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LESSON 0 前言与导学（上）.mp4

LESSON 0 前言与导学（下）.mp4

LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程（上）.mp4

LESSON 1 机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4

LESSON 10.1 开篇：超参数优化与枚举网.mp4

LESSON 10.2 随机网格搜索（上） .mp4

LESSON 10.2 随机网格搜索（下）.mp4

LESSON 10.3 Halving网格搜索（上）.mp4

LESSON 10.3 Halving网格搜索（下）.mp4

LESSON 10.4 贝叶斯优化的基本流程.mp4

LESSON 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.mp4

LESSON 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp.mp4

LESSON 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4

LESSON 10.8 基于Optuna实现多种优化.mp4

LESSON 11.1 Boosting的基本思想与基本元.mp4

LESSON 11.2 AdaBoost的参数（上）：弱评.mp4
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【特征工程】Part 3.2.8多变量分组统.mp4

【特征工程】Part 3.2.9多变量多项式.mp4

【特征筛选】Part 3.3.0特征筛选技术.mp4

【特征筛选】Part 3.3.1缺失值过滤与.mp4

【特征筛选】Part 3.3.10互信息法特征.mp4

【特征筛选】Part 3.3.11 feature_importan.mp4

【特征筛选】Part 3.3.12 RFE筛选与RFEC.mp4

【特征筛选】Part 3.3.13 SFS方法与SFM方.mp4

【特征筛选】Part 3.3.14特征筛选方法.mp4

【特征筛选】Part 3.3.2评分函数与特.mp4

【特征筛选】Part 3.3.3假设检验基本.mp4

【特征筛选】Part 3.3.4卡方检验与特.mp4

【特征筛选】Part 3.3.5方差分析与特.mp4

【特征筛选】Part 3.3.6线性相关性的.mp4

【特征筛选】Part 3.3.7离散变量之间.mp4

【特征筛选】Part 3.3.8连续变量与离.mp4

【特征筛选】Part 3.3.9连续变量之间.mp4
机器学习_冲刺班
 

机器学习实战三期
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