【尊享】ZX088 – 机器学习训练营4期 [88.4G]

【尊享】ZX088 – 机器学习训练营4期 [88.4G]

┣━━视频 [88G]
┃ ┣━━Lesson 0.课程导学 [1.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 0.1 前言与导学（上）.abc [687.9M]
┃ ┃ ┗━━LESSON 0.2 前言与导学（下）.abc [777.1M]
┃ ┣━━Lesson 01.机器学习基本概念及建模流程 [1.7G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 1.1 机器学习基本概念与建模流程（上）.abc [672.9M]
┃ ┃ ┗━━LESSON 1.2 机器学习基本概念与建模流程（下）.abc [1.1G]
┃ ┣━━Lesson 02.矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法 [2.2G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 2.1 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（一）.abc [498M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 2.2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（二）.abc [1.2G]
┃ ┃ ┗━━LESSON 2.3 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（三）.abc [479.9M]
┃ ┣━━Lesson 03.线性回归手动实现 [3.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 3.0 线性回归的手动实现.abc [44.3M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 3.1 变量相关性基础理论.abc [585.7M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 3.2 数据生成器与Python模块编写.abc [897.9M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 3.3 线性回归手动实现与模型局限.abc [1G]
┃ ┃ ┗━━LESSON 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.abc [917.3M]
┃ ┣━━Lesson 04.逻辑回归基本原理与手动实现方法 [14.2G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（上）.abc [1.1G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（下）.abc [921.7M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.2 逻辑回归参数估计.abc [1.5G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现（上）.abc [1.8G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现（下）.abc [1.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降（上）.abc [2.3G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降（下）.abc [680.2M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（上）.abc [1.9G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（下）.abc [1.2G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（上）.abc [468.6M]
┃ ┃ ┗━━LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（下）.abc [988M]
┃ ┣━━Lesson 05.分类模型决策边界与模型评估指标 [4.2G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 5.1 分类模型决策边界.abc [898.1M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 5.2 混淆矩阵与F1-Scor.abc [1.5G]
┃ ┃ ┗━━LESSON 5.3 ROC-AUC的计算方法、基本原理与核心特性.abc [1.8G]
┃ ┣━━Lesson 06.Scikit-Learn使用与进阶 [10.7G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 6.1 Scikit-Learn快速入门.abc [1.7G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 6.2 Scikit-Learn常用方法速通.abc [1.6G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 6.3 （上）正则化、过拟合抑制与特征筛选.abc [1.8G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 6.3（下） Scikit-Learn逻辑回归参数详解.abc [976.5M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 6.4 机器学习调参入门.abc [1.7G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 6.5（上）机器学习调参基础理论.abc [399.8M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 6.5（下）Scikit-Learn中网格搜索参数详解.abc [1G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 6.6.1 多分类评估指标的macro与weighted过程.abc [679.4M]
┃ ┃ ┗━━LESSON 6.6.2 GridSearPartCV的进阶使用方法.abc [973.8M]
┃ ┣━━Lesson 07.聚类模型 [2.8G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 7.1（上）无监督学习与K-Means基本原理.abc [1.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 7.1（下）K-Means聚类的Scikit-Learn实现.abc [628.9M]
┃ ┃ ┗━━LESSON 7.2 Mini BatPart K-Means与DBSCAN聚类.abc [834.5M]
