贪心学院机器学习高阶训练营

资源简介

这门课讲的很有深度,不仅适合职场也适合科研人员,加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级,对AI人才的要求也不断升高,如果对自己没有很高的要求,其实很容易被快速发展的趋势所淘汰。

通过这套课程,你将获得:

  • 掌握所有核心的机器学习算法原理、推导以及应用,并且能够把不同的知识点串起来,理解算法的本质。

  • 掌握凸优化、增强学习、主题模型、概率图等经典且有一定难度的知识点。

  • 掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attention、Transformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点。

  • 掌握如何搭建人脸识别、语音识别、推荐、机器翻译、强化学习、风格迁移等系统。

适合人群

1.有一定的机器学习基础,较强的编程能力
2.希望深入并且体系化地学习机器学习的朋友
3.追求细节、对背后的感兴趣的朋友
4.已经在从事AI工作,但技术上感觉遇到瓶颈的朋友
5.希望能够在模型上做一些创新的朋友
6.希望以后从事研究工作或者去国外深造的朋友
7.之后想从事一线AI工程师的朋友

《贪心学院机器学习高阶训练营》

资源目录

\贪心学院机器学习高阶
├全部git资料完整
│  ├course-info-master-c0c048f279d0765cf67d5b5431202034bf15afc6.zip
│  ├Lecture1-master-895456ffa1401c70890d78f4c84c4329de3fcb0f.zip
│  ├MiniAssignments-master-19639e961ee2aecba25b66194dad72dd11669e69.zip
├视频
│  ├310.mp4
│  ├311.mp4
│  ├312.mp4
│  ├313.mp4
│  ├314.mp4
│  ├315.mp4
│  ├316.mp4
│  ├317.mp4
│  ├318.mp4
│  ├319.mp4
│  ├320.mp4
│  ├321_batch.mp4
│  ├322_batch.mp4
│  ├323_batch.mp4
│  ├324_batch.mp4
│  ├325_batch.mp4
│  ├326_batch.mp4
│  ├327_batch.mp4
│  ├328_batch.mp4
│  ├329_batch.mp4
│  ├330_batch.mp4
│  ├331_batch.mp4
│  ├332_batch.mp4
│  ├333_batch.mp4
│  ├334_batch.mp4
│  ├335_batch.mp4
│  ├336_batch.mp4
│  ├337_batch.mp4
│  ├338_batch.mp4
│  ├339_batch.mp4
│  ├340_batch.mp4
│  ├341_batch.mp4
│  ├342_batch.mp4
│  ├343_batch.mp4
│  ├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
│  ├任务209.mp4
│  ├任务20:交叉验证.mp4
│  ├任务210.mp4
│  ├任务211.mp4
│  ├任务212.mp4
│  ├任务213.mp4
│  ├任务214.mp4
│  ├任务215.mp4
│  ├任务216.mp4
│  ├任务217.mp4
│  ├任务218.mp4
│  ├任务219.mp4
│  ├任务21:vc维.mp4
│  ├任务220.mp4
│  ├任务221.mp4
│  ├任务222.mp4
│  ├任务223.mp4
│  ├任务224.mp4
│  ├任务225.mp4
│  ├任务226.mp4
│  ├任务227.mp4
│  ├任务228.mp4
│  ├任务229.mp4
│  ├任务22:直播答疑01.mp4
│  ├任务230.mp4
│  ├任务231.mp4
│  ├任务232.mp4
│  ├任务233.mp4
│  ├任务234.mp4
│  ├任务235.mp4
│  ├任务236.mp4
│  ├任务237.mp4
│  ├任务238.mp4
│  ├任务239.mp4
│  ├任务23:直播答疑02.mp4
│  ├任务240.mp4
│  ├任务241.mp4
│  ├任务242.mp4
│  ├任务243.mp4
│  ├任务244.mp4
│  ├任务245.mp4
│  ├任务246.mp4
│  ├任务247.mp4
│  ├任务248.mp4
│  ├任务249.mp4
│  ├任务24:lp实战01.mp4
│  ├任务250.mp4
│  ├任务251.mp4
│  ├任务252.mp4
│  ├任务253.mp4
│  ├任务254.mp4
│  ├任务255.mp4
│  ├任务256.mp4
│  ├任务257.mp4
│  ├任务258.mp4
│  ├任务259.mp4
│  ├任务25:lp实战02.mp4
│  ├任务260.mp4
│  ├任务261.mp4
│  ├任务262.mp4
│  ├任务263.mp4
│  ├任务264:.mp4
│  ├任务265:.mp4
│  ├任务266.mp4
│  ├任务267.mp4
│  ├任务268.mp4
│  ├任务269.mp4
│  ├任务26:lp实战03.mp4
│  ├任务270.mp4
│  ├任务271.mp4
│  ├任务272.mp4
│  ├任务273.mp4
│  ├任务274.mp4
│  ├任务275.mp4
│  ├任务276.mp4
│  ├任务277.mp4
│  ├任务278.mp4
│  ├任务279.mp4
│  ├任务27:hard,np hard-01.mp4
│  ├任务280.mp4
│  ├任务281.mp4
│  ├任务282.mp4
│  ├任务283.mp4
│  ├任务284.mp4
│  ├任务285.mp4
│  ├任务286.mp4
│  ├任务287.mp4
│  ├任务288.mp4
│  ├任务289.mp4
│  ├任务28:hard,np hard-02.mp4
│  ├任务29.mp4
│  ├任务290.mp4
│  ├任务291.mp4
│  ├任务292.mp4
│  ├任务293.mp4
│  ├任务294.mp4
│  ├任务295.mp4
│  ├任务296.mp4
│  ├任务298.mp4
│  ├任务299.mp4
│  ├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
│  ├任务304.mp4
│  ├任务305.mp4
│  ├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:线性回归.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 的特性 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 算法的收敛性证明.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
│  │  ├2020.01.05 BP算法回顾 [阿勇].pptx
│  │  ├5.neural.network.part1.BP.(yuan).20191230.pdf
│  │  ├矩阵求导.pptx
