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03.LESSON-0.1-前言与导学（上）.mp4
04.LESSON-0.2-前言与导学（下）.mp4
05.LESSON-1.1-机器学习基本概念与建模流程（上）.mp4
06.LESSON-1.2-机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4
07.LESSON-2.1-矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（一）.mp4
08.LESSON-2.2-矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（二）.mp4
09.LESSON-2.3-矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（三）.mp4
10.LESSON-3.0-线性回归的手动实现.mp4
100.Part-2.5-连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4
101.Part-2.6-连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4
102.Part-2.7-逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4
103.Part-2.8-逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4
104.Part-2.9-自定义sklearn评估器网格搜索.mp4
105.Part-2.10-逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4
106.Part-2.11-决策树模型训练与优化.mp4
107.Part-2.12-决策树模型解释与结果解读.mp4
108.Part-3.1.1-特征衍生方法综述.mp4
109.Part-3.1.2-基于业务的新用户标识字段创建与验证.mp4
11.LESSON-3.1-变量相关性基础理论.mp4
110.Part-3.1.3-基于业务的服务购买字段创建.mp4
111.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.mp4
112.Part-3.1.5-借助IV值检验衍生特征有效性方法.mp4
113.Part-3.1.6-基于数据探索的合约字段创建与验证.mp4
114.Part-3.2.1-单变量特征衍生方法.mp4
115.Part-3.2.2-四则运算衍生与分组交叉衍生.mp4
116.Part-3.2.3-分组统计特征衍生.mp4
117.Part-3.2.4-多项式特征衍生.mp4
118.Part-3.2.5-统计演变特征.mp4
119.Part-3.2.6-多变量交叉组合特征衍生.mp4
12.LESSON-3.2-数据生成器与Python模块编写.mp4
120.Part-3.2.7-多变量分组统计衍生方法介绍.mp4
121.Part-3.2.8-多变量分组统计函数编写.mp4
122.Part-3.2.9-多变量多项式衍生与笛卡尔积运算.mp4
123.Part-3.2.10-多变量多项式衍生函数创建.mp4
124.Part-3.2.11-时序特征分析方法.mp4
125.Part-3.2.12-时序特征衍生与自然周期划分.mp4
126.Part-3.2.13-时序特征衍生本质与时间差值衍生.mp4
127.Part-3.2.14-时序特征衍生函数创建.mp4
128.Part-3.2.15-时间序列分析简介.mp4
129.Part-3.2.16-词向量化与TF-IDF.mp4
13.LESSON-3.3-线性回归手动实现与模型局限.mp4
130.Part-3.2.17-NLP特征衍生方法介绍.mp4
131.Part-3.2.18-NLP特征衍生函数编写与使用.mp4
132.Part-3.2.19-交叉组合与多项式衍生高阶函数.mp4
133.Part-3.2.20-分组统计高阶函数编写.mp4
134.Part-3.2.21-目标编码.mp4
135.Part-3.2.22-关键特征衍生高阶函数.mp4
136.Part-3.2.23特征衍生实战-1.mp4
137.Part-3.2.24-特征衍生实战-2.mp4
138.Part-3.2.25-特征衍生实战-3.mp4
139.Part-3.2.26-特征衍生实战-4.mp4
14.LESSON-3.4-机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4
