IT-贪心-高阶机器学习第一期

2023-03-16
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IT-贪心-高阶机器学习第一期
最近更新 2023年03月17日
资源编号 12434

IT-贪心-高阶机器学习第一期

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IT-贪心-高阶机器学习第一期
37.IT-贪心-高阶机器学习第一期
├─00.试看
│ ├┈任务104:Graphical Models.mp4
│ ├┈任务10:从词嵌入到文档距离02.mp4
│ ├┈任务48:pca和lda的原理和实战03.mp4
│ └┈任务49:softmax with cross entropy01.mp4
├─01.第1章 课程介绍
│ └┈任务1: mlcamp_course_info.vep_.mp4
├─02.第2章 20191103 凸优化基础
│ ├┈任务2: 课程介绍.vep_.mp4
│ ├┈任务3: 凸集、凸函数、判定凸函数.vep_.mp4
│ ├┈任务4: transportation problem.vep_.mp4
│ ├┈任务5: portfolio optimization.vep_.mp4
│ ├┈任务6: set cover problem.vep_.mp4
│ ├┈任务7: SK duality.vep_.mp4
│ └┈任务8: 答疑部分.vep_.mp4
├─03.第3章 20191109 Paper 从词嵌入到文档距离
│ ├┈任务10:从词嵌入到文档距离02.vep_.mp4
│ └┈任务9:从词嵌入到文档距离01.vep_.mp4
├─04.第4章 20191110 SVM
│ ├┈任务11:KKT Condition.vep_.mp4
│ ├┈任务12:svm 2QF的直观理解.vep_.mp4
│ ├┈任务13:svm 的数学模型.vep_.mp4
│ ├┈任务14:带松弛变量的svm.vep_.mp4
│ ├┈任务15:带kernel的svm.vep_.mp4
│ ├┈任务16:svm的smo的解法.vep_.mp4
│ ├┈任务17:使用svm支持多个类别.vep_.mp4
│ ├┈任务18:kernel linear regression.vep_.mp4
│ ├┈任务19:kernel pca.vep_.mp4
│ ├┈任务20:交叉验证.vep_.mp4
│ ├┈任务21:vc维.vep_.mp4
│ ├┈任务22:直播答疑01.vep_.mp4
IT培训教材 └┈任务23:直播答疑02.vep_.mp4
├─05.第5章 20191110 Review两节
│ ├┈任务24:lp实战01.vep_.mp4
│ ├┈任务25:lp实战02.vep_.mp4
│ ├┈任务26:lp实战03.vep_.mp4
│ ├┈任务27:hard,np hard-01.vep_.mp4
│ ├┈任务28:hard,np hard-02.vep_.mp4
│ └┈任务29.vep_.mp4
├─06.第6章 20191117 简单机器学习算法与正则
│ ├┈任务30:引言.vep_.mp4
gC │ ├┈任务31:线性回归.vep_.mp4
│ ├┈任务32:basis expansion.vep_.mp4
│ ├┈任务33:bias 与 variance.vep_.mp4
│ ├┈任务34:正则化.vep_.mp4
│ ├┈任务35:ridge, lasso, elasticnet.vep_.mp4
│ ├┈任务36:逻辑回归.vep_.mp4
│ ├┈任务37: softmax Uc 多元逻辑回归.vep_.mp4
│ └┈任务38:梯度下降法.vep_.mp4
├─07.第7章 20191117 Review两节
│ ├┈任务39:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.vep_.mp4
│ ├┈任务40:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.vep_.mp4
│ ├┈任务41:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.vep_.mp4
│ ├┈任务42:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.vep_.mp4
│ ├┈任务43:模型评估方法和svm做人脸识别01.vep_.mp4
92领域资源网 │ ├┈任务44:模型评估方法和svm做人脸识别02.vep_.mp4
│ └┈任务45:模型评估方法和svm做人脸识别03.vep_.mp4
├─08.第8章 20191124 Review两节
│ ├┈任务46:pca和lda的原理和实战01.vep_.mp4
│ ├┈任务47:pca和lda的原理和实战02.vep_.mp4
│ ├┈任务48:pca和lda的原理和实战03.vep_.mp4
│ ├┈任务49:softmax with cross entropy01.vep_.mp4
│ ├┈任务50:softmax with cross entropy02.vep_.mp4
│ └┈任务51:softmax with cross entropy03.vep_.mp4
├─09.第9章 20191124 Paper
│ ├┈任务52:kernel logistic regression and the import vec01.vep_.mp4
│ └┈任务53:kernel logistic regression and the 2S import vec02.vep_.mp4
├─10.第10章 20191124 LDA.EnsembleMethod
│ ├┈任务54:lda 作为分类器.vep_.mp4
│ ├┈任务55:lda 作为分类器答疑.vep_.mp4