┃ ┣━━Lesson 08.决策树模型 [5.7G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 8.1 决策树模型的核心思想与建模流程.abc [1.6G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 8.2（上）CART分类树的建模流程.abc [1.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 8.2（下）sklearn中CART分类树的参数详解.abc [983.7M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理介绍.abc [699.1M]
┃ ┃ ┗━━LESSON 8.4 CART回归树的建模流程与sklearn中评估器参数解释.abc [1.1G]
┃ ┣━━Lesson 09.随机森林模型 [6.6G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 9.1 集成算法开篇：Bagging方法的基本思想.abc [772.7M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 9.2 随机森林回归器的实现.abc [726.6M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 9.3 随机森林回归器的参数.abc [1.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 9.4 集成算法的参数空间与网格优化.abc [1.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 9.5 随机森林在巨量数据上的增量学习.abc [1.2G]
┃ ┃ ┗━━LESSON 9.6 Bagging及随机森林6大面试热点问题.abc [1.1G]
┃ ┣━━Lesson 10.超参数优化算法 – 网格优化方法 [11G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.1 开篇：超参数优化与枚举网格搜索的理论极限.abc [795.4M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.2 随机网格搜索（上）.abc [1.6G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.2 随机网格搜索（下）.abc [958.7M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.3 Halving网格搜索（上）.abc [1.1G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.3 Halving网格搜索（下）.abc [838.4M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.4 贝叶斯优化的基本流程.abc [1.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.abc [368.9M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp优化.abc [1.4G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.abc [1.4G]
┃ ┃ ┗━━LESSON 10.8 基于Optuna实现多种优化.abc [1.3G]
┃ ┣━━Lesson 11.AdaBoost [3.2G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 11.1 Boosting的基本思想与基本元素.abc [486.9M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 11.2 AdaBoost的参数（上）：弱评估器与学习率.abc [810.8M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 11.4 原理进阶：AdaBoost算法流程详解.abc [1G]
┃ ┃ ┗━━LSEEON 11.3 AdaBoost的参数（下）：实践算法与损失函数.abc [982.2M]
┃ ┣━━Lesson 12.GBDT [9.3G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 12.1 梯度提升树的基本思想与实现.abc [1.3G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 12.2 迭代过程中的参数(1)：GBDT的初始化与多分类.abc [1.2G]
┃ ┃ ┣━━LESSON 12.3 迭代过程中的参数(2)：GBDT的8种损失函数.abc [929.3M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 12.4 弱评估器结构参数：弗里德曼均方误差.abc [791.8M]
┃ ┃ ┣━━LESSON 12.5 梯度提升树的提前停止.abc [723.5M]
┃ ┃ ┣━━LESSON12.6 袋外数据与其他参数.abc [709M]
┃ ┃ ┣━━LESSON12.7 梯度提升树的参数空间与TPE优化.abc [1.5G]
┃ ┃ ┣━━LESSON12.8 原理进阶 (1)：GBDT数学流程与残差概念辨析.abc [1G]
┃ ┃ ┗━━LESSON12.9 原理进阶 (2)：拟合伪残差的数学意义与数学证明.abc [1.1G]
┃ ┗━━Lesson 13.XGBoost [11.5G]
┃ ┣━━LESSON 13.2.1 基本迭代过程中的参数群.abc [664.6M]
┃ ┣━━LESSON 13.2.2 目标函数及其相关参数.abc [899.2M]
┃ ┣━━LESSON 13.2.3 三种弱评估器与DART树详解.abc [1.2G]
┃ ┣━━LESSON 13.2.4 弱评估器的分枝：结构分数与结构分数增益.abc [751M]
┃ ┣━━LESSON 13.2.5 控制复杂度：弱评估器的减枝与训练数据.abc [954.3M]
┃ ┣━━LESSON 13.2.6 XGBoost中的必要功能性参数.abc [369.4M]
┃ ┣━━LESSON 13.3.1 XGBoost的参数空间.abc [911.1M]
┃ ┣━━LESSON 13.3.2 XGBoost基于TPE的调参.abc [788.8M]
┃ ┣━━LESSON 13.4.1 XGBoost的基本数学流程.abc [741.6M]
┃ ┣━━LESSON 13.4.2 化简XGBoost的目标函数.abc [554.6M]
┃ ┣━━LESSON 13.4.3 求解XGBoost的损失函数.abc [449.3M]
┃ ┣━━LESSON13.1.1 本周内容导学 + XGBoost的基本思想.abc [923.2M]
┃ ┣━━LESSON13.1.2 实现XGBoost回归：sklearnAPI详解.abc [737.5M]
┃ ┣━━LESSON13.1.3 实现XGBoost回归：xgb原生代码详解.abc [801.1M]
┃ ┗━━LESSON13.1.4 实现XGBoost分类：目标函数与评估指标详解.abc [1021.2M]
┗━━00.资料.zip [362M]

admin网站管理

收藏 海报 链接