机器学习高薪实战课，共 258 项内容，总大小约 68.3GB。已转存至站内网盘，开通会员即可下载。

资源目录

• 课件
• 001.Lesson 0.1 前言与导学（上）.mp4 (159MB)
• 002.Lesson 0.2 前言与导学（下）.mp4 (665MB)
• 003.Lesson 1.1 机器学习基本概念与建模流程（上）.mp4 (667MB)
• 004.Lesson 1.2 机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4 (872MB)
• 005.Lesson 2.1 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（一）.mp4 (548MB)
• 006.Lesson 2.2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（二）.mp4 (1119MB)
• 007.Lesson 2.3 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（三）.mp4 (471MB)
• 008.Lesson 3.0 线性回归的手动实现.mp4 (53MB)
• 009.Lesson 3.1 变量相关性基础理论.mp4 (395MB)
• 010.Lesson 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4 (576MB)
• 011.Lesson 3.3 线性回归手动实现与模型局限.mp4 (657MB)
• 012.Lesson 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4 (706MB)
• 013.Lesson 4.1.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（上）.mp4 (689MB)
• 014.Lesson 4.1.2 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（下）.mp4 (511MB)
• 015.Lesson 4.2 逻辑回归参数估计.mp4 (752MB)
• 016.Lesson 4.3.1 梯度下降基本原理与手动实现（上）.mp4 (858MB)
• 017.Lesson 4.3.2 梯度下降基本原理与手动实现（下）.mp4 (567MB)
• 018.Lesson 4.4.1 随机梯度下降与小批量梯度下降（上）.mp4 (1030MB)
• 019.Lesson 4.4.2 随机梯度下降与小批量梯度下降（下）.mp4 (368MB)
• 020.Lesson 4.5.1 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（上）.mp4 (1139MB)
• 021.Lesson 4.5.2 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（下）.mp4 (796MB)
• 022.Lesson 4.6.1 逻辑回归的手动实现方法（上）.mp4 (384MB)
• 023.Lesson 4.6.2 逻辑回归的手动实现方法（下）.mp4 (803MB)
• 024.Lesson 5.1 分类模型决策边界.mp4 (750MB)
• 025.Lesson 5.2 混淆矩阵与F1-Score.mp4 (1204MB)
• 026.Lesson 5.3 ROC-AUC的计算方法、基本原理与核心特性.mp4 (1233MB)
• 027.Lesson 6.1 Scikit-Learn快速入门.mp4 (1085MB)
• 028.Lesson 6.2 Scikit-Learn常用方法速通.mp4 (814MB)
• 029.Lesson 6.3.1 正则化、过拟合抑制与特征筛选.mp4 (1114MB)
• 030.Lesson 6.3.2 Scikit-Learn逻辑回归参数详解.mp4 (459MB)
• 031.Lesson 6.4 机器学习调参入门.mp4 (957MB)
• 032.Lesson 6.5.1 机器学习调参基础理论.mp4 (367MB)
• 033.Lesson 6.5.2 Scikit-Learn中网格搜索参数详解.mp4 (611MB)
• 034.Lesson 6.6.1 多分类评估指标函数的使用方法.mp4 (181MB)
• 035.Lesson 6.6.2 GridSearchCV的进阶使用方法.mp4 (202MB)
• 036.Lesson 7.1.1 无监督学习与K-Means基本原理.mp4 (887MB)
• 037.Lesson 7.1.2 K-Means聚类的Scikit-Learn实现.mp4 (453MB)
• 038.Lesson 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN聚类.mp4 (683MB)
• 039.Lesson 8.1 决策树模型的核心思想与建模流程.mp4 (808MB)
• 040.Lesson 8.2.1 CART分类树的建模流程.mp4 (745MB)
• 041.Lesson 8.2.2 sklearn中CART分类树的参数详解.mp4 (567MB)
• 042.Lesson 8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理介绍.mp4 (516MB)
• 043.Lesson 8.4 CART回归树的建模流程与sklearn中评估器参数解释.mp4 (611MB)
• 044.Lesson 9.1 集成算法开篇：Bagging方法的基本思想.mp4 (233MB)
• 045.Lesson 9.2 随机森林回归器的实现.mp4 (208MB)
• 046.Lesson 9.3 随机森林回归器的参数.mp4 (387MB)
• 047.Lesson 9.4 集成算法的参数空间与网格优化.mp4 (411MB)
• 048.Lesson 9.5 随机森林在巨量数据上的增量学习.mp4 (351MB)
• 049.Lesson 9.6 Bagging及随机森林6大面试热点问题.mp4 (358MB)
• 050.Lesson 10.1 开篇：超参数优化与枚举网格搜索的理论极限.mp4 (208MB)
• 051.Lesson 10.2.1 随机网格搜索（上）.mp4 (404MB)
• 052.Lesson 10.2.2 随机网格搜索（下）.mp4 (247MB)
• 053.Lesson 10.3.1 Halving网格搜索（上）.mp4 (284MB)
• 054.Lesson 10.3.2 Halving网格搜索（下）.mp4 (215MB)
• 055.Lesson 10.4 贝叶斯优化的基本流程.mp4 (413MB)
• 056.Lesson 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.mp4 (106MB)
• 057.Lesson 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp优化.mp4 (363MB)
• 058.Lesson 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4 (348MB)
• 059.Lesson 10.8 基于Optuna实现多种优化.mp4 (297MB)

……共 258 项

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