【训练营5期】机器学习实战-百度云网盘资源分享
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资源目录：
【训练营5期】机器学习实战
| ├──1.LESSON 0 前言与导学（上）.mp4 507.92M
| ├──10.LESSON 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4 576.97M
| ├──100.【特征工程】Par 2.7 逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4 178.07M
| ├──11.LESSON 3.3 线性回归手动实现与模型局限.mp4 657.89M
| ├──12.LESSON 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4 706.34M
| ├──13.LESSON 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（上）.mp4 689.82M
| ├──14.LESSON 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（下）.mp4 511.95M
| ├──15.LESSON 4.2 逻辑回归参数估计.mp4 752.21M
| ├──16.LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现（上）.mp4 858.17M
| ├──17.LESSON 4.3 梯度下降基本原理与手动实现（下）.mp4 567.27M
| ├──18.LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降（上）.mp4 1.01G
| ├──19.LESSON 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降（下）.mp4 368.59M
| ├──2.LESSON 0 前言与导学（下）.mp4 665.72M
| ├──20.LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（上）.mp4 1.11G
| ├──21.LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（下）.mp4 796.31M
| ├──22.LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（上）.mp4 384.48M
| ├──23.LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（下）.mp4 803.52M
| ├──24.LESSON 5.1 分类模型决策边界.mp4 750.49M
| ├──25.LESSON 5.2 混淆矩阵与F1-Score.mp4 1.18G
| ├──26.LESSON 5.3 ROC-AUC的计算方法、基本原理与核心特性.mp4 1.20G
| ├──27.LESSON 6.1 Scikit-Learn快速入门.mp4 1.06G
| ├──28.LESSON 6.2 Scikit-Learn常用方法速通.mp4 814.75M
| ├──29.LESSON 6.3 （上）正则化、过拟合抑制与特征筛选.mp4 1.09G
| ├──3.LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程（上）.mp4 667.04M
| ├──30.LESSON 6.3（下） Scikit-Learn逻辑回归参数详解.mp4 459.70M
| ├──31.LESSON 6.4 机器学习调参入门.mp4 957.79M
| ├──32.LESSON 6.5（上）机器学习调参基础理论.mp4 367.79M
| ├──33.LESSON 6.5（下）Scikit-Learn中网格搜索参数详解.mp4 611.61M
| ├──34.LESSON 6.6.1 多分类评估指标的macro与weighted过程.mp4 181.22M
| ├──35.LESSON 6.6.2 GridSearchCV的进阶使用方法.mp4 202.14M
| ├──36.LESSON 7.1（上）无监督学习与K-Means基本原理.mp4 887.94M
| ├──37.LESSON 7.1（下）K-Means聚类的Scikit-Learn实现.mp4 453.62M
| ├──38.LESSON 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN聚类.mp4 683.26M
| ├──39.LESSON 8.1 决策树模型的核心思想与建模流程.mp4 808.70M
| ├──4.LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4 873.00M
| ├──40.LESSON 8.2（上）CART分类树的建模流程.mp4 745.97M
| ├──41.LESSON 8.2（下）sklearn中CART分类树的参数详解.mp4 567.79M
| ├──42.LESSON 8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理介绍.mp4 516.50M
| ├──43.LESSON 8.4 CART回归树的建模流程与sklearn中评估器参数解释.mp4 611.01M
| ├──44.LESSON 9.1 集成算法开篇：Bagging方法的基本思想.mp4 233.40M
| ├──45.LESSON 9.2 随机森林回归器的实现.mp4 208.78M
| ├──46.LESSON 9.3 随机森林回归器的参数.mp4 387.30M
| ├──47.LESSON 9.4 集成算法的参数空间与网格优化.mp4 411.72M
| ├──48.LESSON 9.5 随机森林在巨量数据上的增量学习.mp4 351.50M
| ├──49.LESSON 9.6 Bagging及随机森林6大面试热点问题.mp4 358.45M
| ├──5.LESSON 2.1 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（一）.mp4 548.95M
| ├──50.LESSON 10.1 开篇：超参数优化与枚举网格搜索的理论极限.mp4 208.09M
| ├──51.LESSON 10.2 随机网格搜索（上）.mp4 404.30M