│ ├┈任务56:lda 作为降维工具.vep_.mp4
│ ├┈任务57:kernel lda 5 kernel lda答疑.vep_.mp4
│ ├┈任务58:ensemble majority voting.vep_.mp4
│ ├┈任务59:ensemble bagging.vep_.mp4
│ ├┈任务60:ensemble boosting.vep_.mp4
│ ├┈任务61:ensemble random forests.vep_.mp4
│ ├┈任务62:ensemble stacking.vep_.mp4
│ └┈任务63:答疑.vep_.mp4
├─11.第11章 20191201 集成模型
│ ├┈任务64:决策树的应用.vep_.mp4
│ ├┈任务65:集成模型.vep_.mp4
│ ├┈任务66:提升树.vep_.mp4
│ ├┈任务67:目标函数的构建.vep_.mp4
│ ├┈任务68:additive training.vep_.mp4
│ ├┈任务69:使用泰勒级数近似目标函数.vep_.mp4
│ ├┈任务70:重新定义一棵树.vep_.mp4
│ └┈任务71:如何寻找树的形状.vep_.mp4
├─12.第12章 20191130 paper XGBoost
│ ├┈任务72:xgboost-01.vep_.mp4
│ ├┈任务73:xgboost-02.vep_.mp4
│ └┈任务74:xgboost-03.vep_.mp4
├yT─13.第13章 20191130 Review两节
│ ├┈任务75:xgboost的代码解读 工程实战-01.vep_.mp4
│ ├┈任务76:xgboost的代码解读 工程实战-02.vep_.mp4
│ ├┈任务77:xgboost的代码解读 工程实战-03.vep_.mp4
│ ├┈任务78:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.vep_.mp4
│ ├┈任务79:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.vep_.mp4
│ └┈任务80:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.vep_.mp4
├─14.第14章 20191207 Paper LightGBM
│ ├┈任务81:lightgbm-01.vep_.mp4
│ ├┈任务82:lightgbm-02.vep_.mp4
│ └┈任务83:lightgbm-03.vep_.mp4
├─15.第15章 20191208 k-MEANS.EM.DBSCAN v2
│ ├┈任务84:聚类算法介绍 k-means 算法描述.vep_.mp4
│ ├┈任务85:k-means 的特性 k-means++.vep_.mp4
│ ├┈任务86:em 算法思路.vep_.mp4
│ ├┈任务87:em 算法推演.vep_.mp4
│ ├┈任务88:em 算法的收敛性证明.vep_.mp4
│ ├┈任务89:em 与高斯混合模型.vep_.mp4
│ ├┈任务90:em 与 kmeans 的关系.vep_.mp4
│ ├┈任务91:dbscan聚类算法.vep_.mp4
│ └┈任务92:课后答疑.vep_.mp4
├─16.第16章 20191208 Review两节
│ Rl ├┈任务100:klda实例+homework1讲评-04.vep_.mp4
│ ├┈任务93:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.vep_.mp4
│ ├┈任务94:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.vep_.mp4
│ ├┈任务95:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.vep_.mp4
│ ├┈任务96:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.vep_.mp4
│ ├┈任务97:klda实例+homework1讲评-01.vep_.mp4
│ ├┈任务98:klda实例+homework1讲评-02.vep_.mp4
│ └┈任务99:klda实例+homework1讲评-03.vep_.mp4
├─17.第17章 20191214 Paper Analysis and Applications
│ ├┈任务101:Analysis and Applications-01.vep_.mp4
│ ├┈任务102:Analysis and Applications-02.vep_.mp4
│ └┈任务103:Analysis and Applications-03.vep_.mp4
├─18.第18章 20191215 直播课程
│ ├┈任务104:Graphical Models.vep_.mp4
│ ├┈任务105:Hidden Markov Model.vep_.mp4
│ ├┈任务106:Finding Best Z.vep_.mp4
│ ├┈任务107:Finding Best Z:Viterbi.vep_.mp4
│ └┈任务108:HMM 的参数估计.vep_.mp4
├─19.第19章 20191215 Review
│ ├┈任务109:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1.vep_.mp4
│ ├┈任务110:基于HMM的中文分24词: jieba分词原理2.vep_.mp4
│ ├┈任务111:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3.vep_.mp4
│ └┈任务112:基于HMM的中文分词: jieba分词原理.vep_.mp4
├─20.第20章 20191222 CRF详解
