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课程介绍(A000686)：
机器学习技术是整个AI的基础，对机器学习的理解以及深度决定了在AI领域能够走多远。机器学习看似简单，但它是一门博大精深的学科。
在这门课程中，我们将传授给大家机器学习领域最为重要的几个技术，包括最近特别流行的图神经网络，在原有第一版的基础上做了大幅度的更新，包括内容的增加、开放式项目的安排。
在课程中，我们由浅入深的讲清楚每一个核心的细节以及前沿的技术、同时你将有机会参与到课题中，并通过课题来增加对领域的认知，让自己的能力更上一层。 课程特别适合想持续深造的人士, 想跑在技术前沿的人士。
高级魔鬼训练营的优势
1、每个章节都有案例或者项目实操，这点对我来说还是比较友好的。
2、在合适的章节介绍合适的案例，比如在凸优化介绍第一周的时候介绍的是运输问题讲解，而在第三周，凸优化问题时候介绍的打车中的匹配问题。这样对比和比较知识点也比较轻松。
3、课程有迭代，会在适合的时候加入相应的模块。
4、课程有对应的项目作业和实操案例。
5、课程服务开设小班教学，并且对学员有相应的回访。
6、通俗易懂地讲解每一个技术细节，用最少的时间成本来掌握那些很难自学的原理和模型。
7、为进阶人士设计，帮助打破技术天花板。
课程目录：
Week 1: 凸优化介绍
- 从优化角度理解机器学习
- 凸优化的重要性
- 常见的凸优化问题
- 线性规划以及Simplex Method
- Stochastic LP
- 案例：运输问题讲解
Week 2: 判定凸函数
- 凸集的判断
- First-order Convexity
- Second-order convexity
- Operations preserve convexity
- 二次规划问题（QP)
- 案例：最小二乘问题
- 项目：股票投资组合优化
Week 3: 凸优化问题
- 常见的凸优化问题类别
- 半定规划问题（semi-definite programming）
- 几何规划问题（geometric programming）
- 非凸函数的优化
- 松弛化（relaxazation）
- 整数规划（integer programming）
- 案例：打车中的匹配问题
Week 4: 对偶（Duality）
- 拉格朗日对偶函数
- 对偶的几何意义
- Weak and Strong Duality
- KKT条件
- LP, QP, SDP的对偶问题
- 对偶的其他应用
- 案例：经典机器学习模型的对偶推导及实现
Week 5: 优化技术
- 一阶与二阶优化技术
- Gradient Descent
- Subgradient Method
- Proximal Gradient Descent
- Projected Gradient Descent
- Stochastic Gradient Descent与收敛
- Newton’s Method
- Quasi-Newton Method
Week 6: 数学基础
- 向量空间和图论基础
- Inner Product, Hilbert Space
- Eigenfunctions, Eigenvalue
- 傅里叶变化
- 卷积操作
- Time Domain and Spectral Domain
- Laplacian, Graph Laplacian
Week 7: 谱域（Spectral Domain）的图神经网络
- 卷积神经网络回归
- 卷积操作的数学意义
- Graph Convolution
- Graph Filter
- ChebNet
- CayleyNet
- GCN
- Graph Pooling
- 案例：基于GCN的推荐间域与谱域的比较
Week 8: 空间域（Spatial Domain）的图神经网络
- Spatial Convolution
- Mixture Model Network (MoNet)
- 注意力机制（Attention Mechanism)
- Graph Attention Network(GAT)
- Edge Convolution
- 空间域与谱域的比较
- 项目：基于图神经网络的链路预测
Week 9: 图神经网络改进与应用
- 拓展1: Relative Position与图神经网络
- 拓展2：融入Edge特征：Edge GCN
- 拓展3：图神经网络与知识图谱: Knowledge GCN
- 拓展4：姿势识别：ST-GCN
- 案例：基于图的文本分类
- 案例：基于图的阅读理解
Week 10: 强化学习基础
- Markov Decision Process
- Bellman equation
- 三种方法：Value-based, Policy-based, Model-based
- Value-based Approach: Q-learning
- Policy-based Approach: SARSA
Week 11: Bandicts
- Multi-armed bandicts
- Epsilon-Greedy
- Upper Confidence Bound (UCB)
- Contextual UCB: LinUCB & Kernel UCB