│  ├11.17
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├2019.11.17 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
│  │  ├线性规划.pptx
│  ├12.1 yong
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├2019.12.01 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).20191230.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
│  │  ├2019.12.29 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
│  ├2019.11.24 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
│  │  ├2019.12.29 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-2019-lecture06-07.pdf
│  ├xgboost
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├2019.12.22 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
│  │  ├2020.01.12 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20191208
│  │  ├2019.12.08 KLDA实例 homework1讲评 [阿勇].pdf
│  │  ├2019.12.08 KLDA实例 homework1讲评 [阿勇].pptx
│  │  ├FR_KLDA_KNN.py
│  │  ├OTP_LP.py
│  ├集成模型
│  │  ├Slide001.jpg
│  │  ├Slide002.jpg
│  │  ├Slide003.jpg
│  │  ├Slide004.jpg
│  │  ├Slide005.jpg
│  │  ├Slide006.jpg
│  │  ├Slide007.jpg
│  │  ├Slide008.jpg
│  │  ├Slide009.jpg
│  │  ├Slide010.jpg
│  │  ├Slide011.jpg
│  │  ├Slide012.jpg
│  │  ├Slide013.jpg
│  │  ├Slide014.jpg
│  │  ├Slide015.jpg
│  │  ├Slide016.jpg
│  │  ├Slide017.jpg
│  │  ├Slide018.jpg
│  │  ├Slide019.jpg
│  │  ├Slide020.jpg
│  │  ├Slide021.jpg
│  │  ├Slide022.jpg
│  │  ├Slide023.jpg
│  │  ├Slide024.jpg
│  │  ├Slide025.jpg
│  │  ├Slide026.jpg
│  │  ├Slide027.jpg
│  │  ├Slide028.jpg
│  │  ├Slide029.jpg
│  │  ├Slide030.jpg
│  │  ├Slide031.jpg
│  │  ├Slide032.jpg
│  │  ├Slide033.jpg
│  │  ├Slide034.jpg
│  │  ├Slide035.jpg
│  │  ├Slide036.jpg
│  │  ├Slide037.jpg
│  │  ├Slide038.jpg
│  │  ├Slide039.jpg
│  │  ├Slide040.jpg
│  │  ├Slide041.jpg
│  │  ├Slide042.jpg
│  │  ├Slide043.jpg
│  │  ├Slide044.jpg
│  │  ├Slide045.jpg
│  │  ├Slide046.jpg
│  │  ├Slide047.jpg
│  │  ├Slide048.jpg
│  │  ├Slide049.jpg
│  │  ├Slide050.jpg
│  │  ├Slide051.jpg
│  │  ├Slide052.jpg
│  │  ├Slide053.jpg
│  │  ├Slide054.jpg
│  │  ├Slide055.jpg
│  │  ├Slide056.jpg
│  │  ├Slide057.jpg
│  │  ├Slide058.jpg
│  │  ├Slide059.jpg
│  │  ├Slide060.jpg
│  │  ├Slide061.jpg
│  │  ├Slide062.jpg
│  │  ├Slide063.jpg
│  │  ├Slide064.jpg
│  │  ├Slide065.jpg
│  │  ├Slide066.jpg
│  │  ├Slide067.jpg
│  │  ├Slide068.jpg
│  │  ├Slide069.jpg
│  │  ├Slide070.jpg
│  │  ├Slide071.jpg
│  │  ├Slide072.jpg
│  │  ├Slide073.jpg
│  │  ├Slide074.jpg
│  │  ├Slide075.jpg
│  │  ├Slide076.jpg
│  │  ├Slide077.jpg
│  │  ├Slide078.jpg
│  │  ├Slide079.jpg
│  │  ├Slide080.jpg
│  │  ├Slide081.jpg
│  │  ├Slide082.jpg
│  │  ├Slide083.jpg
│  │  ├Slide084.jpg
│  │  ├Slide085.jpg
│  │  ├Slide086.jpg
│  │  ├Slide087.jpg
│  │  ├Slide088.jpg
│  │  ├Slide089.jpg
│  │  ├Slide090.jpg
│  │  ├Slide091.jpg
│  │  ├Slide092.jpg
│  │  ├Slide093.jpg
│  │  ├Slide094.jpg
│  │  ├Slide095.jpg
│  │  ├Slide096.jpg
│  │  ├Slide097.jpg
│  │  ├Slide098.jpg
│  │  ├Slide099.jpg
│  │  ├Slide100.jpg

课程目录

《贪心学院机器学习高阶训练营》

《贪心学院机器学习高阶训练营》

《贪心学院机器学习高阶训练营》

《贪心学院机器学习高阶训练营》

《贪心学院机器学习高阶训练营》

《贪心学院机器学习高阶训练营》

《贪心学院机器学习高阶训练营》

《贪心学院机器学习高阶训练营》

资源下载

不耽误大家时间,自己试看一下哈。

链接:https://pan.baidu.com/s/12fq-x9rkGBeczy6Qn_j4ag
提取码:av0m
–来自百度网盘超级会员V4的分享

抱歉,只有登录并在本文发表评论才能阅读隐藏内容,切记不要恶意刷评论白嫖资源,评论前切记阅读用户规则,一旦进入黑名单,不可能再放出来。同时注意,暂停在线支付,请联系客服QQ267286513。
抱歉,此资源仅限VIP下载,请先

如果遇到购买问题,请联系QQ2441105221。(以前加267286513请重新加下2441105221这个QQ)