机器学习实战-时序模型+超参数优化+特征工程+模型融合+企业级实战案例教程(53.32G)

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    机器学习实战-时序模型+超参数优化+特征工程+模型融合+企业级实战案例教程(53.32G)


    〖课程介绍〗:


    机器学习实战-时序模型+超参数优化+特征工程+模型融合+企业级实战案例教程(53.32G)

    〖课程目录〗:
       
    LESSON 0 前言与导学(上).mp4  507.92M
    LESSON 0 前言与导学(下).mp4  665.72M
    LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程(上).mp4  667.04M
    LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程(下).mp4  873.00M
    LESSON 10.1 开篇:超参数优化与枚举网.mp4  208.09M
    LESSON 10.2 随机网格搜索(上).mp4  404.30M
    LESSON 10.2 随机网格搜索(下).mp4  247.64M
    LESSON 10.3 Halving网格搜索(上).mp4  284.70M
    LESSON 10.3 Halving网格搜索(下).mp4  215.13M
    LESSON 10.4 贝叶斯优化的基本流程.mp4  413.20M
    LESSON 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.mp4  106.73M
    LESSON 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp.mp4  363.15M
    LESSON 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4  348.48M
    LESSON 10.8 基于Optuna实现多种优化.mp4  297.32M
    LESSON 11.1 Boosting的基本思想与基本元.mp4  134.00M
    LESSON 11.2 AdaBoost的参数(上):弱评.mp4  219.18M
    LESSON 11.3 AdaBoost的参数(下):实践.mp4  264.49M
    LESSON 11.4 原理进阶:AdaBoost算法流程.mp4  271.85M
    LESSON 12.1 梯度提升树的基本思想与实.mp4  331.82M
    LESSON 12.2 迭代过程中的参数(1):GBDT.mp4  334.71M
    LESSON 12.3 迭代过程中的参数(2):GBDT.mp4  229.97M
    LESSON 12.4 弱评估器结构参数:弗里德.mp4  278.19M
    LESSON 12.5 梯度提升树的提前停止.mp4  258.54M
    LESSON 12.6 袋外数据与其他参数.mp4  220.94M
    LESSON 12.7 梯度提升树的参数空间与TP.mp4  444.51M
    LESSON 12.8 原理进阶 (1):GBDT数学流程.mp4  313.68M
    LESSON 12.9 原理进阶 (2):拟合伪残差的.mp4  314.91M
    LESSON 13.1.1 XGBoost的基本思想.mp4  240.86M
    LESSON 13.1.2 实现XGBoost回归:sklearnAPI详.mp4  179.27M
    LESSON 13.1.3 实现XGBoost回归:xgb原生代.mp4  202.73M
    LESSON 13.1.4 实现XGBoost分类:目标函数.mp4  275.45M
    LESSON 13.2.1 基本迭代过程中的参数.mp4  154.26M
    LESSON 13.2.2 目标函数及其相关参数.mp4  249.79M
    LESSON 13.2.3 三种弱评估器与DART树详.mp4  299.00M
    LESSON 13.2.4 弱评估器的分枝:结构分.mp4  191.51M
    LESSON 13.2.5 控制复杂度:弱评估器的.mp4  254.70M
    LESSON 13.2.6 XGBoost中的必要功能性参.mp4  98.96M
    LESSON 13.3.1 XGBoost的参数空间.mp4  295.38M
    LESSON 13.3.2 XGBoost基于TPE的调参.mp4  198.23M
    LESSON 13.4.1 XGBoost的基本数学流程.mp4  217.80M
    LESSON 13.4.2 化简XGBoost的目标函数.mp4  188.57M
    LESSON 13.4.3 求解XGBoost的损失函数.mp4  140.54M
    LESSON 2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法1.mp4  548.95M
    LESSON 2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法2.mp4  471.44M
    LESSON 2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法3.mp4  1.09G
    LESSON 3 线性回归的手动实现.mp4  53.64M
    LESSON 3.1 变量相关性基础理论.mp4  395.16M
