〖課程介紹〗:
? ?? ???適用人群1 U8 E! I” v5 x2 q
? ?? ?? ?? ?? ??Python語言使用者
? ?? ?? ?? ?? ? 機器學習愛好者7 [1 q* x. n5 V& T2 m??G! k
? ?? ?? ?? ?? ? 數據分析、數據挖掘領域研究者; ^& C??Z# |# L+ ^5 ]6 C??]2 }
? ?? ???課程概述” \; Z2 G’ q( k” _% B??r’ I: r
? ?? ?? ?? ?? ? 十二周，十二個任務，讓菜菜帶你認識sklearn，帶你深入淺出地探索算法的神秘世界。我會為你解讀sklearn中的主流算法，帶你處理數據，調整參數，完善算法，調用結果。我會為你解析參數，助你理解算法原理，也會帶你遍歷案例，帶你實戰給你刷經驗。4 q; G( e2 ?: R4 o
? ?? ?? ?? ?? ? 十二周之后，人人都能夠三行實現算法，實現少加班，多鉆研，在數據行業乘風破浪的目標，為成為優秀的數據挖掘工程師打下堅實的基礎~4 b5 e3 E- p5 J4 `
– ~$ C- K( G3 n- [0 A3 d
? ?? ???[課程前置知識]
? ?? ?? ?? ?? ? 1. 熟悉至少一門編程語言，最好是Python，掌握Numpy、Pandas和Matplotlib基礎知識
? ?? ?? ?? ?? ? 2.了解機器學習的基本概念
? ?? ?? ?? ?? ? 3. 對自己的承諾與能夠付出的時間
〖課程目錄〗:: T! L, Z. c, u) I8 T
? ?? ???章節1:決策樹與泰坦尼克號生存預測2 a* Q7 h. M0 b??`
? ?? ???課時1第一章課件+數據( `) \3 E) l$ c6 j* t0 l7 ^8 L
? ?? ???課時21. 引言，sklearn入門07:54
? ?? ???課時32. 決策樹：概述08:52
? ?? ???課時43.1 分類樹：參數Criterion07:11
? ?? ???課時53.2 分類樹：實現一棵樹，隨機性參數27:11
? ?? ???課時63.3 分類樹：剪枝參數調優(1)12:08/ n; w4 i( f2 g# s+ b2 |
? ?? ???課時73.4 分類樹：剪枝參數調優(2)07:36
? ?? ???課時83.5 分類樹：重要屬性和接口15:37
? ?? ???課時94.1 回歸樹：參數，屬性和接口.mp408:44
? ?? ???課時104.2 回歸樹：交叉驗證 (1)06:26
? ?? ???課時114.3 回歸樹：交叉驗證(2)04:077 [9 g! i( K! g; u0 f9 h
? ?? ???課時124.4 回歸樹案例：用回歸樹擬合正弦曲線29:13
? ?? ???課時135.1 案例：泰坦尼克號生存者預測 (1)34:41
? ?? ???課時145.2 案例：泰坦尼克號生存者預測 (2)10:047 j7 S1 j8 J) d) H
? ?? ???課時155.3 案例：泰坦尼克號生存者預測 (3)16:12
? ?? ???課時165.4 案例：泰坦尼克號生存者預測 (4)03:14” @! v2 Q( H* @3 M7 w8 @2 V
? ?? ???章節2:隨機森林與醫療數據集調參
? ?? ???課時17第二章課件+數據
? ?? ???課時181 集成算法概述12:26
? ?? ???課時192.1 隨機森林分類器37:53
? ?? ???課時202.2 參數boostrap & oob_score + 重要屬性和接口32:03
? ?? ???課時212.3 [選學] 袋裝法的另一個必要條件05:30/ ]# r6 |2 [” ]. L7 G5 M
? ?? ???課時223.1 隨機森林回歸器10:132 f3 E3 a’ }& D5 |$ p* a3 \$ d” k
? ?? ???課時233.2 案例：用隨機森林填補缺失值 (1)25:20# N??D# o# b# P6 F- v
? ?? ???課時243.3 案例：用隨機森林填補缺失值 (2)14:28
? ?? ???課時253.4 案例：用隨機森林填補缺失值 (3)29:57; K??g’ M8 b# h2 }$ x8 G
? ?? ???課時263.5 案例：用隨機森林填補缺失值 (4)09:01
? ?? ???課時274. 機器學習中調參的基本思想17:296 l4 L, p% }2 ]: T??q+ M3 O
? ?? ???課時285.1. 案例：隨機森林在乳腺癌數據上的調參 (1）16:42
? ?? ???課時295.2 案例：隨機森林在乳腺癌數據上的調參 (2)24:023 Z( e* d5 F+ k% g1 S/ i
? ?? ???章節3:數據預處理與特征工程
? ?? ???課時30第三章課件+數據& h% y% h* a! |6 _5 E7 V6 }, @. F??d
? ?? ???課時310 概述 + 12期課綱15:42
? ?? ???課時321.1 數據預處理1：數據歸一化17:31
? ?? ???課時331.2 數據預處理2：數據標準化08:44. P7 G: j0 h! d1 C
? ?? ???課時341.3 數據預處理3：缺失值 (1)07:51. ~% x: r+ m7 r) C( d: S; t
? ?? ???課時351.4 數據預處理4：缺失值 (2)14:58
? ?? ???課時361.5 數據預處理5：處理分類型數據34:47
? ?? ???課時371.6 數據預處理6：處理連續型數據17:30( J* M8 ]( E# r- M( K
? ?? ???課時382.1 特征選擇1：過濾法-方差過濾 (1)14:40! p/ @+ B% Z! p” y
