机器学习实战训练营第三期

机器学习实战训练营2021课程介绍:

九天和菜菜两位老师，带你0基础高效入门，逐行推导算法原理，全解竞赛技巧代码，大厂经验倾囊相授！菜菜老师的machine learning有一说一最最清晰易懂!买过或者听过菜菜的课的人都知道菜菜的讲课风格，就是把那种复杂难啃的理论能给你讲的很舒服，能够让你明白。课程围绕当前算法工程师岗位要求进行的内容设计,完整学完课程平均可以达到大厂算法工程师的岗位能力要求.

课程目录:

——/九天&菜菜&菊安酱机器学习实战三期/
├──机器学习_资料.zip 
├──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 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
├──LSEEON 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
├──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
├──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
├──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
├──【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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