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00 离线版加密(金盾)
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12、IT行业专栏(金盾)
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【九天菜菜】【训练营6期】机器学习实战
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01.Lesson-0.1-前言与导学(上).mp4
02.Lesson-0.2-前言与导学(下).vip
03.Lesson-1.1-机器学习基本概念与建模流程(上).vip
04.Lesson-1.2-机器学习基本概念与建模流程(下).vip
05.Lesson-2.1-矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法(一).vip
06.Lesson-2.2-矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法(二).vip
07.Lesson-2.3-矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法(三).vip
08.Lesson-3.0-线性回归的手动实现.vip
09.Lesson-3.1-变量相关性基础理论.vip
10.Lesson-3.2-数据生成器与Python模块编写.vip
100.【特征工程】Part-2.7-逻辑回归机器学习流构建与训练.vip
101.【特征工程】Part-2.8-逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.vip
102.【特征工程】Part-2.9-自定义sklearn评估器网格搜索.vip
103.【特征工程】Part-2.10-逻辑回归模型解释与特征系数解读.vip
104.【特征工程】Part-2.11-决策树模型训练与优化.vip
105.【特征工程】Part-2.12-决策树模型解释与结果解读.vip
106.【特征衍生】Part-3.1.1-特征衍生方法综述.vip
107.【特征衍生】Part-3.1.2-基于业务的新用户标识字段创建与验证.vip
108.【特征衍生】Part-3.1.3-基于业务的服务购买字段创建.vip
109.【特征衍生】Part-3.1.4-基于数据探索的用户属性字段创建:基本思路与IV值计算过程.vip
11.Lesson-3.3-线性回归手动实现与模型局限.vip
110.【特征衍生】Part-3.1.5-借助IV值检验衍生特征有效性方法.vip
111.【特征衍生】Part-3.1.6-基于数据探索的合约字段创建与验证.vip
112.【特征衍生】Part-3.2.1-单变量特征衍生方法.vip
113.【特征衍生】Part-3.2.2-四则运算衍生与分组交叉衍生.vip
114.【特征衍生】Part-3.2.3-分组统计特征衍生.vip
115.【特征衍生】Part-3.2.4-多项式特征衍生.vip
116.【特征衍生】Part-3.2.5-统计演变特征.vip
117.【特征衍生】Part-3.2.6-多变量交叉组合特征衍生.vip
118.【特征衍生】Part-3.2.7-多变量分组统计衍生方法介绍.vip
119.【特征衍生】Part-3.2.8-多变量分组统计函数编写.vip
12.Lesson-3.4-机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.vip
120.【特征衍生】Part-3.2.9-多变量多项式衍生与笛卡尔积运算.vip
121.【特征衍生】Part-3.2.10-多变量多项式衍生函数创建.vip
122.【特征衍生】Part-3.2.11-时序特征分析方法.vip
123.【特征衍生】Part-3.2.12-时序特征衍生与自然周期划分.vip
124.【特征衍生】Part-3.2.13-时序特征衍生本质与时间差值衍生.vip
125.【特征衍生】Part-3.2.14-时序特征衍生函数创建.vip
126.【特征衍生】Part-3.2.15-时间序列分析简介.vip
127.【特征衍生】Part-3.2.16-词向量化与TF-IDF.vip
128.【特征衍生】Part-3.2.17-NLP特征衍生方法介绍.vip
129.【特征衍生】Part-3.2.18-NLP特征衍生函数编写与使用.vip
13.Lesson-4.1.1-逻辑回归模型构建与多分类学习方法(上).vip
130.【特征衍生】Part-3.2.19-交叉组合与多项式衍生高阶函数.vip
131.【特征衍生】Part-3.2.20-分组统计高阶函数编写.vip
132.【特征衍生】Part-3.2.21-目标编码.vip
133.【特征衍生】Part-3.2.22-关键特征衍生高阶函数.vip
134.【特征衍生】Part-3.2.23特征衍生实战-1.vip
135.【特征衍生】Part-3.2.24-特征衍生实战-2.vip
136.【特征衍生】Part-3.2.25-特征衍生实战-3.vip
