机器学习实战三期-涵盖经典机器学习、集成学习、时序模型等_53.31GB

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文件名称：	机器学习实战三期-涵盖经典机器学习、集成学习、时序模型等纯_共：53.31GB
文件总数量：	158条
压缩文件数量：	0条
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疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2023-07-11 08:57:32

目录：【机器学习实战三期-涵盖经典机器学习、集成学习、时序模型等】
    【特征筛选】Part3.3.6线X相关X的.mp4　[65.39MB]
    LESSON10.2随机网格搜索（上）.mp4　[404.30MB]
    LESSON9.4集成算法的参数空间与网格.mp4　[411.72MB]
    LESSON3.4机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4　[706.34MB]
    【特征工程】Part2.4特征变换：数据.mp4　[57.80MB]
    LESSON4.6逻辑回归的手动实现方法（下).mp4　[803.52MB]
    LESSON2矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法3.mp4　[1.09GB]
    LESSON11.3AdaBoost的参数（下）：实践.mp4　[264.49MB]
    【特征工程】Part3.2.18NLP特征衍生函.mp4　[210.05MB]
    LESSON7.1（上）无监督学习与K-Means基.mp4　[886.32MB]
    【特征筛选】Part3.3.8连续变量与离.mp4　[328.42MB]
    LESSON8.2（下）sklearn中CART分类树的参.mp4　[567.79MB]
    【特征工程】Part3.2.25特征衍生实战.mp4　[368.94MB]
    LESSON13.2.1基本迭代过程中的参数.mp4　[154.25MB]
    LESSON0前言与导学（下）.mp4　[665.71MB]
    LESSON7.2MiniBatchK-Means与DBSCAN聚类.mp4　[683.25MB]
    LESSON8.1决策树模型的核心思想与建.mp4　[808.69MB]
    LESSON5.3ROC-AUC的计算方法、基本原理.mp4　[1.20GB]
    LESSON13.2.6XGBoost中的必要功能X参.mp4　[98.95MB]
    LESSON10.7基于***rOpt实现TPE优化.mp4　[348.47MB]
    LESSON10.6基于BayesOpt实现高斯过程gp.mp4　[363.15MB]
    【特征筛选】Part3.3.10互信息法特征.mp4　[188.40MB]
    LESSON11.1Boosting的基本思想与基本元.mp4　[133.99MB]
    【电信用户流失】Part2.9自定义sklea.mp4　[240.74MB]
    【特征工程】Part3.1.6基于数据探索.mp4　[45.75MB]
    【特征工程】Part3.2.12时序特征衍生.mp4　[135.38MB]
    LESSON10.1开篇：超参数优化与枚举网.mp4　[208.09MB]
    LESSON8.4CART回归树的建模流程与skle.mp4　[611.00MB]
    LESSON10.2随机网格搜索（下）.mp4　[247.63MB]
    【特征工程】Part2.3转化器流水线：.mp4　[128.08MB]
    LESSON10.5BayesOptvs***rOptvsOptuna.mp4　[106.72MB]
    LESSON6.1Scikit-Learn快速入门.mp4　[1.06GB]
    LESSON9.6Bagging及随机森林6大面试热.mp4　[358.45MB]
    【电信用户流失】Part2.7逻辑回归机.mp4　[178.07MB]
    【电信用户流失】Part1.1业务背景与.mp4　[208.35MB]
    LESSON6.4机器学习调参入门.mp4　[957.78MB]
    LESSON13.1.4实现XGBoost分类：目标函数.mp4　[275.45MB]
    LESSON13.1.3实现XGBoost回归：xgb原生代.mp4　[202.72MB]
    LESSON13.1.2实现XGBoost回归：sklearnAPI详.mp4　[179.27MB]
    LESSON13.2.2目标函数及其相关参数.mp4　[249.78MB]
    【特征工程】Part3.1.2基于业务的新.mp4　[139.17MB]
    【特征工程】Part3.2.14时序特征衍生.mp4　[127.95MB]
    LESSON12.7梯度提升树的参数空间与TP.mp4　[444.51MB]
    LESSON13.2.3三种弱评估器与DART树详.mp4　[298.99MB]
    LESSON4.4随机梯度下降与小批量梯度下降（下）.mp4　[368.59MB]
    【特征工程】Part3.1.5借助IV值检验.mp4　[181.29MB]