│ ├┈任务113:forward algorithm.vep_.mp4
│ ├┈任务114:backward algorithm.vep_.mp4
│ ├┈任务115:complete vs incomplete case.vep_.mp4
│ ├┈任务116:estimate a-review of language model.vep_.mp4
│ ├┈任务117:回顾-生成模型与判别模型.vep_.mp4
│ ├┈任务118:回顾-有向图vs无向图.vep_.mp4
│ ├┈任务119:multinomial logistic regression.vep_.mp4
│ ├┈任务120:回顾-hmm.vep_.mp4
│ ├┈任务121:log-linear model to linear-crf.vep_.mp4
│ └┈任务122:inference problem.vep_.mp4
├─21.第21章 20191222 Review
│ ├┈任务124:XGBoost分类问题-02.vep_.mp4
│ ├┈任务125:XGBoost分类问题-03.vep_.mp4
│ ├┈任务126:基于STM-CRF命名实体识别-01.vep_.mp4
│ ├┈任务127:基于STM-CRF命名实体识别-02.vep_.mp4
│ ├┈任务128:基于STM-CRF命名实体识别-03.vep_.mp4
│ └┈任务13:XGBoost分类问题-01.vep_.mp4
├m6b─22.第22章 20191228 Paper
│ └┈任务129:batch normalization.vep_.mp4
├─23.第23章 20191229 人工神经网络原理
│ ├┈任务130:深度学习与深度神经网络的历史背景.vep_.mp4
│ ├┈任务131:神经网络的前向算法.vep_.mp4
│ ├┈任务132:神经网络的误差向后传递算法.vep_.mp4
│ ├┈任务133:误差向后传递算法推导.vep_.mp4
│ └┈任务134:课后答疑.vep_.mp4
├─24.第24章 Review两节
│ ├┈任务135:bp算法.vep_.mp4
│ └┈任务136:pytorch基础.vep_.mp4
├─25.第25章 20200104 Paper-Inception-ResNet卷积神经网络
│ ├┈任务137:inception-resnet卷积神经网络-01.vep_.mp4
│ └┈任务138:inception-resnet卷积神经网络-02.vep_.mp4
├─26.第26章 20200105 卷积神经网络.part1
│ ├┈任务139:卷积的原理.vep_.mp4
│ ├┈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_.mp4
│ ├┈任务141:卷积层用于降低网络模型的复杂度.vep_.mp4
│ ├┈任务142:卷积层复杂度的推演 padding的种类.vep_.mp4
│ ├┈任务143:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .vep_.mp4
│ ├┈任务144:卷积层的各种变体.vep_.mp4
│ ├┈任务145:经典的卷积网络一览.vep_.mp4
│ └┈任务146:课后答疑.vep_.mp4
├─27.第27章 20200105 Review
│ ├┈任务147:bp算法回顾-01.vep_.mp4
│ Du ├┈任务148:bp算法回顾-02.vep_.mp4
│ ├┈任务149:bp算法回顾-03.vep_.mp4
│ ├┈任务150:矩阵求导-01.vep_.mp4
│ ├┈任务151:矩阵求导-02.vep_.mp4
│ └┈任务152:矩阵求导-03.vep_.mp4
├─28.第28章 20200111 Paper-EffNet
│ ├┈任务153:EffNet-01.vep_.mp4
│ └┈任务154:EffNet-02.vep_.mp4
├─29.第29章 20200112 Review
│ ├┈任务155:MobileNet-01.vep_.mp4
│ ├┈任务156:MobileNet-02.vep_.mp4
│ ├┈任务157:MobileNet-03.vep_.mp4
│ ├┈任务158:ShuffleNet-01.vep_.mp4
│ ├┈任务159:ShuffleNet-02.vep_.mp4
│ └┈任务160:ShuffleNet-03.vep_.mp4
├─30.第30章 20200112 卷积神经网络part 2
│ ├┈任务161:神经网络的梯度消失及其对策.vep_.mp4
│ ├┈任务162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.vep_.mp4
│ ├┈任务163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.vep_.mp4
│ ├┈任务164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.vep_.mp4
│ ├┈任务165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.vep_.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.vep_.mp4
│ ├┈任务167.vep_.mp4
│ ├┈任务168.vep_.mp4
│ ├┈任务169.vep_.mp4
│ ├┈任务170.vep_.mp4
│ 2zG ├┈任务171.vep_.mp4
│ ├┈任务172.vep_.mp4
│ ├┈任务173.vep_.mp4
│ ├┈任务174.vep_.mp4
│ └┈任务175:课后答疑.vep_.mp4
├─31.第31章 20200209 RNN
│ ├┈任务176:语言模型的原理及其应用.vep_.mp4