137.【特征衍生】Part-3.2.26-特征衍生实战-4.vip
138.【特征衍生】Part-3.2.27-特征衍生流程总结.vip
139.【特征筛选】Part-3.3.0-特征筛选技术介绍.vip
14.Lesson-4.1.2-逻辑回归模型构建与多分类学习方法(下).vip
140.【特征筛选】Part-3.3.1-缺失值过滤与方差过滤.vip
141.【特征筛选】Part-3.3.2-评分函数与特征筛选评估器.vip
142.【特征筛选】Part-3.3.3-假设检验基本流程.vip
143.【特征筛选】Part-3.3.4-卡方检验与特征筛选.vip
144.【特征筛选】Part-3.3.5-方差分析与特征筛选.vip
145.【特征筛选】Part-3.3.6-线性相关性的F检验.vip
146.【特征筛选】Part-3.3.7-离散变量之间的互信息法.vip
147.【特征筛选】Part-3.3.8-连续变量与离散变量的互信息法.vip
148.【特征筛选】Part-3.3.9-连续变量之间的互信息计算过程.vip
149.【特征筛选】Part-3.3.10-互信息法特征筛选实践.vip
15.Lesson-4.2-逻辑回归参数估计.vip
150.【特征筛选】Part-3.3.11-feature_importance特征筛选.vip
151.【特征筛选】Part-3.3.12-RFE筛选与RFECV筛选.vip
152.【特征筛选】Part-3.3.13-SFS方法与SFM方法.vip
153.【特征筛选】Part-3.3.14-特征筛选方法总结.vip
154.【模型优化】Part-4.0第四部分导学.vip
155.【模型优化】Part-4.1.1-海量特征衍生与筛选(上).vip
156.【模型优化】Part-4.1.2-海量特征衍生与筛选(下).vip
157.【模型优化】Part-4.2.1-网格搜索超参数优化实战(上).vip
158.【模型优化】Part-4.2.2-网格搜索超参数优化实战(下).vip
159.【模型融合】Part-4.3.1-模型融合与深度森林技术体系介绍.vip
16.Lesson-4.3.1-梯度下降基本原理与手动实现(上).vip
160.【模型融合】Part-4.3.2.1-投票法与均值法.vip
161.【模型融合】Part-4.3.2.2-阈值移动的TPE搜索与交叉验证.vip
162.【模型融合】Part-4.3.3.1-加权平均融合与理论最优权重.vip
163.【模型融合】Part-4.3.3.2-加权平均法的经验法权重设置策略.vip
164.【模型融合】Part-4.3.3.3-基于搜索空间裁剪的权重搜索策略.vip
165.【模型融合】Part-4.3.3.4-交叉训练与Stacking融合的基本思路.vip
166.【模型融合】Part-4.3.4.1-交叉训练基本思想和数据准备.vip
167.【模型融合】Part-4.3.4.2-随机森林模型的交叉训练过程.vip
168.【模型融合】Part-4.3.4.3-决策树&逻辑回归的交叉训练.vip
169.【模型融合】Part-4.3.4.4-基于交叉训练的TPE搜索融合.vip
17.Lesson-4.3.2-梯度下降基本原理与手动实现(下).vip
170.【模型融合】Part-4.3.5.1-细粒度&多级分层加权融合原理.vip
171.【模型融合】Part-4.3.5.2-细粒度&多级分层加权融合实践.vip
172.【模型融合】Part-4.3.6.1-Stacking基本原理与手动实现方法.vip
173.【模型融合】Part-4.3.6.2-Stacking优化方法初阶.vip
174.【模型融合】Part-4.3.7.1-Stacking一级学习器训练策略.vip
175.【模型融合】Part-4.3.7.2-Stacking元学习器优化流程.vip
176.【模型融合】Part-4.3.8.1-Stacking自动超参数交叉训练函数.vip
177.【模型融合】Part-4.3.8.2-Stacking自动元学习器优化函数.vip
178.【模型融合】Part-4.3.9-Blending融合原理与实践.vip
179.【模型融合】Part-4.3.10-Blending融合进阶优化策略.vip
18.Lesson-4.4.1-随机梯度下降与小批量梯度下降(上).vip
180.【模型融合】Part-4.3.11.1-回归类集成算法优化策略(上).vip
181.【模型融合】Part-4.3.11.2-回归类集成算法优化策略(下).vip
182.【模型融合】Part-4.3.12.1-回归问题的加权平均融合方法实践.vip
183.【模型融合】Part-4.3.12.2-回归问题的Stacking&Blending融合.vip
184.【WDSM时序案例】00-赛题介绍、课件领取.vip
185.【WDSM时序案例】01-赛题理解(1)-理解流媒体平台基本业务.vip
186.【WDSM时序案例】02-赛题理解(2)-标签理解:用户留存分.vip
187.【WDSM时序案例】03-赛题理解(3)-解读测试数据集.vip
188.【WDSM时序案例】04-赛题理解(4)-解读登录数据集-(上).vip
189.【WDSM时序案例】04-赛题理解(4)-解读登录数据集-(下).vip