- 案例：Bandits在推荐系统的应用案例
Week 12: 路径规划
- Monte-Carlo Tree Search
- N-step learning
- Approximation and reward shaping
- 项目：强化学习在游戏中的应用案例
- 结合深度学习：Deep RL
Week 13: 自然语言处理中的RL
- Seq2seq模型的问题
- 结合Evaluation Metric的自定义loss
- 结合aspect的自定义loss
- 不同RL模型与seq2seq模型的结合
- 案例：基于RL的对话系统
Week 14: 贝叶斯方法论简介
- 贝叶斯定理
- 从MLE, MAP到贝叶斯估计
- 集成模型与贝叶斯方法比较
- 贝叶斯方法在计算上的Intractiblity
- MCMC与变分法简介
- 贝叶斯线性回归
- 贝叶斯神经网络
- 案例：基于Bayesian-LSTM的命名实体识别
Week 15: 主题模型
- 生成模型与判别模型
- 隐变量模型
- 贝叶斯中的prior重要性
- 狄利克雷分布、多项式分布
- LDA的生成过程
- LDA中的参数与隐变量
- Supervised LDA
- Dynamic LDA
- LDA的其他变种
- 项目：LDA的基础上修改并搭建无监督情感分析模型
Week 16: MCMC方法
- Detail Balance
- 对于LDA的吉布斯采样
- 对于LDA的Collapsed吉布斯采样
- Metropolis Hasting
- Importance Sampling
- Rejection Sampling
- 大规模分布式MCMC
- 大数据与SGLD
- 案例：基于分布式的LDA训练
Week 17: 变分法（variational method)
- 变分法核心思想
- KL散度与ELBo的推导
- Mean-Field变分法
- EM算法
- LDA的变分法推导
- 大数据与SVI
- 变分法与MCMC的比较
- Variational Autoencoder
- robabilistic Programming
- 案例：使用概率编程工具来训练贝叶斯模型、
文件目录：
| 贪心学院-机器学习高级训练营资料齐全完结无秘 |
| │ 课时001： mlcampcourseinfo.mp4 |
| │ 课时002： 课程介绍.mp4 |
| │ 课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).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-01ev.mp4 |
| │ 课时102：Analysis and Applications-02ev.mp4 |
| │ 课时103：Analysis and Applications-03ev.mp4 |
| │ 课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1ev.mp4 |
| │ 课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2ev.mp4 |
| │ 课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3ev.mp4 |
| │ 课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理ev.mp4 |
| │ 课时108：Graphical Modelsev.mp4 |
| │ 课时109：Hidden Markov Modelev.mp4 |
| │ 课时110：Finding Best Zev.mp4 |
| │ 课时111：Finding Best Z：Viterbiev.mp4 |
| │ 课时112：HMM 的参数估计ev.mp4 |
| │ 课时113：XGBoost分类问题-01ev.mp4 |
| │ 课时114：XGBoost分类问题-02ev.mp4 |
| │ 课时115：XGBoost分类问题-03ev.mp4 |
| │ 课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01ev.mp4 |
| │ 课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02ev.mp4 |
| │ 课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03ev.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 |
| │ 课时169.mp4 |
| │ 课时170.mp4 |
| │ 课时171.mp4 |
| │ 课时172.mp4 |
| │ 课时173.mp4 |
| │ 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 |
| │ 课时207.mp4 |
| │ 课时208.mp4 |
| │ 课时209.mp4 |