    LESSON12.1梯度提升树的基本思想与实.mp4　[331.81MB]
    LESSON13.2.5控制复杂度：弱评估器的.mp4　[254.69MB]
    LESSON7.1（下）K-Means聚类的Scikit-Lear.mp4　[453.61MB]
    LESSON5.2混淆矩阵与F1-Score.mp4　[1.17GB]
    【特征工程】Part3.2.7多变量分组统.mp4　[156.09MB]
    【电信用户流失】Part2.10逻辑回归.mp4　[136.43MB]
    【特征工程】Part3.2.21目标编码.mp4　[289.32MB]
    【特征筛选】Part3.3.14特征筛选方法.mp4　[284.13MB]
    【特征筛选】Part3.3.13SFS方法与SFM方.mp4　[199.38MB]
    【特征工程】Part3.2.19交叉组合与多.mp4　[242.58MB]
    LESSON13.4.1XGBoost的基本数学流程.mp4　[217.80MB]
    LESSON10.3Halving网格搜索（下）.mp4　[215.13MB]
    【特征筛选】Part3.3.1缺失值过滤与.mp4　[178.20MB]
    LESSON4.1逻辑回归模型构建与多分类学习方法（上）.mp4　[689.82MB]
    【特征工程】Part3.1.4基于数据探索.mp4　[148.28MB]
    LESSON6.3（上）正则化、过拟合抑制.mp4　[1.08GB]
    【电信用户流失】Part2.11决策树模.mp4　[94.25MB]
    LESSON2矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法2.mp4　[471.44MB]
    LESSON6.6.2GridSearchCV的进阶使用方.mp4　[202.14MB]
    【特征工程】Part3.2.11时序特征分析.mp4　[198.72MB]
    LESSON4.6逻辑回归的手动实现方法（上）.mp4　[384.48MB]
    【特征筛选】Part3.3.0特征筛选技术.mp4　[138.51MB]
    LESSON13.4.2化简XGBoost的目标函数.mp4　[188.56MB]
    【特征筛选】Part3.3.4卡方检验与特.mp4　[329.42MB]
    LESSON1机器学习基本概念与建模流程（上）.mp4　[667.04MB]
    LESSON9.5随机森林在巨量数据上的增.mp4　[351.50MB]
    LESSON6.5（上）机器学习调参基础理.mp4　[367.78MB]
    LESSON3.2数据生成器与Python模块编写.mp4　[576.97MB]
    【特征工程】Part3.2.3分组统计特征.mp4　[342.96MB]
    【特征工程】Part3.2.5统计演变特.mp4　[119.67MB]
    【特征工程】Part3.2.10多变量多项式.mp4　[166.63MB]
    【特征筛选】Part3.3.9连续变量之间.mp4　[186.10MB]
    【电信用户流失】Part2.12决策树模.mp4　[144.60MB]
    LESSON6.6.1多分类评估指标的macro与we.mp4　[181.22MB]
    【特征工程】Part3.2.22关键特征衍生.mp4　[155.12MB]
    【特征筛选】Part3.3.3假设检验基本.mp4　[157.20MB]
    LESSON12.4弱评估器结构参数：弗里德.mp4　[278.19MB]
    【特征工程】Part3.1.3基于业务的服.mp4　[133.74MB]
    【特征工程】Part3.2.20分组统计高阶.mp4　[248.79MB]
    【特征工程】Part3.2.1单变量特征衍.mp4　[212.09MB]
    LESSON4.3梯度下降基本原理与手动实现(上).mp4　[858.17MB]
    LESSON9.1集成算法开篇：Bagging方法的.mp4　[233.39MB]
    【特征工程】Part3.2.15时间序列分析.mp4　[186.64MB]
    LESSON12.2迭代过程中的参数(1)：GBDT.mp4　[334.71MB]
    LESSON9.3随机森林回归器的参数.mp4　[387.29MB]
    LESSON4.4随机梯度下降与小批量梯度下降（上）.mp4　[1.00GB]
    LESSON13.3.1XGBoost的参数空间.mp4　[295.37MB]
    LESSON10.3Halving网格搜索（上）.mp4　[284.69MB]
    LESSON8.2（上）CART分类树的建模流.mp4　[745.96MB]
    【电信用户流失】Part2.8逻辑回归机.mp4　[197.40MB]
    【特征工程】Part3.2.13时序特征衍生.mp4　[211.98MB]
    LESSON1机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4　[872.99MB]
    【电信用户流失】Part1.6数据探索X.mp4　[94.12MB]
    LESSON3.3线X回归手动实现与模型局限.mp4　[657.89MB]