    LESSON 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4  576.97M
    LESSON 3.3 线性回归手动实现与模型局限.mp4  657.89M
    LESSON 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4  706.34M
    LESSON 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法(上).mp4  689.82M
    LESSON 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法(下).mp4  511.95M
    LESSON 4.2 逻辑回归参数估计.mp4  752.21M
    LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现(上).mp4  858.17M
    LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现(下).mp4  567.27M
    LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降(上).mp4  1.01G
    LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降(下).mp4  368.59M
    LESSON 4.5 梯度下降优化基础:数据归一化与学习率调度(上).mp4  1.11G
    LESSON 4.5 梯度下降优化基础:数据归一化与学习率调度(下).mp4  796.31M
    LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法(上).mp4  384.48M
    LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法(下).mp4  803.52M
    LESSON 5.1 分类模型决策边界.mp4  750.49M
    LESSON 5.2 混淆矩阵与F1-Score.mp4  1.18G
    LESSON 5.3 ROC-AUC的计算方法、基本原理.mp4  1.20G
    LESSON 6.1Scikit-Learn快速入门.mp4  1.06G
    LESSON 6.2 Scikit-Learn常用方法速通.mp4  814.75M
    LESSON 6.3 (上)正则化、过拟合抑制.mp4  1.09G
    LESSON 6.3(下) Scikit-Learn逻辑回归参.mp4  459.70M
    LESSON 6.4 机器学习调参入门.mp4  957.79M
    LESSON 6.5(上)机器学习调参基础理.mp4  367.79M
    LESSON 6.5(下)Scikit-Learn中网格搜索.mp4  611.61M
    LESSON 6.6.1多分类评估指标的macro与we.mp4  181.22M
    LESSON 6.6.2 GridSearchCV的进阶使用方.mp4  202.14M
    LESSON 7.1(上)无监督学习与K-Means基.mp4  886.32M
    LESSON 7.1(下)K-Means聚类的Scikit-Lear.mp4  453.62M
    LESSON 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN聚类.mp4  683.26M
    LESSON 8.1 决策树模型的核心思想与建.mp4  808.70M
    LESSON 8.2(上)CART分类树的建模流.mp4  745.97M
    LESSON 8.2(下)sklearn中CART分类树的参.mp4  567.79M
    LESSON 8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理.mp4  516.50M
    LESSON 8.4 CART回归树的建模流程与skle.mp4  611.01M
    LESSON 9.1 集成算法开篇:Bagging方法的.mp4  233.40M
    LESSON 9.2 随机森林回归器的实现.mp4  208.78M
    LESSON 9.3 随机森林回归器的参数.mp4  387.30M
    LESSON 9.4 集成算法的参数空间与网格.mp4  411.72M
    LESSON 9.5 随机森林在巨量数据上的增.mp4  351.50M
    LESSON 9.6 Bagging及随机森林6大面试热.mp4  358.45M
    【电信用户流失】Part 1.1 业务背景与.mp4  208.35M
    【电信用户流失】Part 1.2 数据字段解.mp4  92.59M
    【电信用户流失】Part 1.6 数据探索性.mp4  94.12M
    【电信用户流失】Part 2.10 逻辑回归.mp4  136.43M
    【电信用户流失】Part 2.11 决策树模.mp4  94.25M
    【电信用户流失】Part 2.12 决策树模.mp4  144.61M
    【电信用户流失】Part 2.7 逻辑回归机.mp4  178.07M
    【电信用户流失】Part 2.8 逻辑回归机.mp4  197.40M
    【电信用户流失】Part 2.9自定义sklea.mp4  240.75M
    【实战技巧】Part 4.0第四部分导学.mp4  53.59M
