B站九天-机器学习实战冲刺班三期

📁 课件资料
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【特征工程】Part 2.2 数据重编码：O.mp4  [138.6 MB]
【特征工程】Part 3.2.15 时间序列分析.mp4  [186.6 MB]
LESSON13.1.1 XGBoost的基本思想.mp4  [240.9 MB]
【特征工程】Part 3.2.4 多项式特征衍.mp4  [111.5 MB]
LESSON 6.2 Scikit-Learn常用方法速通.mp4  [814.8 MB]
LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（上）.mp4  [384.5 MB]
LESSON 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4  [577.0 MB]
【特征工程】Part 3.2.14 时序特征衍生.mp4  [128.0 MB]
【电信用户流失】Part 2.12 决策树模.mp4  [144.6 MB]
LESSON13.1.4 实现XGBoost分类：目标函数.mp4  [275.5 MB]
LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降（上）.mp4  [1.0 GB]
LESSON 13.4.1 XGBoost的基本数学流程.mp4  [217.8 MB]
【电信用户流失】Part 2.9自定义sklea.mp4  [240.7 MB]
LESSON 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4  [348.5 MB]
LESSON 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN聚类.mp4  [683.3 MB]
LESSON 10.4 贝叶斯优化的基本流程.mp4  [413.2 MB]
【电信用户流失】Part 1.2 数据字段解.mp4  [92.6 MB]
【特征工程】Part 1.3 字段类型转化与.mp4  [206.9 MB]
LESSON 8.1 决策树模型的核心思想与建.mp4  [808.7 MB]
【特征工程】Part 2.4 特征变换：数据.mp4  [57.8 MB]
LESSON 6.4 机器学习调参入门.mp4  [957.8 MB]
LESSON 13.3.1 XGBoost的参数空间.mp4  [295.4 MB]
LESSON 6.6.1多分类评估指标的macro与we.mp4  [181.2 MB]
LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（下）.mp4  [796.3 MB]
【特征工程】Part 3.1.6 基于数据探索.mp4  [45.8 MB]
【特征筛选】Part 3.3.10 互信息法特征.mp4  [188.4 MB]
【特征工程】Part 3.2.22 关键特征衍生.mp4  [155.1 MB]
LESSON 2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法1.mp4  [549.0 MB]
【特征筛选】Part 3.3.5 方差分析与特.mp4  [231.8 MB]
LESSON 10.1 开篇：超参数优化与枚举网.mp4  [208.1 MB]
LESSON12.9 原理进阶 (2)：拟合伪残差的.mp4  [314.9 MB]
【实战技巧】Part 4.1 海量特征衍生与 (下).mp4  [226.8 MB]
LESSON 9.3 随机森林回归器的参数.mp4  [387.3 MB]
LESSON 6.5（上）机器学习调参基础理.mp4  [367.8 MB]
LESSON 13.3.2 XGBoost基于TPE的调参.mp4  [198.2 MB]
LESSON 6.5（下）Scikit-Learn中网格搜索.mp4  [611.6 MB]
【特征筛选】Part 3.3.7 离散变量之间.mp4  [297.8 MB]
【特征工程】Part 3.2.20 分组统计高阶.mp4  [248.8 MB]
【实战技巧】Part 4.0第四部分导学.mp4  [53.6 MB]
【特征工程】Part 3.2.24 特征衍生实战.mp4  [366.8 MB]
【特征工程】Part 3.2.1 单变量特征衍.mp4  [212.1 MB]
LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现(上).mp4  [858.2 MB]
LSEEON 9.2 随机森林回归器的实现.mp4  [208.8 MB]
【特征筛选】Part 3.3.11 feature_importan.mp4  [312.4 MB]
LESSON12.7 梯度提升树的参数空间与TP.mp4  [444.5 MB]
LESSON 6.3 （上）正则化、过拟合抑制.mp4  [1.1 GB]
【电信用户流失】Part 1.6 数据探索性.mp4  [94.1 MB]
LESSON 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4  [706.3 MB]
