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课时001： mlcamp_course_info.mp4
课时002： 课程介绍.mp4
课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
课时004： transportation problem.mp4
课时005： portfolio optimization.mp4
课时006： set cover problem.mp4
课时007： duality.mp4
课时008： 答疑部分.mp4
课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4
课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4
课时011：KKT Condition.mp4
课时012：svm 的直观理解.mp4
课时013：svm 的数学模型.mp4
课时014：带松弛变量的svm.mp4
课时015：带kernel的svm.mp4
课时016：svm的smo的解法.mp4
课时017：使用svm支持多个类别.mp4
课时018：kernel linear regression.mp4
课时019：kernel pca.mp4
课时020：交叉验证.mp4
课时021：vc维.mp4
课时022：直播答疑01.mp4
课时023：直播答疑02.mp4
课时024：lp实战01.mp4
课时025：lp实战02.mp4
课时026：lp实战03.mp4
课时027：hard，np hard-01.mp4
课时028：hard，np hard-02.mp4
课时029：hard，np hard-03.mp4
课时030：引言.mp4
课时031：线性回归.mp4
课时032：basis expansion.mp4
课时033：bias 与 variance.mp4
课时034：正则化.mp4
课时035：ridge, lasso, elasticnet.mp4
课时036：逻辑回归.mp4
课时037：softmax 多元逻辑回归.mp4
课时038：梯度下降法.mp4
课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4
课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4
课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4
课时047：pca和lda的原理和实战02.mp4
课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4
课时049：softmax with cross entropy01.mp4
课时050：softmax with cross entropy02.mp4
课时051：softmax with cross entropy03.mp4
课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp4
课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4
课时054：lda 作为分类器.mp4
课时055：lda 作为分类器答疑.mp4
课时056：lda 作为降维工具.mp4
课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4
课时058：ensemble majority voting.mp4
课时059：ensemble bagging.mp4
课时060：ensemble boosting.mp4
课时061：ensemble random forests.mp4
课时062：ensemble stacking.mp4
课时063：答疑.mp4
课时064：决策树的应用.mp4
课时065：集成模型.mp4
课时066：提升树.mp4
课时067：目标函数的构建.mp4
课时068：additive training.mp4
课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4
课时070：重新定义一棵树.mp4
课时071：如何寻找树的形状.mp4
课时072：xgboost-01.mp4
课时073：xgboost-02.mp4
课时074：xgboost-03.mp4
课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4
课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4
课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4
课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4
课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4
课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4
课时081：lightgbm-01.mp4
课时082：lightgbm-02.mp4
课时083：lightgbm-03.mp4
课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4
课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4
课时086：em 算法思路.mp4
课时087：em 算法推演.mp4
课时088：em 算法的收敛性证明.mp4
课时089：em 与高斯混合模型.mp4
课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4
课时091：dbscan聚类算法.mp4
课时092：课后答疑.mp4
课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4
课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4
课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4
课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4
课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4
课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp4
课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4
课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4
课时101：Analysis and Applications-01_ev.mp4
课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp4
课时103：Analysis and Applications-03_ev.mp4
课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4
课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4
课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4
课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4
课时108：Graphical Models_ev.mp4
课时109：Hidden Markov Model_ev.mp4
课时110：Finding Best Z_ev.mp4
课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4
课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4
课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4
课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4
课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4
课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4
课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4
课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4
课时119.mp4
课时120：forward algorithm.mp4
课时121：backward algorithm.mp4
课时122：complete vs incomplete case.mp4
课时123：estimate a-review of language model.mp4
课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp4
课时125：回顾-有向图vs无向图.mp4
课时126：multinomial logistic regression.mp4
课时127：回顾-hmm.mp4
课时128：log-linear model to linear-crf.mp4
课时129：inference problem.mp4
课时130：bp算法.mp4
课时131：pytorch基础.mp4
课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
课时133：神经网络的前向算法.mp4
课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4
课时135：误差向后传递算法推导.mp4
课时136：课后答疑.mp4
课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4
课时138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4
课时139：bp算法回顾-01.mp4
课时140：bp算法回顾-02.mp4
课时141：bp算法回顾-03.mp4
课时142：矩阵求导-01.mp4
课时143：矩阵求导-02.mp4
课时144：矩阵求导-03.mp4
课时145：卷积的原理.mp4
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.mp4
课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4
课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
课时150：卷积层的各种变体.mp4
课时151：经典的卷积网络一览.mp4
课时152：课后答疑.mp4
课时153：EffNet-01.mp4
课时154：EffNet-02.mp4
课时155：MobileNet-01.mp4
课时156：MobileNet-02.mp4
课时157：MobileNet-03.mp4
课时158：ShuffleNet-01.mp4
课时159：ShuffleNet-02.mp4
课时160：ShuffleNet-03.mp4
课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4
课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4
课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
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.mp4
课时167.mp4
课时168.mp4
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课时174.mp4
课时175：课后答疑.mp4
课时176：语言模型的原理及其应用.mp4
课时177：基于n-gram的语言模型.mp4
课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4
课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4
课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
课时181：LSTM的原理.mp4
课时182：GRU的原理.mp4
课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4
课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4
课时185：课后答疑.mp4
课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4
课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4
课时192：Attention的原理.mp4
课时193：Transformer入门.mp4
课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4
课时195：Positional Encoding.mp4
课时196：Layer Normalization.mp4
课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4
课时198：Bert的原理.mp4
课时199：课后答疑.mp4
课时200：课中答疑.mp4
课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4
课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4
课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4
课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4
课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4
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