B站 九天Hector 机器学习实战训练营三期

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2021机器学习公开课合集上线啦,10小时精品课程内容~LSP们讲课的小姐姐长的蛮PL的,还不快上~

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《B站 九天Hector 机器学习实战训练营三期》

资源目录

——/计算机教程/09其他/152-B站九天-机器学习实战三期/
├──机器学习_冲刺班  
|   ├──Lesson 0  
|   ├──Lesson 01  
|   ├──Lesson 02.矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法  
|   ├──Lesson 03.线性回归手动实现  
|   ├──Lesson 04.逻辑回归基本原理与手动实现方法  
|   ├──Lesson 05.分类模型决策边界与模型评估指标  
|   ├──Lesson 06.Scikit-Learn使用与进阶  
|   ├──Lesson 07.聚类模型  
|   ├──Lesson 08.决策树模型  
|   ├──Lesson 09.随机森林模型  
|   ├──Lesson 10.超参数优化算法 - 网格优化方法  
|   ├──Lesson 11.AdaBoost  
|   ├──Lesson 12.GBDT  
|   ├──Lesson 13.XGBoost  
|   ├──【特征工程】电信用户流失案例  
|   └──就业指导【直播】  
├──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 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 9.3 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
├──LESSON12.4 弱评估器结构参数:弗里德.mp4  278.19M
├──LESSON12.5 梯度提升树的提前停止.mp4  258.54M
├──LESSON12.6 袋外数据与其他参数.mp4  220.94M
├──LESSON12.7 梯度提升树的参数空间与TP.mp4  444.51M
├──LESSON12.8 原理进阶 (1):GBDT数学流程.mp4  313.68M
├──LESSON12.9 原理进阶 (2):拟合伪残差的.mp4  314.91M
├──LESSON13.1.1 XGBoost的基本思想.mp4  240.86M
├──LESSON13.1.2 实现XGBoost回归:sklearnAPI详.mp4  179.27M
├──LESSON13.1.3 实现XGBoost回归:xgb原生代.mp4  202.73M
├──LESSON13.1.4 实现XGBoost分类:目标函数.mp4  275.45M
├──LESSON13.2.1 基本迭代过程中的参数.mp4  154.26M
├──LESSON13.2.2 目标函数及其相关参数.mp4  249.79M
├──LESSON13.2.3 三种弱评估器与DART树详.mp4  299.00M
├──LESSON13.2.4 弱评估器的分枝:结构分.mp4  191.51M
├──LESSON13.2.5 控制复杂度:弱评估器的.mp4  254.70M
├──LESSON13.2.6 XGBoost中的必要功能性参.mp4  98.96M
├──LSEEON 9.2 随机森林回归器的实现.mp4  208.78M
├──【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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  1. xuxu1633说道:

    谢谢分享 :smile:

  2. leejamin说道:

    学习学习

  3. 微风掠过说道:

    感谢分享

  4. Dean2021说道:

    学习学习

  5. chenrun说道:

    学习

  6. hello_world说道:

    讲课的小姐姐长的蛮PL的,还不快上 :lol: :lol: 我怎么就看到一个。。男

  7. mjiansun说道:

    谢谢分享

  8. ivySunny说道:

    没事学学

  9. xwl123说道:

    这个很可以哦

  10. 42606798说道:

    一直在收藏 :razz:

  11. KT说道:

    学习下

  12. 蕉鹿梦说道:

    看过caicai的机器学习课程很好,学习一下新版的。

  13. 小桃酱芝说道:

    感谢分享

  14. davyy说道:

    机器学习

  15. padluo说道:

    看过caicai的机器学习课程很好,学习一下新版的。

  16. Tomoya说道:

    学习

  17. kun说道:

    一直在收藏 :razz:

  18. hinmer说道:

    来了,感谢分享

  19. 北山说道:

    学习

  20. mr_edward说道:

    感谢分享 :evil:

  21. lastapple说道:

    学习

  22. ccccczy说道:

    这个可以奥!

  23. denny说道:

    谢谢分享

  24. 忘记你说道:

    感谢分享 :evil: :eek:

  25. 问天说道:

    学习学习,感谢分享

  26. lizefu说道:

    B站课程貌似不全

  27. 消失的海岸线说道:

    谢谢分享 学习一下这个课程

  28. Garmin说道:

    感谢分享 :evil:

  29. brycemm说道:

    感谢分享

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