    【实战技巧】Part 4.1 海量特征衍生与 (下).mp4  226.79M
    【实战技巧】Part 4.1 海量特征衍生与筛选(上).mp4  168.60M
    【实战技巧】Part 4.2 网格搜索超参数 (上).mp4  392.56M
    【实战技巧】Part 4.2 网格搜索超参数(下).mp4  362.07M
    【特征工程】Part 1.3 字段类型转化与.mp4  206.89M
    【特征工程】Part 1.4 异常值检测.mp4  67.52M
    【特征工程】Part 1.5 相关性分析.mp4  112.83M
    【特征工程】Part 2.1数据重编码:Or.mp4  119.91M
    【特征工程】Part 2.2 数据重编码:O.mp4  138.55M
    【特征工程】Part 2.3 转化器流水线:.mp4  128.08M
    【特征工程】Part 2.4 特征变换:数据.mp4  57.80M
    【特征工程】Part 2.5 连续变量分箱:.mp4  159.94M
    【特征工程】Part 2.6 连续变量分箱:.mp4  104.52M
    【特征工程】Part 3.1.1 特征衍生方法.mp4  149.74M
    【特征工程】Part 3.1.2 基于业务的新.mp4  139.17M
    【特征工程】Part 3.1.3 基于业务的服.mp4  133.75M
    【特征工程】Part 3.1.4 基于数据探索.mp4  148.29M
    【特征工程】Part 3.1.5 借助IV值检验.mp4  181.29M
    【特征工程】Part 3.1.6 基于数据探索.mp4  45.76M
    【特征工程】Part 3.2.1 单变量特征衍.mp4  212.10M
    【特征工程】Part 3.2.10 多变量多项式.mp4  166.63M
    【特征工程】Part 3.2.11 时序特征分析.mp4  198.72M
    【特征工程】Part 3.2.12 时序特征衍生.mp4  135.39M
    【特征工程】Part 3.2.13 时序特征衍生.mp4  211.98M
    【特征工程】Part 3.2.14 时序特征衍生.mp4  127.96M
    【特征工程】Part 3.2.15 时间序列分析.mp4  186.64M
    【特征工程】Part 3.2.16 词向量化与T.mp4  238.88M
    【特征工程】Part 3.2.17 NLP特征衍生方.mp4  234.36M
    【特征工程】Part 3.2.18 NLP特征衍生函.mp4  210.06M
    【特征工程】Part 3.2.19 交叉组合与多.mp4  242.59M
    【特征工程】Part 3.2.2 四则运算衍生.mp4  162.32M
    【特征工程】Part 3.2.20 分组统计高阶.mp4  248.80M
    【特征工程】Part 3.2.21 目标编码.mp4  289.33M
    【特征工程】Part 3.2.22 关键特征衍生.mp4  155.13M
    【特征工程】Part 3.2.23特征衍生实战.mp4  332.08M
    【特征工程】Part 3.2.24 特征衍生实战.mp4  366.76M
    【特征工程】Part 3.2.25 特征衍生实战.mp4  368.95M
    【特征工程】Part 3.2.26 特征衍生实战.mp4  306.65M
    【特征工程】Part 3.2.3 分组统计特征.mp4  342.96M
    【特征工程】Part 3.2.4 多项式特征衍.mp4  111.53M
    【特征工程】Part 3.2.5 统计演变特.mp4  119.68M
    【特征工程】Part 3.2.6 多变量交叉组.mp4  154.68M
    【特征工程】Part 3.2.7 多变量分组统.mp4  156.09M
    【特征工程】Part 3.2.8 多变量分组统.mp4  141.22M
    【特征工程】Part 3.2.9 多变量多项式.mp4  181.84M
    【特征筛选】Part 3.3.0 特征筛选技术.mp4  138.51M
    【特征筛选】Part 3.3.1 缺失值过滤与.mp4  178.20M
    【特征筛选】Part 3.3.10 互信息法特征.mp4  188.41M
    【特征筛选】Part 3.3.11 feature_importan.mp4  312.40M
    【特征筛选】Part 3.3.12 RFE筛选与RFEC.mp4  349.96M
    【特征筛选】Part 3.3.13 SFS方法与SFM方.mp4  199.38M
    【特征筛选】Part 3.3.14 特征筛选方法.mp4  284.13M
    【特征筛选】Part 3.3.2 评分函数与特.mp4  216.77M
    【特征筛选】Part 3.3.3 假设检验基本.mp4  157.20M
    【特征筛选】Part 3.3.4 卡方检验与特.mp4  329.43M
    【特征筛选】Part 3.3.5 方差分析与特.mp4  231.76M
    【特征筛选】Part 3.3.6 线性相关性的.mp4  65.39M
    【特征筛选】Part 3.3.7 离散变量之间.mp4  297.79M
    【特征筛选】Part 3.3.8 连续变量与离.mp4  328.42M
    【特征筛选】Part 3.3.9 连续变量之间.mp4  186.11M
       

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