B站九天-机器学习实战冲刺班三期

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B站九天-机器学习实战冲刺班三期
　 课件资料
　 LESSON 7.1（上）无监督学习与K-Means基.mp4
　 LESSON13.1.3 实现XGBoost回归：xgb原生代.mp4
　 LESSON 5.2 混淆矩阵与F1-Score.mp4
　 LESSON 11.3 AdaBoost的参数（下）：实践.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.11 时序特征分析.mp4
　 【实战技巧】Part 4.2 网格搜索超参数（下）.mp4
　 LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现（下）.mp4
　 LESSON 8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.9 多变量多项式.mp4
　 【特征工程】Part 3.1.4 基于数据探索.mp4
　 LESSON12.6 袋外数据与其他参数.mp4
　 LESSON13.2.2 目标函数及其相关参数.mp4
　 【特征工程】Part 2.6 连续变量分箱：.mp4
　 LESSON 9.1 集成算法开篇：Bagging方法的.mp4
　 LESSON 0 前言与导学（上）.mp4
　 LESSON 9.5 随机森林在巨量数据上的增.mp4
　 LESSON 3 线性回归的手动实现.mp4
　 【实战技巧】Part 4.1 海量特征衍生与筛选（上）.mp4
　 【特征工程】Part 2.1数据重编码：Or.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.7 多变量分组统.mp4
　 LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（上）.mp4
　 LESSON 8.2（上）CART分类树的建模流.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.2 评分函数与特.mp4
　 LESSON 2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法3.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.3 假设检验基本.mp4
　 LESSON 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.0 特征筛选技术.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.14 特征筛选方法.mp4
　 【电信用户流失】Part 1.6 数据探索性.mp4
　 LESSON 10.2 随机网格搜索（上）.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.23特征衍生实战.mp4
　 LESSON 6.3 （上）正则化、过拟合抑制.mp4
　 LESSON12.7 梯度提升树的参数空间与TP.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.11 feature_importan.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.5 统计演变特.mp4
　 LSEEON 9.2 随机森林回归器的实现.mp4
　 LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现(上).mp4
　 LESSON 5.3 ROC-AUC的计算方法、基本原理.mp4
　 LESSON 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.8 连续变量与离.mp4
　 【特征工程】Part 2.3 转化器流水线：.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.1 单变量特征衍.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.24 特征衍生实战.mp4
　 LESSON 13.4.2 化简XGBoost的目标函数.mp4
　 【实战技巧】Part 4.0第四部分导学.mp4
　 LESSON12.8 原理进阶 (1)：GBDT数学流程.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.20 分组统计高阶.mp4
　 LESSON 6.6.2 GridSearchCV的进阶使用方.mp4
　 LESSON 10.2 随机网格搜索（下）.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.18 NLP特征衍生函.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.7 离散变量之间.mp4
　 LESSON 6.5（下）Scikit-Learn中网格搜索.mp4
　 LESSON 13.3.2 XGBoost基于TPE的调参.mp4
　 LESSON 6.1Scikit-Learn快速入门.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.25 特征衍生实战.mp4
　 LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（下).mp4
　 LESSON 12.1 梯度提升树的基本思想与实.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.2 四则运算衍生.mp4
　 LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4
　 LESSON 8.4 CART回归树的建模流程与skle.mp4
　 LESSON 12.2 迭代过程中的参数(1)：GBDT.mp4
　 【电信用户流失】Part 1.1 业务背景与.mp4
　 LESSON 0 前言与导学（下）.mp4
　 LESSON 6.5（上）机器学习调参基础理.mp4
　 LESSON 12.3 迭代过程中的参数(2)：GBDT.mp4
　 【特征工程】Part 1.4 异常值检测.mp4
　 LESSON 9.3 随机森林回归器的参数.mp4
　 【特征工程】Part 3.1.5 借助IV值检验.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.4 卡方检验与特.mp4
　 【实战技巧】Part 4.1 海量特征衍生与 (下).mp4
　 LESSON12.9 原理进阶 (2)：拟合伪残差的.mp4
　 【特征工程】Part 1.5 相关性分析.mp4
　 LESSON13.2.6 XGBoost中的必要功能性参.mp4
　 LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降（下）.mp4
　 LESSON 10.1 开篇：超参数优化与枚举网.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.5 方差分析与特.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.8 多变量分组统.mp4
　 LESSON 2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法1.mp4
　 LESSON 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（下）.mp4