| ├──52.LESSON 10.2 随机网格搜索（下）.mp4 247.64M
| ├──53.LESSON 10.3 Halving网格搜索（上）.mp4 284.70M
| ├──54.LESSON 10.3 Halving网格搜索（下）.mp4 215.13M
| ├──55.LESSON 10.4 贝叶斯优化的基本流程.mp4 413.20M
| ├──56.LESSON 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.mp4 106.73M
| ├──57.LESSON 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp优化.mp4 363.15M
| ├──58.LESSON 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4 348.48M
| ├──59.LESSON 10.8 基于Optuna实现多种优化.mp4 297.32M
| ├──6.LESSON 2.2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（二）.mp4 1.09G
| ├──60.LESSON 11.1 Boosting的基本思想与基本元素.mp4 134.00M
| ├──61.LESSON 11.2 AdaBoost的参数（上）：弱评估器与学习率.mp4 219.18M
| ├──62.LESSON 11.3 AdaBoost的参数（下）：实践算法与损失函数.mp4 264.49M
| ├──63.LESSON 11.4 原理进阶：AdaBoost算法流程详解.mp4 271.85M
| ├──64.LESSON 12.1 梯度提升树的基本思想与实现.mp4 331.82M
| ├──65.LESSON12.2 迭代过程中的参数(1)：GBDT的初始化与多分类.mp4 334.71M
| ├──66.LESSON12.3 迭代过程中的参数(2)：GBDT的8种损失函数.mp4 229.97M
| ├──67.LESSON12.4 弱评估器结构参数：弗里德曼均方误差.mp4 278.19M
| ├──68.LESSON12.5 梯度提升树的提前停止.mp4 258.54M
| ├──69.LESSON12.6 袋外数据与其他参数.mp4 220.94M
| ├──7.LESSON 2.3 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（三）.mp4 471.44M
| ├──70.LESSON12.7 梯度提升树的参数空间与TPE优化.mp4 444.51M
| ├──71.LESSON12.8 原理进阶 (1)：GBDT数学流程与残差概念辨析.mp4 313.68M
| ├──72.LESSON12.9 原理进阶 (2)：拟合伪残差的数学意义与数学证明.mp4 314.91M
| ├──73.LESSON13.1.1 XGBoost的基本思想.mp4 240.86M
| ├──74.LESSON13.1.2 实现XGBoost回归：sklearnAPI详解.mp4 179.27M
| ├──75.LESSON13.1.3 实现XGBoost回归：xgb原生代码详解.mp4 202.73M
| ├──76.LESSON13.1.4 实现XGBoost分类：目标函数与评估指标详解.mp4 275.45M
| ├──77.LESSON13.2.1 基本迭代过程中的参数群.mp4 154.26M
| ├──78.LESSON13.2.2 目标函数及其相关参数.mp4 249.79M
| ├──79.LESSON13.2.3 三种弱评估器与DART树详解.mp4 299.00M
| ├──8.LESSON 3.0 线性回归的手动实现.mp4 53.64M
| ├──80.LESSON13.2.4 弱评估器的分枝：结构分数与结构分数增益.mp4 191.51M
| ├──81.LESSON13.2.5 控制复杂度：弱评估器的剪枝与训练数据.mp4 254.70M
| ├──82.LESSON13.2.6 XGBoost中的必要功能性参数.mp4 98.96M
| ├──83.LESSON 13.3.1 XGBoost的参数空间.mp4 295.38M
| ├──84.LESSON 13.3.2 XGBoost基于TPE的调参.mp4 198.23M
| ├──85.LESSON 13.4.1 XGBoost的基本数学流程.mp4 217.80M
| ├──86.LESSON 13.4.2 化简XGBoost的目标函数.mp4 188.57M
| ├──87.LESSON 13.4.3 求解XGBoost的损失函数.mp4 140.54M
| ├──88.【特征工程】Part 1.1 业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4 208.35M
| ├──89.【特征工程】Par 1.2 数据字段解释与数据质量检验.mp4 92.59M
| ├──9.LESSON 3.1 变量相关性基础理论.mp4 395.16M
| ├──90.【特征工程】Par 1.3 字段类型转化与缺失值填补.mp4 206.89M
| ├──91.【特征工程】Par 1.4 异常值检测.mp4 67.52M
| ├──92.【特征工程】Par 1.5 相关性分析.mp4 112.83M
| ├──93.【特征工程】Par 1.6 数据探索性分析与可视化呈现.mp4 94.12M
| ├──94.【特征工程】Par 2.1数据重编码：OrdinalEncoder过程.mp4 119.91M
| ├──95.【特征工程】Par 2.2 数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4 138.55M
| ├──96.【特征工程】Par 2.3 转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4 128.08M
| ├──97.【特征工程】Par 2.4 特征变换：数据标准化与归一化.mp4 57.80M
| ├──98.【特征工程】Par 2.5 连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4 159.94M
| └──99.【特征工程】Par 2.6 连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4 104.68M
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