│ ├┈任务177:基于n-gram的语言模型.vep_.mp4
│ ├┈任务178:基于固定窗口的神经语言模型.vep_.mp4
│ ├┈任务179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.vep_.mp4
│ ├┈任务180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.vep_.mp4
│ ├┈任务181:LSTM的原理.vep_.mp4
│ ├┈任务182:GRU的原理.vep_.mp4
│ ├┈任务183:梯度消失 爆炸的解决方案.vep_.mp4
│ ├┈任务184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.vep_.mp4
│ └┈任务185:课后答疑.vep_.mp4
├─32.第32章 20200209 Review人脸关键点检测项目讲解
│ ├┈任务186:人脸关键点检测项目讲解-01.vep_.mp4
│ ├┈任务187:人脸关键点检测项目讲解-02.vep_.mp4
│ └┈任务188:人脸关键点检测项目讲解-03.vep_.mp4
├─33.第33章 20200215 Paper LONG SHORT-TERM MEMORY
│ ├┈任务189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.vep_.mp4
│ └┈任务190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.vep_.mp4
├─34.第34章 20200216 Attention.Transformer.Bert
│ ├┈任务191:为什么需要Attention注意力机制.vep_.mp4
│ ├┈任务192:Attention的原理.vep_.mp4
│ ├┈任务193:Transformer入门.vep_.mp4
│ ├┈任务194:Self-Attention注意力机制的原理.vep_.mp4
│ ├┈任务195:Positional Encoding.vep_.mp4
│ ├┈任务196:Layer Normalization.vep_.mp4
│ ├┈任务197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.vep_.mp4
│ ├┈任务198:Bert的原理.vep_.mp4
│ ├┈任务199:课后答疑.vep_.mp4
│ └┈任务200:课中答疑.vep_.mp4
├─35.第35章 20200216 Review
│ ├┈任务201:Word2Vec论文解读-01.vep_.mp4
│ ├┈任务202:Word2Vec论文解读-02.vep_.mp4
│ ├┈任务203:Word2Vec论文解读-03.vep_.mp4
│ ├┈任务204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.vep_.mp4
│ ├┈任务205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.vep_.mp4
│ └┈任务206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.vep_.mp4
├─36.第36章 20200220 Review 机器翻译项目讲解
│ ├┈任务207.vep_.mp4
│ ├┈任务208.vep_.mp4
│ ├┈任务209.vep_.mp4
│ ├┈任务210.vep_.mp4
│ └┈任务211.vep_.mp4
├─37.第37章 Paper-Facebook 基于决策树和逻辑回归的广告推荐
│ ├┈任务212.vep_.mp4
│ └┈任务213.vep_.mp4
├─38.第38章 20200223 推荐系统
│ ├┈任务214.vep_.mp4
│ ├┈任务215.vep_.mp4
│ ├┈任务216.vep_.mp4
│ ├┈任务217.vep_.mp4
│ ├┈任务218.vep_.mp4
│ ├┈任务219.vep_.mp4
│ ├┈任务220.vep_.mp4
│ ├┈任务221.vep_.mp4
│ ├┈任务222.vep_.mp4
│ ├┈任务223.vep_.mp4
│ └┈任务224.vep_.mp4
├─39.第39章 Review Amazon Item-to-Item的协同过滤算法
│ ├┈任务225.vep_.mp4
│ ├┈任务226.vep_.mp4
│ └┈任务227.vep_.mp4
├─40.第40章 20200223Paper-Google Yotube 基于深度学习的视频推荐
│ ├┈任务228.vep_.mp4
│ └┈任务229.vep_.mp4
├─41.第41章 20200229 Multi-Armed Bandit for Recommendation, Neural Collaborative Filtering
│ ├┈任务230.vep_.mp4
│ ├┈任务231.vep_.mp4
│ ├┈任务232.vep_.mp4
│ ├┈任务233.vep_.mp4
│ ├┈任务234.vep_.mp4
│ ├┈任务235.vep_.mp4
│ ├┈任务236.vep_.mp4
│ ├┈任务237.vep_.mp4
│ ├┈任务238.vep_.mp4
│ ├┈任务239.vep_.mp4
│ └┈任务240.vep_.mp4
├─42.第42章 20200301 Paper-基于NMF非负矩阵分解学习非完整评价
│ ├┈任务241.vep_.mp4
│ └┈任务242.vep_.mp4
├─43.第43章 20200301 Paper-基于FFM分解机的点击率预测
│ ├┈任务243.vep_.mp4
│ ├┈任务244.vep_.mp4
│ └┈任务245.vep_.mp4
