【数据技术课堂】机器学习实战三期

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　 ├─ 【电信用户流失】Part 2.12 决策树模.mp4 - 144.6M
　 ├─ 【电信用户流失】Part 2.10 逻辑回归.mp4 - 136.4M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.10 多变量多项式.mp4 - 166.6M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.3 假设检验基本.mp4 - 157.2M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.11 时序特征分析.mp4 - 198.7M
　 ├─ LESSON 10.3 Halving网格搜索（上）.mp4 - 284.7M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.1.4 基于数据探索.mp4 - 148.3M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.8 连续变量与离.mp4 - 328.4M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.19 交叉组合与多.mp4 - 242.6M
　 ├─ 【电信用户流失】Part 2.9自定义sklea.mp4 - 240.7M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.8 多变量分组统.mp4 - 141.2M
　 ├─ 【特征工程】Part 2.2 数据重编码：O.mp4 - 138.6M
　 ├─ LESSON 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（下）.mp4 - 796.3M
　 ├─ LESSON 4.6 逻辑回归的手动实现方法（上）.mp4 - 384.5M
　 ├─ LESSON 12.7 梯度提升树的参数空间与TP.mp4 - 444.5M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.0 特征筛选技术.mp4 - 138.5M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.5 统计演变特.mp4 - 119.7M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.2 评分函数与特.mp4 - 216.8M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.12 RFE筛选与RFEC.mp4 - 350M
　 ├─ LESSON 10.2 随机网格搜索（上）.mp4 - 404.3M
　 ├─ LESSON 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4 - 706.3M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.2 四则运算衍生.mp4 - 162.3M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.5 方差分析与特.mp4 - 231.8M
　 ├─ LESSON 13.2.3 三种弱评估器与DART树详.mp4 - 299M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.9 多变量多项式.mp4 - 181.8M
　 ├─ LESSON 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4 - 348.5M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.7 离散变量之间.mp4 - 297.8M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.16 词向量化与T.mp4 - 238.9M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.15 时间序列分析.mp4 - 186.6M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.14 特征筛选方法.mp4 - 284.1M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.1.3 基于业务的服.mp4 - 133.7M
　 ├─ 【电信用户流失】Part 1.1 业务背景与.mp4 - 208.4M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.25 特征衍生实战.mp4 - 368.9M
　 ├─ LESSON 10.8 基于Optuna实现多种优化.mp4 - 297.3M
　 ├─ LESSON 13.4.2 化简XGBoost的目标函数.mp4 - 188.6M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.9 连续变量之间.mp4 - 186.1M
　 ├─ 【特征筛选】Part 3.3.10 互信息法特征.mp4 - 188.4M
　 ├─ 【电信用户流失】Part 2.7 逻辑回归机.mp4 - 178.1M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.3 分组统计特征.mp4 - 343M
　 ├─ LESSON 3.1 变量相关性基础理论.mp4 - 395.2M
　 ├─ LESSON 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4 - 577M
　 ├─ 课件.7z - 408.4M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.7 多变量分组统.mp4 - 156.1M
　 ├─ LESSON 11.4 原理进阶：AdaBoost算法流程.mp4 - 271.8M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.1.1 特征衍生方法.mp4 - 149.7M
　 ├─ LESSON 3.3 线性回归手动实现与模型局限.mp4 - 657.9M
　 ├─ 【特征工程】Part 3.2.1 单变量特征衍.mp4 - 212.1M
　 ├─ LESSON 6.5（上）机器学习调参基础理.mp4 - 367.8M
　 ├─ 【电信用户流失】Part 2.11 决策树模.mp4 - 94.3M
　 └─ LESSON 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.mp4 - 106.7M