140.Part-3.2.27-特征衍生流程总结.mp4
141.Part-3.3.0-特征筛选技术介绍.mp4
142.Part-3.3.1-缺失值过滤与方差过滤.mp4
143.Part-3.3.2-评分函数与特征筛选评估器.mp4
144.Part-3.3.3-假设检验基本流程.mp4
145.Part-3.3.4-卡方检验与特征筛选.mp4
146.Part-3.3.5-方差分析与特征筛选.mp4
147.Part-3.3.6-线性相关性的F检验.mp4
148.Part-3.3.7-离散变量之间的互信息法.mp4
149.Part-3.3.8-连续变量与离散变量的互信息法.mp4
15.LESSON-4.1-逻辑回归模型构建与多分类学习方法（上）.mp4
150.Part-3.3.9-连续变量之间的互信息计算过程.mp4
151.Part-3.3.10-互信息法特征筛选实践.mp4
152.Part-3.3.11-feature_importance特征筛选.mp4
153.Part-3.3.12-RFE筛选与RFECV筛选.mp4
154.Part-3.3.13-SFS方法与SFM方法.mp4
155.Part-3.3.14-特征筛选方法总结.mp4
156.Part-4.0-第四部分导学.mp4
157.Part-4.1-海量特征衍生与筛选（上）.mp4
158.Part-4.1-海量特征衍生与筛选（下）.mp4
159.Part-4.2-网格搜索超参数优化实战（上）.mp4
16.LESSON-4.1-逻辑回归模型构建与多分类学习方法（下）.mp4
160.Part-4.2-网格搜索超参数优化实战（下）.mp4
161.Part-4.3.1-模型融合与深度森林技术体系介绍.mp4
162.Part-4.3.2.1-投票法与均值法.mp4
163.Part-4.3.2.2-阈值移动的TPE搜索与交叉验证.mp4
164.Part-4.3.3.1-加权平均融合与理论最优权重.mp4
165.Part-4.3.3.2-加权平均法的经验法权重设置策略.mp4
17.LESSON-4.2-逻辑回归参数估计.mp4
18.LESSON-4.3-梯度下降基本原理与手动实现（上）.mp4
19.LESSON-4.3-梯度下降基本原理与手动实现（下）.mp4
20.LESSON-4.4-随机梯度下降与小批量梯度下降（上）.mp4
21.LESSON-4.4-随机梯度下降与小批量梯度下降（下）.mp4
22.LESSON-4.5-梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（上）.mp4
23.LESSON-4.5-梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（下）.mp4
24.LESSON-4.6-逻辑回归的手动实现方法（上）.mp4
25.LESSON-4.6-逻辑回归的手动实现方法（下）.mp4
26.LESSON-5.1-分类模型决策边界.mp4
27.LESSON-5.2-混淆矩阵与F1-Score.mp4
28.LESSON-5.3-ROC-AUC的计算方法、基本原理与核心特性.mp4
29.LESSON-6.1-Scikit-Learn快速入门.mp4
30.LESSON-6.2-Scikit-Learn常用方法速通.mp4
31.LESSON-6.3-（上）正则化、过拟合抑制与特征筛选.mp4
32.LESSON-6.3（下）-Scikit-Learn逻辑回归参数详解.mp4
33.LESSON-6.4-机器学习调参入门.mp4
34.LESSON-6.5（上）机器学习调参基础理论.mp4
35.LESSON-6.5（下）Scikit-Learn中网格搜索参数详解.mp4
36.LESSON-6.6.1-多分类评估指标的macro与weighted过程.mp4
37.LESSON-6.6.2-GridSearPartCV的进阶使用方法.mp4
38.LESSON-7.1（上）无监督学习与K-Means基本原理.mp4
39.LESSON-7.1（下）K-Means聚类的Scikit-Learn实现.mp4
40.LESSON-7.2-Mini-BatPart-K-Means与DBSCAN聚类.mp4
41.LESSON-8.1-决策树模型的核心思想与建模流程.mp4
42.LESSON-8.2（上）CART分类树的建模流程.mp4
43.LESSON-8.2（下）sklearn中CART分类树的参数详解.mp4
44.LESSON-8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理介绍.mp4
45.LESSON-8.4-CART回归树的建模流程与sklearn中评估器参数解释.mp4