19.Lesson-4.4.2-随机梯度下降与小批量梯度下降(下).vip
190.【WDSM时序案例】05-赛题理解(5)-解读互动与视频播放信息.vip
191.【WDSM时序案例】06-赛题理解(6)-解读视频与用户画像信息.vip
192.【WDSM时序案例】07-赛题理解(7)-时间窗口与赛题难点.vip
193.【WDSM时序案例】08-理解时序预测(1)-单变量vs多变量时间序列.vip
194.【WDSM时序案例】09-理解时序预测(2)-时间序列的训练与预测(上).vip
195.【WDSM时序案例】10-理解时序预测(3)-时间序列的训练与预测(下).vip
196.【WDSM时序案例】11-理解时序预测(4)-2大关键预测类型与前沿时序领域.vip
197.【WDSM时序案例】12-理解时序预测(5)-统计学与机器学习中的时间序列模型.vip
198.【WDSM时序案例】13-理解时序预测(6)-深度学习领域的时间序列模型.vip
199.【WDSM时序案例】14【加餐】ARIMA模型详解(1)-AR自回归模型原理与公式.vip
20.Lesson-4.5.1-梯度下降优化基础:数据归一化与学习率调度(上).vip
200.【WDSM时序案例】15【加餐】ARIMA模型详解(2)-AR自回归模型的训练与测试流程.vip
201.【WDSM时序案例】16【加餐】时序模型-(3)-MA模型原理与公式讲解.vip
202.【WDSM时序案例】17【加餐】时序模型-(4)-MA模型训练与测试流程.vip
203.【WDSM时序案例】18【加餐】时序模型-(5)-ARIMA模型与差分运算.vip
204.【WDSM时序案例】19【加餐】时序模型-(6)-滞后算子与差分运算.vip
205.【WDSM时序案例】20【加餐】时序模型-(7)-ARIMA模型的平稳性要求.vip
206.【WDSM时序案例】21【加餐】时序模型-(8)-ACF与PACF的定义与图像.vip
207.【WDSM时序案例】22【加餐】时序模型-(9)-ACF和PACF的三种趋势.vip
208.【WDSM时序案例】23【加餐】时序模型-(10)-确定p、d、q的超参数值.vip
209.【WDSM时序案例】24【加餐】时序模型-(11)-时序模型的评估指标.vip
21.Lesson-4.5.2-梯度下降优化基础:数据归一化与学习率调度(下).vip
210.【WDSM时序案例】25【加餐】ARIMA模型的实现-(1)-ARIMA经典假设与建模流程.vip
211.【WDSM时序案例】26【加餐】ARIMA模型的实现-(2)-平稳性检验与差分运算.vip
212.【WDSM时序案例】27【加餐】ARIMA模型的实现-(3)-确定d值,进行建模.vip
213.【WDSM时序案例】28【加餐】ARIMA模型的实现-(4)-解读ARIMA的Sum表单.vip
214.【WDSM时序案例】29【加餐】ARIMA模型的实现-(5)-选择最佳参数组合.vip
215.【WDSM时序案例】30-多变量时序模型(1)-多变量模型的基本思想.vip
216.【WDSM时序案例】31-多变量时序模型(2)-VAR与VARMA模型的数学表示.vip
217.【WDSM时序案例】32-多变量时序模型(3)-VARMAX模型的代码实现.vip
218.【WDSM时序案例】33-机器学习中的时间序列(1)-Pmdarima实现SARIMAX.vip
219.【WDSM时序案例】34-机器学习中的时间序列(2)-Pmdarima实现滚动交叉验证.vip
22.Lesson-4.6.1-逻辑回归的手动实现方法(上).vip
220.【WDSM时序案例】35-机器学习中的时间序列(3)-Pmdarima实现滑窗交叉验证.vip
23.Lesson-4.6.2-逻辑回归的手动实现方法(下).vip
24.Lesson-5.1-分类模型决策边界.vip
25.Lesson-5.2-混淆矩阵与F1-Score.vip
26.Lesson-5.3-ROC-AUC的计算方法、基本原理与核心特性.vip
27.Lesson-6.1-Scikit-Learn快速入门.vip
28.Lesson-6.2-Scikit-Learn常用方法速通.vip
29.Lesson-6.3.1-正则化、过拟合抑制与特征筛选.vip
30.Lesson-6.3.2-Scikit-Learn逻辑回归参数详解.vip
31.Lesson-6.4-机器学习调参入门.vip
32.Lesson-6.5.1-机器学习调参基础理论.vip
33.Lesson-6.5.2-Scikit-Learn中网格搜索参数详解.vip
34.Lesson-6.6.1-多分类评估指标函数的使用方法.vip
35.Lesson-6.6.2-GridSearchCV的进阶使用方法.vip
36.Lesson-7.1.1-无监督学习与K-Means基本原理.vip
37.Lesson-7.1.2-K-Means聚类的Scikit-Learn实现.vip
38.Lesson-7.2-Mini-Batch-K-Means与DBSCAN聚类.vip
39.Lesson-8.1-决策树模型的核心思想与建模流程.vip
40.Lesson-8.2.1-CART分类树的建模流程.vip
41.Lesson-8.2.2-sklearn中CART分类树的参数详解.vip
