

47.第47章 20200308 Review Multi-Armed Bandit Thompson Sampling 代码实现

48.第48章 20200307Paper-A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation

49.第49章 20200314 Paper-Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative

50.第50章 20200315 Review CycleGan的实现

51.第51章 20200315 Review 条件GAN网络Pix2Pix代码解读

52.第52章 20200315 强化学习

53.第53章 20200318 项目-强化学习玩乒乓游戏（作业布置）

54.第54章 20200321 Paper-Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning

55.第55章 20200322项目-强化学习玩乒乓游戏-代码讲解1

56.第56章 20200323项目-强化学习玩乒乓游戏-代码讲解2（策略梯度法）

57.第57章 20200328 Paper-Representing Model Uncertainty in Deep Learning

58.第58章 20200329 Lecture-概率图模型（1）：贝叶斯思想与主题模型

59.第59章 20200329 Review-LDA实战：模型的使用、吉布斯采样代码讲解

60.第60章 20200329 Review-Bayesian Neural Netowrk讲解与实战

61.第61章 20200411 Paper-Rethinking LDA Why Priors Matter

62.第62章 20200412 Lecture-Collapsed Gibbs Sampler, 变分法， SGLD, SVI

63.第63章 20200412 Review-Introduction to Bayesian Deep Learning

64.第64章 20200419 Lecture-大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling

65.第65章 20200419 Review-Gaussian Process and Bayesian Optimization

66.第66章 20200419 Review-XGBoost的代码解读、工程实战

67.第67章 【无，官网就没有！不要问为什么！，直接跳到68章】

68.第68章 20200425 Review-Auto-Sklearn论文解读和代码实战

69.第69章 20200425 Review-A Survey on Automated Machine Learning

70.第70章 20200510 Lecture-Graph Convolutional Network

71.第71章 20200510 Review-Introduction to Variational Autoencoder

72.第72章 20200517 Review-Adversial Machine Learning

73.第73章 20200516 Review-Intro to Privacy-preserving machine learning

74.第74章 20200517 Review-graph CNN的代码实战

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