　 LESSON13.2.3 三种弱评估器与DART树详.mp4
　 【特征工程】Part 3.1.2 基于业务的新.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.22 关键特征衍生.mp4
　 LESSON 9.6 Bagging及随机森林6大面试热.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.10 互信息法特征.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.3 分组统计特征.mp4
　 【特征工程】Part 3.1.6 基于数据探索.mp4
　 LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（下）.mp4
　 LESSON 6.6.1多分类评估指标的macro与we.mp4
　 LESSON 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（上）.mp4
　 LESSON12.4 弱评估器结构参数：弗里德.mp4
　 LESSON 13.4.3 求解XGBoost的损失函数.mp4
　 LESSON 13.3.1 XGBoost的参数空间.mp4
　 LESSON 6.4 机器学习调参入门.mp4
　 【特征工程】Part 2.4 特征变换：数据.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.16 词向量化与T.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.1 缺失值过滤与.mp4
　 【特征工程】Part 3.1.3 基于业务的服.mp4
　 LESSON 8.1 决策树模型的核心思想与建.mp4
　 【特征工程】Part 1.3 字段类型转化与.mp4
　 LESSON 11.4 原理进阶：AdaBoost算法流程.mp4
　 【电信用户流失】Part 2.11 决策树模.mp4
　 LESSON 4.2 逻辑回归参数估计.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.12 时序特征衍生.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.26 特征衍生实战.mp4
　 LESSON 3.1 变量相关性基础理论.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.6 线性相关性的.mp4
　 LESSON 9.4 集成算法的参数空间与网格.mp4
　 【电信用户流失】Part 1.2 数据字段解.mp4
　 LESSON 11.2 AdaBoost的参数（上）：弱评.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.21 目标编码.mp4
　 LESSON 11.1 Boosting的基本思想与基本元.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.13 SFS方法与SFM方.mp4
　 LESSON 10.4 贝叶斯优化的基本流程.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.19 交叉组合与多.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.9 连续变量之间.mp4
　 LESSON 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN聚类.mp4
　 LESSON 3.3 线性回归手动实现与模型局限.mp4
　 LESSON 10.3 Halving网格搜索（下）.mp4
　 LESSON 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4
　 LESSON 10.3 Halving网格搜索（上）.mp4
　 【特征筛选】Part 3.3.12 RFE筛选与RFEC.mp4
　 LESSON13.1.2 实现XGBoost回归：sklearnAPI详.mp4
　 LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程（上）.mp4
　 【电信用户流失】Part 2.9自定义sklea.mp4
　 LESSON 13.4.1 XGBoost的基本数学流程.mp4
　 【特征工程】Part 2.5 连续变量分箱：.mp4
　 【电信用户流失】Part 2.7 逻辑回归机.mp4
　 LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降（上）.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.13 时序特征衍生.mp4
　 LESSON13.1.4 实现XGBoost分类：目标函数.mp4
　 【电信用户流失】Part 2.12 决策树模.mp4
　 【实战技巧】Part 4.2 网格搜索超参数 (上).mp4
　 LESSON13.2.1 基本迭代过程中的参数.mp4
　 LESSON 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.mp4
　 【特征工程】Part 3.1.1 特征衍生方法.mp4
　 LESSON 5.1 分类模型决策边界.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.17 NLP特征衍生方.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.14 时序特征衍生.mp4
　 LESSON13.2.4 弱评估器的分枝：结构分.mp4
　 LESSON 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4
　 LESSON12.5 梯度提升树的提前停止.mp4
　 LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（上）.mp4
　 LESSON 6.2 Scikit-Learn常用方法速通.mp4
　 LESSON13.2.5 控制复杂度：弱评估器的.mp4
　 LESSON 8.2（下）sklearn中CART分类树的参.mp4
　 【电信用户流失】Part 2.10 逻辑回归.mp4
　 LESSON 2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法2.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.6 多变量交叉组.mp4
　 LESSON 7.1（下）K-Means聚类的Scikit-Lear.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.4 多项式特征衍.mp4
　 LESSON13.1.1 XGBoost的基本思想.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.10 多变量多项式.mp4
　 LESSON 6.3（下） Scikit-Learn逻辑回归参.mp4
　 LESSON 10.8 基于Optuna实现多种优化.mp4
　 【特征工程】Part 3.2.15 时间序列分析.mp4
　 【电信用户流失】Part 2.8 逻辑回归机.mp4
　 【特征工程】Part 2.2 数据重编码：O.mp4
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