├─44.第44章 20200301Paper-Neural Collaborative Filtering
│ ├┈任务246.vep_.mp4
│ ├┈任务247.vep_.mp4
│ ├┈任务248.vep_.mp4
│ └┈任务249.vep_.mp4
├─45.第45章 20200308 GAN综述 CycleGAN详解
│ ├┈任务250.vep_.mp4
│ ├┈任务251.vep_.mp4
│ ├┈任务252.vep_.mp4
│ ├┈任务253.vep_.mp4
│ ├┈任务254.vep_.mp4
│ ├┈任务255.vep_.mp4
│ ├┈任务256.vep_.mp4
│ └┈任务257.vep_.mp4
├─46.第46章 20200308 Review Multi-Armed Bandit Epsilon Greedy 代码实现
│ ├┈任务258.vep_.mp4
│ └┈任务259.vep_.mp4
├─47.第47章 20200308 Review Multi-Armed Bandit Thompson Sampling 代码实现
│ ├┈任务260.vep_.mp4
│ ├┈任务261.vep_.mp4
│ └┈任务262.vep_.mp4
├─48.第48章 20200307Paper-A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation
│ ├┈任务263.vep_.mp4
│ └┈任务264:.vep_.mp4
├─49.第49章 20200314 Paper-Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative
│ └┈任务265:.vep_.mp4
├─50.第50章 20200315 Review CycleGan的实现
│ ├┈任务266.vep_.mp4
│ ├┈任务267.vep_.mp4
│ └┈任务268.vep_.mp4
├─51.第51章 20200315 Review 条件GAN网络Pix2Pix代码解读
│ ├┈任务269.vep_.mp4
│ ├┈任务270.vep_.mp4
│ ├┈任务271.vep_.mp4
│ └┈任务272.vep_.mp4
├─52.第52章 20200315 强化学习
│ ├┈任务273.vep_.mp4
│ ├┈任务274.vep_.mp4
│ ├┈任务275.vep_.mp4
│ ├┈任务276.vep_.mp4
│ ├┈任务277.vep_.mp4
│ ├┈任务278.vep_.mp4
│ ├┈任务279.vep_.mp4
│ └┈任务280.vep_.mp4
├─53.第53章 20200318 项目-强化学习玩乒乓游戏(作业布置)
│ ├┈任务281.vep_.mp4
│ ├┈任务282.vep_.mp4
│ └┈任务283.vep_.mp4
├─54.第54章 20200321 Paper-Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
│ ├┈任务284.vep_.mp4
│ └┈任务285.vep_.mp4
├─55.第55章 20200322项目-强化学习玩乒乓游戏-代码讲解1
│ ├┈任务286.vep_.mp4
│ ├┈任务287.vep_.mp4
│ ├┈任务288.vep_.mp4
│ └┈任务289.vep_.mp4
├─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)
│ └┈任务290.vep_.mp4
├─57.第57章 20200328 Paper-Representing Model Uncertainty in Deep Learning
│ └┈任务291.vep_.mp4
├─58.第58章 20200329 Lecture-概率图模型(1):贝叶斯思想与主题模型
│ ├┈任务 297.vep_.mp4
│ ├┈任务292.vep_.mp4
│ ├┈任务293.vep_.mp4
│ ├┈任务294.vep_.mp4
│ ├┈任务295.vep_.mp4
│ └┈任务296.vep_.mp4
├─59.第59章 20200329 Review-LDA实战:模型的使用、吉布斯采样代码讲解
│ ├┈任务298.vep_.mp4
│ └┈任务299.vep_.mp4
├─60.第60章 20200329 Review-Bayesian Neural Netowrk讲解与实战
│ ├┈任务300.vep_.mp4
│ └┈任务301.vep_.mp4
├─61.第61章 20200411 Paper-Rethinking LDA Why Priors Matter
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├─62.第62章 20200412 Lecture-Collapsed Gibbs Sampler, 变分法, SGLD, SVI
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│ ├┈任务307.vep_.mp4
│ └┈任务308.vep_.mp4
├─63.第63章 20200412 Review-Introduction to Bayesian Deep Learning
│ ├┈任务309: Introduction to Bayesian Deep Learning-01.vep_.mp4
│ └┈任务310: Introduction to Bayesian Deep Learning-02.vep_.mp4
├─64.第64章 20200419 Lecture-大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling
│ ├┈任务311: 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-01.vep_.mp4
