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极客-机器学习训练营1期

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9 f. y2 r& T9 }
2 i' u* b- x  ?( a" \9 z# W4 [; y极客-机器学习训练营1期
5 ]+ x$ Q9 i% q0 h├──00-开营仪式  % N( B5 g/ E5 K, Z0 z' ?7 o
|   ├──第0章·概论·如何成为实干型的机器学习工程师.pdf  886.17kb
" ^3 [1 s& p7 g/ ]& {: n|   └──开营直播_ev.mp4  349.72M: Q- `. \1 n; r
├──01-第01章:Python_R基础  
2 `5 b' k5 u3 ]8 d7 l  M7 N9 [) x4 L; i|   ├──PythonR 基础 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4  459.71M
0 N  _8 }( l' S' J" I9 Y|   ├──PythonR 基础 · 第二讲 · 第三部分_ev.mp4  186.50M( {0 L7 r7 T( \7 F
|   ├──PythonR 基础 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4  597.84M! \( s  e1 P3 z
|   ├──PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分_ev-笔记.PanD  0.09kb
& ]: Z+ }) S' H+ T|   ├──PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分_ev.mp4  235.65M6 l) h1 f& H0 D* r* K* m! e( |+ q
|   ├──PythonR 基础 · 第一讲 · 第一部分_ev.mp4  288.71M. G* V3 }: p* i" d% |
|   └──机器学习第零期-第1章.pdf  566.59kb' C3 k* R4 Z# X4 b$ S$ a5 a
├──02-第02章:Python 性能调优指南  2 _6 D( [( m7 J" G! u
|   ├──Python 性能调优指南 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4  806.86M: G# E$ G& U7 Y
|   ├──Python 性能调优指南 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  692.51M  ]9 e0 `3 a7 R  L  H* s8 ^
|   ├──第二章作业参考资料.zip  1.71kb: I1 J4 y4 s2 k) y
|   ├──机器学习-第2章.pdf  628.82kb
/ w) W0 X2 `" |1 U) H, f- B  ]|   └──作业.txt  0.91kb
& S1 ^( D) ]. `1 ?7 L& }2 n├──03-第03章:PythonR 中的数据操作及可视化  
, w2 n! L9 |+ }5 B0 E. F; O|   ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4  530.36M
. h8 S$ m3 j" y+ C6 t|   ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第三部分_ev.mp4  188.48M
8 T/ v8 x% A, U( @0 W& @, Q' V|   ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4  601.59M, h0 _& Q, r  f; j% u
|   ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第二部分_ev.mp4  163.50M
/ t2 z( W  r. {4 I5 n. U|   ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第三部分_ev.mp4  733.43M
! i) w# B' P- c7 N$ Y|   ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第一部分_ev.mp4  413.88M2 Q& G  u# T, X! P0 ?
|   ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  852.02M# c: ^, o* i" W- [7 A7 \' T
|   └──机器学习-第3章.pdf  453.96kb
4 k2 Q, c" m' {2 p! a2 r├──04-高等数学与线性代数加餐  
; N; J; @; a+ }- e6 b" U|   ├──高等数学与线性代数_ev.mp4  977.01M
. m) N6 G$ ], t, C* t) \8 q|   ├──机器学习-客户访谈与问卷调研加餐.pdf  467.07kb
" b9 x& w5 a) ?( M) ?0 r|   ├──机器学习-数学加餐.pdf  568.09kb9 E: G2 l8 N- W  J( j- ~
|   └──客户访谈与问卷调研_ev.mp4  139.19M5 d, O) H0 T  `: N5 K
├──05-第04章:机器学习基本概念  ' f* G7 K3 B0 l5 w6 J8 K6 D  S7 z
|   ├──机器学习-第4章.pdf  691.90kb
" N5 F! o! i- r) Q, G' r; \' j|   ├──机器学习基本概念 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4  1.19G
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, [( K2 u. R. y9 h- f+ K& X. d" a|   ├──机器学习基本概念 · 第三讲 · 第三部分_ev.mp4  995.01M4 P1 s  `) R3 e
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; g6 D' h# ?( A5 m2 {|   ├──机器学习基本概念 · 第一讲 · 第三部分_ev.mp4  2.25M
  N; Z+ z8 a; E4 S: j- @. A, {/ d* }|   └──机器学习基本概念 · 第一讲 · 第一部分.mp4  1.65G
9 _8 \: N" z( J/ \; S- x) k├──06-第05章:手撸机器学习算法  ! t+ w! ]5 F0 \9 d/ C. i
|   ├──机器学习-第5章.pdf  540.20kb
) ~' j) x' E4 j# T; C. B7 W|   ├──手撸机器学习算法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4  909.33M; H$ c% f9 p" S4 k3 ^( u