| │ 课时210.mp4 |
| │ 课时211.mp4 |
| │ 课时212.mp4 |
| │ 课时213.mp4 |
| │ 课时214.mp4 |
| │ 课时215.mp4 |
| │ 课时216.mp4 |
| │ 课时217.mp4 |
| │ 课时218.mp4 |
| │ 课时219.mp4 |
| │ 课时220.mp4 |
| │ 课时221.mp4 |
| │ 课时222.mp4 |
| │ 课时223.mp4 |
| │ 课时224.mp4 |
| │ 课时225.mp4 |
| │ 课时226.mp4 |
| │ 课时227.mp4 |
| │ 课时228.mp4 |
| │ 课时229.mp4 |
| │ 课时230.mp4 |
| │ 课时231.mp4 |
| │ 课时232.mp4 |
| │ 课时233.mp4 |
| │ 课时234.mp4 |
| │ 课时235.mp4 |
| │ 课时236.mp4 |
| │ 课时237.mp4 |
| │ 课时238.mp4 |
| │ 课时239.mp4 |
| │ 课时240.mp4 |
| │ 课时241.mp4 |
| │ 课时242.mp4 |
| │ 课时243.mp4 |
| │ 课时244.mp4 |
| │ 课时245.mp4 |
| │ 课时246.mp4 |
| │ 课时247.mp4 |
| │ 课时248.mp4 |
| │ 课时249.mp4 |
| │ 课时250.mp4 |
| │ 课时251.mp4 |
| │ 课时252.mp4 |
| │ 课时253.mp4 |
| │ 课时254.mp4 |
| │ 课时255.mp4 |
| │ 课时256.mp4 |
| │ 课时257.mp4 |
| │ 课时258.mp4 |
| │ 课时259.mp4 |
| │ 课时260.mp4 |
| │ 课时261.mp4 |
| │ 课时262.mp4 |
| │ 课时263.mp4 |
| │ 课时264.mp4 |
| │ 课时265.mp4 |
| │ 课时266.mp4 |
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| │ 课时269.mp4 |
| │ 课时270.mp4 |
| │ 课时271.mp4 |
| │ 课时272.mp4 |
| │ 课时273.mp4 |
| │ 课时274.mp4 |
| │ 课时275.mp4 |
| │ 课时276.mp4 |
| │ 课时277.mp4 |
| │ 课时278.mp4 |
| │ 课时279.mp4 |
| │ 课时280.mp4 |
| │ 课时281.mp4 |
| │ 课时282.mp4 |
| │ 课时283.mp4 |
| │ 课时284.mp4 |
| │ 课时285.mp4 |
| │ 课时286.mp4 |
| │ 课时287.mp4 |
| │ 课时288.mp4 |
| │ 课时289.mp4 |
| │ 课时290.mp4 |
| │ 课时291.mp4 |
| │ 课时292.mp4 |
| │ 课时293.mp4 |
| │ 课时294.mp4 |
| │ 课时295.mp4 |
| │ 课时296.mp4 |
| │ 课时297.mp4 |
| │ 课时298.mp4 |
| │ 课时299.mp4 |
| │ 课时300.mp4 |
| │ 课时301.mp4 |
| │ 课时302.mp4 |
| │ 课时303.mp4 |
| │ 课时304.mp4 |
| │ 课时305.mp4 |
| │ 课时306.mp4 |
| │ 课时307.mp4 |
| │ 课时308.mp4 |
| │ 课时309.mp4 |
| │ 课时310.mp4 |
| │ 课时311.mp4 |
| │ 课时312.mp4 |
| │ 课时313.mp4.baiduyun.p.downloading |
| │ 课时314.mp4 |
| │ 课时315.mp4 |
| │ 课时316.mp4 |
| │ 课时317.mp4 |
| │ 课时318.mp4 |
| │ 课时319.mp4 |
| │ 课时320.mp4 |
| │ 课时321.mp4 |
| │ 课时322.mp4 |
| │ 课时323.mp4 |
| │ 课时324.mp4 |
| │ 课时325.mp4 |
| │ 课时326.mp4 |
| │ 课时327.mp4 |
| │ 课时328.mp4 |
| │ 课时329.mp4 |
| │ 课时330.mp4 |
| │ 课时331.mp4 |
| │ 课时332.mp4 |
| │ 课时333.mp4 |
| │ 课时334.mp4 |
| │ 课时335.mp4 |
| │ 课时336.mp4 |
| │ 课时337.mp4 |
| │ 课时338.mp4 |
| │ 课时339.mp4 |
| │ 课时340.mp4 |
| │ 课时341.mp4 |
| │ 课时342.mp4 |
| │ 课时343.mp4 |
| │ 资料.zip |
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只要努力活下去，总有一天会笑着回忆。