│ ├┈任务312: 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-02.vep_.mp4
│ ├┈任务313: 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-03.vep_.mp4
│ ├┈任务314: 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-04.vep_.mp4
│ └┈任务315: 大规模贝叶斯学习 图像和文本的Disentangling-05.vep_.mp4
├─65.第65章 20200419 Review-Gaussian Process and Bayesian Optimization
│ ├┈任务316: Gaussian Process And Bayesian Optimization-01.vep_.mp4
│ ├┈任务317: Gaussian Process And Bayesian Optimization-02.vep_.mp4
│ └┈任务318: Gaussian Process And Bayesian Optimization-03.vep_.mp4
├─66.第66章 20200419 Review-XGBoost的代码解读、工程实战
│ ├┈任务319: HDP层次狄利克雷过程-01.vep_.mp4
│ ├┈任务320: HDP层次狄利克雷过程-02.vep_.mp4
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│ └┈任务322: HDP层次狄利克雷过程-04.vep_.mp4
├─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
│ ├┈任务323: Auto-Sklearn论文解读和代码实战-01.vep_.mp4
│ ├┈任务324: Auto-Sklearn论文解读和代码实战-02.vep_.mp4
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│ └┈任务326: Auto-Sklearn论文解读和代码实战-04.vep_.mp4
├─69.第69章 20200425 Review-A Survey on Automated Machine Learning
│ ├┈任务327: A Survey on Automated Machine Learning-01.vep_.mp4
│ └┈任务328: A Survey on Automated Machine Learning-02.vep_.mp4
├─70.第70章 20200510 Lecture-Graph Convolutional Network
│ ├┈任务329: Lecture-Graph Convolutional Network-01.vep_.mp4
│ ├┈任务330: Lecture-Graph Convolutional Network-02.vep_.mp4
│ ├┈任务331: Lecture-Graph Convolutional Network-03.vep_.mp4
│ └┈任务332: Lecture-Graph Convolutional Network-03.vep_.mp4
├─71.第71章 20200510 Review-Introduction to Variational Autoencoder
│ ├┈任务333: Review-Introduction to Variational Autoencoder-1.vep_.mp4
│ └┈任务334: Review-Introduction to Variational Autoencoder-2.vep_.mp4
├─72.第72章 20200517 Review-Adversial Machine Learning
│ ├┈任务335: Review-Adversial Machine Learning-1.vep_.mp4
│ ├┈任务336: Review-Adversial Machine Learning-2.vep_.mp4
│ └┈任务337: Review-Adversial Machine Learning-3.vep_.mp4
├─73.第73章 20200516 Review-Intro to Privacy-preserving machine learning
│ ├┈任务338: Review-Intro to Privacy-preserving machine-1.vep_.mp4
│ └┈任务339: Review-Intro to Privacy-preserving machine-2.vep_.mp4
├─74.第74章 20200517 Review-graph CNN的代码实战
│ ├┈任务340: Review-graph CNN的代码实战-1.vep_.mp4
│ ├┈任务341: Review-graph CNN的代码实战-2.vep_.mp4
│ ├┈任务342: Review-graph CNN的代码实战-3.vep_.mp4
│ └┈任务343: Review-graph CNN的代码实战-4.vep_.mp4
├─全部git资料完整
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│ ├┈Lecture1-master-895456ffa1401c70890d78f4c84c4329de3fcb0f.zip
│ └┈MiniAssignments-master-19639e961ee2aecba25b66194dad72dd11669e69.zip
├┈高阶机器学习论文集.zip
└┈资料.rar

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