2022-07-21 570
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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