42.Lesson-8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理介绍.vip
43.Lesson-8.4-CART回归树的建模流程与sklearn中评估器参数解释.vip
44.Lesson-9.1-集成算法开篇:Bagging方法的基本思想.vip
45.Lesson-9.2-随机森林回归器的实现.vip
46.Lesson-9.3-随机森林回归器的参数.vip
47.Lesson-9.4-集成算法的参数空间与网格优化.vip
48.Lesson-9.5-随机森林在巨量数据上的增量学习.vip
49.Lesson-9.6-Bagging及随机森林6大面试热点问题.vip
50.Lesson-10.1-开篇:超参数优化与枚举网格搜索的理论极限.vip
51.Lesson-10.2.1-随机网格搜索(上).vip
52.Lesson-10.2.2-随机网格搜索(下).vip
53.Lesson-10.3.1-Halving网格搜索(上).vip
54.Lesson-10.3.2-Halving网格搜索(下).vip
55.Lesson-10.4-贝叶斯优化的基本流程.vip
56.Lesson-10.5-BayesOpt-vs-HyperOpt-vs-Optuna.vip
57.Lesson-10.6-基于BayesOpt实现高斯过程gp优化.vip
58.Lesson-10.7-基于HyperOpt实现TPE优化.vip
59.Lesson-10.8-基于Optuna实现多种优化.vip
60.Lesson-11.1-Boosting的基本思想与基本元素.vip
61.Lesson-11.2-AdaBoost的参数(上):弱评估器与学习率.vip
62.Lesson-11.3-AdaBoost的参数(下):实践算法与损失函数.vip
63.Lesson-11.4-原理进阶:AdaBoost算法流程详解.vip
64.Lesson-12.1-梯度提升树的基本思想与实现.vip
65.Lesson-12.2-迭代过程中的参数(1):GBDT的初始化与多分类.vip
66.Lesson-12.3-迭代过程中的参数(2):GBDT的8种损失函数.vip
67.Lesson-12.4-弱评估器结构参数:弗里德曼均方误差.vip
68.Lesson-12.5-梯度提升树的提前停止.vip
69.Lesson-12.6-袋外数据与其他参数.vip
70.Lesson-12.7-梯度提升树的参数空间与TPE优化.vip
71.Lesson-12.8-原理进阶-(1):GBDT数学流程与残差概念辨析.vip
72.Lesson-12.9-原理进阶-(2):拟合伪残差的数学意义与数学证明.vip
73.Lesson-13.1.1-XGBoost的基本思想.vip
74.Lesson-13.1.2-实现XGBoost回归:sklearnAPI详解.vip
75.Lesson-13.1.3-实现XGBoost回归:xgb原生代码详解.vip
76.Lesson-13.1.4-实现XGBoost分类:目标函数与评估指标详解.vip
77.Lesson-13.2.1-基本迭代过程中的参数群.vip
78.Lesson-13.2.2-目标函数及其相关参数.vip
79.Lesson-13.2.3-三种弱评估器与DART树详解.vip
80.Lesson-13.2.4-弱评估器的分枝:结构分数与结构分数增益.vip
81.Lesson-13.2.5-控制复杂度:弱评估器的剪枝与训练数据.vip
82.Lesson-13.2.6-XGBoost中的必要功能性参数.vip
83.Lesson-13.3.1-XGBoost的参数空间.vip
84.Lesson-13.3.2-XGBoost基于TPE的调参.vip
85.Lesson-13.4.1-XGBoost的基本数学流程.vip
86.Lesson-13.4.2-化简XGBoost的目标函数.vip
87.Lesson-13.4.3-求解XGBoost的损失函数.vip
88.【特征工程】Part-1.1-业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.vip
89.【特征工程】Part-1.2-数据字段解释与数据质量检验.vip
90.【特征工程】Part-1.3-字段类型转化与缺失值填补.vip
91.【特征工程】Part-1.4-异常值检测.vip
92.【特征工程】Part-1.5-相关性分析.vip
93.【特征工程】Part-1.6-数据探索性分析与可视化呈现.vip
94.【特征工程】Part-2.1数据重编码:OrdinalEncoder过程.vip
95.【特征工程】Part-2.2-数据重编码:OneHotEncoder过程.vip
96.【特征工程】Part-2.3-转化器流水线:ColumnTransformer过程.vip
97.【特征工程】Part-2.4-特征变换:数据标准化与归一化.vip
98.【特征工程】Part-2.5-连续变量分箱:等宽、等频与聚类分箱.vip
99.【特征工程】Part-2.6-连续变量分箱:目标编码与有监督分箱.vip
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