花书训练营【第二期】（完结）【2019】

00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴 [71.61K]

看开营仪式，了解学习模式.docx [14.72K]

深度输出活动.docx [56.89K]

01 第一周线性代数 [171.52M]

pca.mp4 [42.45M]

矩阵对角化以及svd分解.mp4 [90.32M]

伪逆矩阵最小二乘.mp4 [38.72M]

资料下载.doc [31.50K]

02 第一周：概率与信息伦，数值计算， [262.35M]

极大似然估计.mp4 [36.02M]

无约束最优化.mp4 [146.44M]

有约束最优化.mp4 [79.89M]

03 第一周：本周学习任务简单总结 [100.50K]

03第一周：本周学习任务简单总结.doc [100.50K]

04 第二周 机器学习算法基本概念， [124.82M]

估计、偏差和方差.mp4 [23.01M]

过拟合欠拟合超参数验证集.mp4 [55.62M]

机器学习算法基本概念.doc [51.50K]

机器学习算法基本概念.mp4 [46.14M]

05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归， [89.41M]

贝叶斯统计.mp4 [24.18M]

逻辑回归.mp4 [65.23M]

06 第二周：本周学习任务简单总结 [13.44K]

第二周：本周学习任务简单总结.docx [13.44K]

07 第三周：lda与svm算法， [208.37M]

lda.mp4 [82.50M]

svm.mp4 [125.88M]

08 第三周：随机梯度下降， [80.40M]

决策树，加，.mp4 [80.40M]

09 第三周：本周学习任务简单总结 [455.50K]

08第三周：本周学习任务简单总结，.doc [455.50K]

10 第四周：前馈神经网络损失函数 [197.39M]

激活函数损失函数，加，.mp4 [114.76M]

前馈神经网络结构表达能力.mp4 [82.63M]

11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、， [95.55M]

前向后向算法、.mp4 [95.55M]

12 第四周：直播答疑日 [918.60M]

第四周：直播答疑日.mp4 [918.60M]

13 第四周：本周学习任务简单总结 [14.67K]

第四周：本周学习任务简单总结.docx [14.67K]

14 第五周：范数惩罚正则化， [203.11M]

范数惩罚正则化，加，.mp4 [92.40M]

数据增强baggingdropout.mp4 [110.71M]

15 第五周：深度模型中的优化 [294.89M]

第五周：深度模型中的优化.mp4 [294.89M]

16 第五周：本周学习任务简单总结， [73.33K]

总结.docx [73.33K]

17 第五周：直播答疑 [521.05M]

直播答疑.mp4 [521.05M]

18 第六周：卷积神经网络基础， [267.49M]

cnn前向后向，加，.mp4 [124.14M]

局部感知权值共享，加，.mp4 [143.35M]

19 第六周：卷积函数变体 [308.65M]

lenetalexnet，.mp4 [134.67M]

vggnetgooglenet，.mp4 [173.98M]

20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日， [776.49M]

答疑.mp4 [776.48M]

第六周：本周学习任务简单总结.docx [15.06K]

21 第七周：rnn概念&前向传播 [96.43M]

rnn概念&前向传播，加，.mp4 [96.43M]

22 第七周：rnn反向传播与并行计算， [68.88M]

rnn反向传播与并行计算.mp4 [68.88M]

23 第七周：本周学习任务简单总结 [15.09K]

第七周：本周学习任务简单总结.docx [15.09K]

24 第八周：lstm， [92.52M]

lstm.mp4 [92.52M]

25 第八周：gru， [75.39M]

gru.mp4 [75.39M]

26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日， [84.22M]

任务总结.docx [195.90K]

直播答疑.mp4 [84.03M]

27 第九周：推理加速、训练加速 [203.21M]

推理加速，加，.mp4 [156.39M]

训练加速.mp4 [46.82M]

28 第九周：自适应和gan， [38.72M]

28第九周：自适应和gan.mp4 [38.72M]

29 第九周：本周学习任务简单总结， [13.39K]

第九周：本周学习任务简单总结.docx [13.39K]

花书第二期视频课ppt（完结）， [24.80M]

第二周和第三周：机器学习基础.pdf [4.58M]

第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf [1.52M]

第六周：第九章卷积网络2.0，加，.pdf [3.08M]

第七、八周：第十章循环神经网络.pdf [3.05M]

第四周：深度前馈网络，加，.pdf [2.88M]

第五周：深度学习中的正则化，加，.pdf [2.97M]

第五周深度模型的优化.pdf [5.16M]

第一周：数学基础(修正版）.pdf [1.56M]