九天菜菜-机器学习实战
| 发布时间： | 2025-09-11 09:09 |
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| 发布者： | 用户9527 |
| 资源来源： | 夸克网盘 |
| 资源状态： | 【资源纠错】 |
| 标签： | 九天 / 菜菜 / 机器 / 学习 / 实战 / |
这是一门由“九天菜菜”主讲的机器学习实战课程，内容极其全面和深入，覆盖了从机器学习基础到高级实战项目的全流程。课程从基本概念、矩阵运算、线性回归和逻辑回归的手动实现入手，深入讲解了梯度下降家族算法、模型评估、Scikit-Learn应用、决策树、集成算法(Bagging、随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM)、超参数优化(网格搜索、贝叶斯优化、Halving、Optuna)等核心主题。最大的亮点是包含了多个大型实战项目，如用户流失预测、金融风控、股价预测、时间序列预测(WSDM案例
网盘快照
- 九天菜菜-机器学习实战 ( - )
- 001.Lesson 0.1 前言与导学（上）.mp4 ( 159.16MB )
- 002.Lesson 0.2 前言与导学（下）.mp4 ( 665.72MB )
- 003.Lesson 1.1 机器学习基本概念与建模流程（上）.mp4 ( 667.04MB )
- 004.Lesson 1.2 机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4 ( 873.00MB )
- 005.Lesson 2.1 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（一）.mp4 ( 548.95MB )
- 006.Lesson 2.2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（二）.mp4 ( 1.09GB )
- 007.Lesson 2.3 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（三）.mp4 ( 471.44MB )
- 008.Lesson 3.0 线性回归的手动实现.mp4 ( 53.64MB )
- 009.Lesson 3.1 变量相关性基础理论.mp4 ( 395.16MB )
- 010.Lesson 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4 ( 576.97MB )