【尊享】ZX015 – 机器学习集训营12期[6G]

【尊享】ZX015 – 机器学习集训营12期[6G]
┣━━01.视频 [5.9G]
┃ ┗━━第一部分（核心内容） [1.1G]
┃ ┣━━1.1 机器学习算法一览与优先级建议.vep [56.3M]
┃ ┣━━1.10 深度学习知识总结.vep [370.6M]
┃ ┣━━1.2 核心算法精讲：机器学习概述与模型评估.vep [90.9M]
┃ ┣━━1.3 核心算法精讲：线性回归与逻辑回归.vep [79.1M]
┃ ┣━━1.4 核心算法精讲：分类问题与不同的决策树.vep [64.9M]
┃ ┣━━1.5 核心算法细讲：回归树与随机森林.vep [51.7M]
┃ ┣━━1.6 核心算法精讲：贝叶斯分类器.vep [99M]
┃ ┣━━1.7 核心算法精讲：聚类算法.vep [37M]
┃ ┣━━1.8 核心算法精讲：数据降维与pca.vep [127.9M]
┃ ┗━━1.9 核心算法细讲：模型集成，Boosting，GBDT与XGboost.vep [162M]
┃ ┣━━第二部分（拓展） [927.5M]
┃ ┃ ┣━━2.1 machine_learning_cheatsheet.vep [87.5M]
┃ ┃ ┣━━2.10 模型集成，Boosting，GBDT与Xgboost总结上.vep [91.1M]
┃ ┃ ┣━━2.10 模型集成，Boosting，GBDT与Xgboost总结下.vep [74.3M]
┃ ┃ ┣━━2.2 机器学习基本概念与知识.vep [55.1M]
┃ ┃ ┣━━2.3 机器学习评估指标.vep [46.2M]
┃ ┃ ┣━━2.4 二分类的AUC计算.vep [45.3M]
┃ ┃ ┣━━2.5 线性模型部分知识点总结.vep [104.7M]
┃ ┃ ┣━━2.6 决策树模型知识点总结.vep [103M]
┃ ┃ ┣━━2.7 支持向量机知识点总结.vep [118M]
┃ ┃ ┣━━2.8 贝叶斯分类器知识点总结.vep [70.4M]
┃ ┃ ┗━━2.9 聚类与降维知识点总结.vep [132M]
┃ ┣━━第三部分（选修） [2.3G]
┃ ┃ ┣━━3.1.1 线性模型.vep [16.4M]
┃ ┃ ┣━━3.1.2 最小二乘.vep [115.2M]
┃ ┃ ┣━━3.1.3 线性分类器.vep [140.3M]
┃ ┃ ┣━━3.1.4 极大似然.vep [29.8M]
┃ ┃ ┣━━3.1.5 逻辑回归（1）.vep [50M]
┃ ┃ ┣━━3.1.6 逻辑回归（2）.vep [53.5M]
┃ ┃ ┣━━3.1.7 岭回归.vep [87.3M]
┃ ┃ ┣━━3.1.8 LASSO.vep [52.4M]
┃ ┃ ┣━━3.2.1 决策树简介.vep [25.5M]
┃ ┃ ┣━━3.2.2信息熵（1）.vep [80.3M]
┃ ┃ ┣━━3.2.2信息熵（2）.vep [51.3M]
┃ ┃ ┣━━3.2.3 ID3算法.vep [36.9M]
┃ ┃ ┣━━3.2.4 决策树节点的划分.vep [102.4M]
┃ ┃ ┣━━3.2.5 CART树.vep [117.1M]
┃ ┃ ┣━━3.3.1和3.3.4官网无法提取.txt [0B]
┃ ┃ ┣━━3.3.2拉格朗日乘子法（2）.vep [141.7M]
┃ ┃ ┣━━3.3.3 拉格朗日乘子法（3）.vep [143.5M]
┃ ┃ ┣━━3.3.5 拉格朗日对偶问题.vep [104.9M]
┃ ┃ ┣━━3.3.6 支持向量.vep [47.1M]
┃ ┃ ┣━━3.3.7 svm计算过程.vep [143.2M]
┃ ┃ ┣━━3.4.1 朴素贝叶斯.vep [39.7M]
┃ ┃ ┣━━3.4.2 朴素贝叶斯的实际应用.vep [122M]
┃ ┃ ┣━━3.5.1 kmeans算法.vep [43M]
┃ ┃ ┣━━3.5.2 PCA降维.vep [86.4M]
┃ ┃ ┣━━3.6.1 Bagging.vep [49.1M]
┃ ┃ ┣━━3.6.2 Boosting.vep [127.2M]
┃ ┃ ┣━━3.6.3 GradientBoosting.vep [129.7M]
┃ ┃ ┣━━3.7.1 神经网络反向传播.vep [52M]
┃ ┃ ┣━━3.7.2 神经网络CNN.vep [65.4M]
┃ ┃ ┗━━3.7.3 神经网络RNN.vep [95.5M]
┃ ┣━━第四部分（核心课) [1.6G]
┃ ┃ ┣━━4.1内容说明.vep [13.6M]
┃ ┃ ┣━━4.2.1机器学习概述与流程回顾.vep [28.3M]
┃ ┃ ┣━━4.2.3sklearn分类.vep [139.9M]
┃ ┃ ┣━━4.2.4sklearn回归.vep [55.7M]
┃ ┃ ┣━━4.2.5sklearn模型选择与超参数调优.vep [135.9M]
┃ ┃ ┣━━4.2.6sklearn数据吹和特征工程.vep [196.9M]
┃ ┃ ┣━━4.2.7模型集成基础.vep [15.9M]
┃ ┃ ┣━━4.3.1XGboost参数介绍.vep [42.5M]
┃ ┃ ┣━━4.3.2Xgboost使用方法详解.vep [118.2M]
┃ ┃ ┣━━4.3.3LightGBN参数介绍.vep [26.7M]
┃ ┃ ┣━━4.3.4LightGBM使用方法详解.vep [31.1M]
┃ ┃ ┣━━4.3.5新零售预估案例.vep [99.9M]
┃ ┃ ┣━━4.4.1Spark数据处理与特征工程.vep [79.9M]
┃ ┃ ┣━━4.4.2Spark无监督学习.vep [21M]
┃ ┃ ┣━━4.4.3Spark监督学习.vep [112.2M]
┃ ┃ ┣━━4.4.4Spark机器学习案例.vep [59.4M]
┃ ┃ ┣━━4.5.1pytorch张量.vep [37.5M]
┃ ┃ ┣━━4.5.2pytorch自动微分.vep [44.3M]
┃ ┃ ┣━━4.5.3pytorch神经网络初步.vep [33.6M]
┃ ┃ ┣━━4.5.4pytorch构建cnn对cifar10识别.vep [36.6M]
┃ ┃ ┣━━4.5.5pytorch多GPU训练.vep [19.5M]
┃ ┃ ┣━━4.5.6pytorch卷积神经网络.vep [85.9M]
┃ ┃ ┣━━4.5.7pytorch循环神经网络.vep [51.6M]
┃ ┃ ┣━━4.6.1tensflow初步与softmax构建.vep [42.3M]
┃ ┃ ┣━━4.6.2tensflow多层感知器.vep [28M]
┃ ┃ ┗━━4.6.3tensflow卷积神经网络与模型存储加载.vep [37.1M]
┗━━00.资料.zip [122.5M]

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