46.LESSON-9.1-集成算法开篇：Bagging方法的基本思想.mp4
47.LESSON-9.2-随机森林回归器的实现.mp4
48.LESSON-9.3-随机森林回归器的参数.mp4
49.LESSON-9.4-集成算法的参数空间与网格优化.mp4
50.LESSON-9.5-随机森林在巨量数据上的增量学习.mp4
51.LESSON-9.6-Bagging及随机森林6大面试热点问题.mp4
52.LESSON-10.1-开篇：超参数优化与枚举网格搜索的理论极限.mp4
53.LESSON-10.2-随机网格搜索（上）.mp4
54.LESSON-10.2-随机网格搜索（下）.mp4
55.LESSON-10.3-Halving网格搜索（上）.mp4
56.LESSON-10.3-Halving网格搜索（下）.mp4
57.LESSON-10.4-贝叶斯优化的基本流程.mp4
58.LESSON-10.5-BayesOpt-vs-HyperOpt-vs-Optuna.mp4
59.LESSON-10.6-基于BayesOpt实现高斯过程gp优化.mp4
60.LESSON-10.7-基于HyperOpt实现TPE优化.mp4
61.LESSON-10.8-基于Optuna实现多种优化.mp4
62.LESSON-11.1-Boosting的基本思想与基本元素.mp4
63.LESSON-11.2-AdaBoost的参数（上）：弱评估器与学习率.mp4
64.LSEEON-11.3-AdaBoost的参数（下）：实践算法与损失函数.mp4
65.LESSON-11.4-原理进阶：AdaBoost算法流程详解.mp4
66.LESSON-12.1-梯度提升树的基本思想与实现.mp4
67.LESSON-12.2-迭代过程中的参数(1)：GBDT的初始化与多分类.mp4
68.LESSON-12.3-迭代过程中的参数(2)：GBDT的8种损失函数.mp4
69.LESSON-12.4-弱评估器结构参数：弗里德曼均方误差.mp4
70.LESSON-12.5-梯度提升树的提前停止.mp4
71.LESSON12.6-袋外数据与其他参数.mp4
72.LESSON12.7-梯度提升树的参数空间与TPE优化.mp4
73.LESSON12.8-原理进阶-(1)：GBDT数学流程与残差概念辨析.mp4
74.LESSON12.9-原理进阶-(2)：拟合伪残差的数学意义与数学证明.mp4
75.LESSON13.1.1-本周内容导学-+-XGBoost的基本思想.mp4
76.LESSON13.1.2-实现XGBoost回归：sklearnAPI详解.mp4
77.LESSON13.1.3-实现XGBoost回归：xgb原生代码详解.mp4
78.LESSON13.1.4-实现XGBoost分类：目标函数与评估指标详解.mp4
79.LESSON-13.2.1-基本迭代过程中的参数群.mp4
80.LESSON-13.2.2-目标函数及其相关参数.mp4
81.LESSON-13.2.3-三种弱评估器与DART树详解.mp4
82.LESSON-13.2.4-弱评估器的分枝：结构分数与结构分数增益.mp4
83.LESSON-13.2.5-控制复杂度：弱评估器的减枝与训练数据.mp4
84.LESSON-13.2.6-XGBoost中的必要功能性参数.mp4
85.LESSON-13.3.1-XGBoost的参数空间.mp4
86.LESSON-13.3.2-XGBoost基于TPE的调参.mp4
87.LESSON-13.4.1-XGBoost的基本数学流程.mp4
88.LESSON-13.4.2-化简XGBoost的目标函数.mp4
89.LESSON-13.4.3-求解XGBoost的损失函数.mp4
90.Part-1.1-业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4
91.Part-1.2-数据字段解释与数据质量检验.mp4
92.Part-1.3-字段类型转化与缺失值填补.mp4
93.Part-1.4-异常值检测.mp4
94.Part-1.5-相关性分析.mp4
95.Part-1.6-数据探索性分析与可视化呈现.mp4
96.Part-2.1数据重编码：OrdinalEncoder过程.mp4
97.Part-2.2-数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4
98.Part-2.3-转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4
99.Part-2.4-特征变换：数据标准化与归一化.mp4

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