LESSON 2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法3.mp4  [1.1 GB]
【特征工程】Part 3.2.7 多变量分组统.mp4  [156.1 MB]
LESSON 9.5 随机森林在巨量数据上的增.mp4  [351.5 MB]
【特征工程】Part 2.6 连续变量分箱：.mp4  [104.5 MB]
LESSON13.2.2 目标函数及其相关参数.mp4  [249.8 MB]
【实战技巧】Part 4.2 网格搜索超参数（下）.mp4  [362.1 MB]
LESSON 11.3 AdaBoost的参数（下）：实践.mp4  [264.5 MB]
LESSON 5.2 混淆矩阵与F1-Score.mp4  [1.2 GB]
LESSON13.1.3 实现XGBoost回归：xgb原生代.mp4  [202.7 MB]
LESSON 7.1（上）无监督学习与K-Means基.mp4  [886.3 MB]
【特征工程】Part 3.2.11 时序特征分析.mp4  [198.7 MB]
LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现（下）.mp4  [567.3 MB]
LESSON 8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理.mp4  [516.5 MB]
【特征工程】Part 3.2.9 多变量多项式.mp4  [181.8 MB]
【特征工程】Part 3.1.4 基于数据探索.mp4  [148.3 MB]
LESSON12.6 袋外数据与其他参数.mp4  [220.9 MB]
LESSON 9.1 集成算法开篇：Bagging方法的.mp4  [233.4 MB]
LESSON 0 前言与导学（上）.mp4  [507.9 MB]
LESSON 3 线性回归的手动实现.mp4  [53.6 MB]
【实战技巧】Part 4.1 海量特征衍生与筛选（上）.mp4  [168.6 MB]
【特征工程】Part 2.1数据重编码：Or.mp4  [119.9 MB]
LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（上）.mp4  [1.1 GB]
LESSON 8.2（上）CART分类树的建模流.mp4  [746.0 MB]
【特征筛选】Part 3.3.2 评分函数与特.mp4  [216.8 MB]
【特征筛选】Part 3.3.3 假设检验基本.mp4  [157.2 MB]
【特征筛选】Part 3.3.0 特征筛选技术.mp4  [138.5 MB]
【特征筛选】Part 3.3.14 特征筛选方法.mp4  [284.1 MB]
LESSON 10.2 随机网格搜索（上）.mp4  [404.3 MB]
【特征工程】Part 3.2.23特征衍生实战.mp4  [332.1 MB]
【特征工程】Part 3.2.5 统计演变特.mp4  [119.7 MB]
LESSON 5.3 ROC-AUC的计算方法、基本原理.mp4  [1.2 GB]
LESSON 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp.mp4  [363.2 MB]
【特征筛选】Part 3.3.8 连续变量与离.mp4  [328.4 MB]
【特征工程】Part 2.3 转化器流水线：.mp4  [128.1 MB]
LESSON 13.4.2 化简XGBoost的目标函数.mp4  [188.6 MB]
LESSON12.8 原理进阶 (1)：GBDT数学流程.mp4  [313.7 MB]
LESSON 6.6.2 GridSearchCV的进阶使用方.mp4  [202.1 MB]
LESSON 10.2 随机网格搜索（下）.mp4  [247.6 MB]
【特征工程】Part 3.2.18 NLP特征衍生函.mp4  [210.1 MB]
LESSON 6.1Scikit-Learn快速入门.mp4  [1.1 GB]
【特征工程】Part 3.2.25 特征衍生实战.mp4  [368.9 MB]
LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（下).mp4  [803.5 MB]
LESSON 12.1 梯度提升树的基本思想与实.mp4  [331.8 MB]
【特征工程】Part 3.2.2 四则运算衍生.mp4  [162.3 MB]
LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4  [873.0 MB]
LESSON 8.4 CART回归树的建模流程与skle.mp4  [611.0 MB]
LESSON 12.2 迭代过程中的参数(1)：GBDT.mp4  [334.7 MB]
【电信用户流失】Part 1.1 业务背景与.mp4  [208.4 MB]
LESSON 0 前言与导学（下）.mp4  [665.7 MB]
LESSON 12.3 迭代过程中的参数(2)：GBDT.mp4  [230.0 MB]
【特征工程】Part 1.4 异常值检测.mp4  [67.5 MB]