|   └──手撸机器学习算法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  1.00G5 B& _2 q" Q$ y) X# ]7 |. P
├──07-第06章:经典机器学习算法及调优  ! G: |  ?9 F: n& d4 i
|   ├──ML_chapter7_dataset.zip  3.81M! |3 G% {+ {+ V3 ]. S
|   ├──机器学习-第6章.pdf  785.80kb) N1 [, K$ c# K
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├──08-第07章:特征工程方法论  
  @# j3 l8 u, E# ?1 r, n. U|   ├──机器学习-第7章.pdf  1.02M
( ?( b' Z$ S. }% Y8 t0 d1 G|   ├──特征工程方法论 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4  987.42M/ g$ t# v+ E. m
|   └──特征工程方法论 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  424.56M
3 f  \# x5 q" q" ]9 R+ g├──09-第08章:集成学习方法  ) j) v0 V5 |* ]3 P' }
|   ├──机器学习-第8章.pdf  655.42kb) ~2 e3 x$ F7 H' `: a. c
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|   └──集成学习方法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  1015.68M& D9 x1 `1 E1 d4 F  \  J
├──10-第09章:深度学习基础及常见网络  3 g3 I) ~- R/ `: u  M# e& C4 e$ P
|   ├──机器学习-第9章.pdf  1.46M  o& f, F5 p2 ^
|   ├──深度学习基础及常见网络 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4  822.94M
! j6 d! Q- k  z5 a2 Z5 }|   ├──深度学习基础及常见网络 · 第三讲 · 直播完整版_ev.mp4  725.48M1 K/ s, |9 a! c0 U. ]
|   ├──深度学习基础及常见网络 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4  740.87M
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├──11-第10章:PyTorch 基本语法  
& }- S, x8 e7 J( R/ ]$ [! K+ g" O5 l|   ├──PyTorch 基本语法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4  815.25M. J. z4 b. p. u/ |4 x8 r
|   ├──PyTorch 基本语法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  811.66M
- F+ X! Y3 e8 \% A% X: ||   └──机器学习-第10章.pdf  989.83kb
( F& b( ]9 @( ?; M; r6 L* r3 ?0 e├──12-第11章:神经网络训练方法  
0 i3 j1 e# g7 x( F|   ├──机器学习-第11章.pdf  588.07kb6 W3 z9 V" B/ G0 K" u4 o, ?
|   ├──神经网络训练方法· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4  1.88G, b; ~6 _0 I3 U8 ]$ e& M' x
|   └──神经网络训练方法· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  1.00G
/ b- O* G3 Z; b5 C0 q├──13-第12章:AutoML 介绍  3 E1 h! d0 {- d9 b5 G: P; x
|   ├──AutoML 介绍· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4  866.85M
- O, F( A# F5 w( _|   ├──AutoML 介绍· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  629.82M7 @1 ~4 b% o0 Y! x* n* O' r& d
|   └──机器学习-第12章.pdf  687.11kb
2 d" E  ]3 ~, Z& j" T$ [1 ~├──14-第13章:Jax 简介  
2 C) T" l5 `- k) x" E3 Y1 c|   ├──Jax 简介· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4  213.92M' o% j  v% i2 C2 g
|   ├──Jax 简介· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4  574.73M! v  B: A4 X' f1 s& x4 Z# ~6 h$ L
|   └──机器学习-第13章.pdf  513.97kb
$ ~- v  R+ v* g( |- V├──15-第14章:使用 Kubernetes 进行部署  
" e; X' o( p" @& F|   └──使用 Kubernetes 进行部署 · 直播完整版_ev.mp4  883.44M6 E3 _1 p' `" l; F% S
└──17-加餐:机器学习进阶理论与战术  
6 m& Q6 m7 Q2 u# u( c4 u|   ├──加餐:CUDA 与 Tensor RT_ev.mp4  884.20M
2 ]1 H, ^& _2 j+ E|   ├──加餐:CV 的简单介绍_ev.mp4  601.24M
) q" m6 c; D, F5 R|   ├──加餐:K8s及课程总结_ev.mp4  204.38M
) `8 q% z7 h; k2 c/ z4 b|   ├──加餐:NLP 与 RL 的简单介绍_ev.mp4  737.03M: ^1 B- r# l- E& f- B+ j
|   └──加餐:公理化概率体系_ev.mp4  344.09M" D: Z7 b2 Q. ?8 |

) l" \; \* J: w, f9 O* C( U1 w3 r
' I3 b* j8 l8 X. Z0 @0 u/ _7 `! y
: x# M( ]9 D. I& Y; p- z: K4 r
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真是难得给力的帖子啊。
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无回帖,不论坛,这才是人道。
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我只是路过打酱油的。
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