? ?? ???課時392.2 特征選擇2：過濾法-方差過濾 (2)28:12
? ?? ???課時402.3 特征選擇3：過濾法-卡方過濾18:37; ?! J, A9 b2 i
? ?? ???課時412.4 特征選擇4：過濾法-F檢驗和互信息法 (1)09:31
? ?? ???課時422.5 特征選擇5：過濾法-互信息法(2) + 總結03:243 S- I% o??|5 ]( r
? ?? ???課時432.6 特征選擇6：嵌入法 (1)07:15( q9 O??_* W; j
? ?? ???課時442.7 特征選擇7：嵌入法 (2)20:50
? ?? ???課時452.8 特征選擇8：包裝法 + 總結18:01
? ?? ???章節4:降維算法PCA與手寫數字案例2 j+ }4 t2 ???e+ x
? ?? ???課時46第四章課件+數據
? ?? ???課時471 降維算法概述13:08
? ?? ???課時482.1 降維究竟怎樣實現？23:07
? ?? ???課時492.2 參數 + 案例：高維數據的可視化 (1)33:42$ X8 P( L# v??q1 e0 V) i4 N
? ?? ???課時502.2 參數 + 案例：高維數據的可視化 (2)04:32+ ]0 V* E8 X, x” E
? ?? ???課時512.3 參數 + 案例：人臉識別中的components_應用.mp441:45” X; P; e5 P* O: H
? ?? ???課時522.3 PCA中的SVD，重要參數svd_solver23:31
? ?? ???課時532.4 重要接口 + 案例1：用人臉識別看PCA降維后的信息保存量15:59
? ?? ???課時542.4 重要接口 + 案例2：用PCA實現手寫數字的噪音過濾15:052 ^7 U, |5 k. ~& _??O??N
? ?? ???課時552.5 原理，流程，重要屬性接口和參數的總結05:51& Y5 J5 g8 v8 V3 C1 c. e
? ?? ???課時563.1 案例：PCA實現784個特征的手寫數字的降維 (1)24:459 }1 B0 \* Y( U1 V$ o
? ?? ???課時573.2 案例：PCA實現784個特征的手寫數字的降維 (2)08:11# X& n1 S( S6 i. K6 ^
? ?? ???章節5:邏輯回歸和信用評分卡( \* @/ w’ m( ?4 D& S7 `. h
? ?? ???課時58第五章課件+數據
? ?? ???課時590 前言03:251 q7 _! _/ u??P” c, ?; y; f
? ?? ???課時601.1 邏輯回歸概述：名為“回歸”的分類器14:54” o4 r5 k. p* _% n
? ?? ???課時611.2 為什么需要邏輯回歸08:37
? ?? ???課時621.3 sklearn當中的邏輯回歸05:013 G- P/ H- q/ f4 s2 B7 d) Q& z+ C
? ?? ???課時632.1.1 二元邏輯回歸的損失函數09:225 I: n’ C6 b! ~4 n) q# z
? ?? ???課時642.2.1 正則化：重要參數penalty & C28:46; K( A1 }+ A* T- H
? ?? ???課時652.2.2 邏輯回歸的特征工程 (1)08:15& J5 X0 d1 K1 {. f; d2 D
? ?? ???課時662.2.2 邏輯回歸的特征工程 (2)06:15
? ?? ???課時672.2.2 邏輯回歸的特征工程 (3)15:53
? ?? ???課時682.2.2 邏輯回歸的特征工程 (4)04:18
? ?? ???課時692.3.1 重要參數max_iter – 梯度下降求解邏輯回歸的過程06:495 n; K; }$ l; h$ I) p5 p
? ?? ???課時702.3.2 梯度的概念與解惑11:01) k. d( D0 ]+ {/ j$ n: d% Z
? ?? ???課時712.3.3 步長的概念與解惑18:52
? ?? ???課時722.4 二元回歸與多元回歸：重要參數solver & multi_class12:266 ~: T??A* C’ j
? ?? ???課時732.5 樣本不均衡與參數class_weight05:19
? ?? ???課時743.1 案例：評分卡與完整的模型開發流程06:369 t( e: F; A% k& r5 [) B” l. ~
? ?? ???課時753.2.1~2 案例：評分卡 – 數據預處理(1) – 重復值與缺失值26:42/ t/ {. H# Z3 R
? ?? ???課時763.2.3 案例：評分卡 – 數據預處理 (2) – 異常值14:44
? ?? ???課時773.2.4 案例：評分卡 – 數據預處理 (3) – 標準化03:21! ~. y& {5 _- w/ @
? ?? ???課時783.2.5 案例：評分卡 – 數據預處理 (4) – 樣本不均衡問題07:43
? ?? ???課時793.2.6 案例：評分卡 – 數據預處理 (5) – 保存訓練集和測試集數據05:088 {# X??^/ N3 N# g9 n
? ?? ???課時803.3 案例：評分卡 – 分箱 (1) – 概述與概念10:47
? ?? ???課時813.3.1 案例：評分卡 – 分箱 (2) – 等頻分箱 (1)06:58/ F’ I7 k0 R’ Y& t; I+ H” y. u) x+ }. U
? ?? ???課時823.3.1 案例：評分卡 – 分箱 (3) – 等頻分箱 (2)09:31
? ?? ???課時833.3.2 案例：評分卡 – 分箱 (4) – 選學說明02:06
? ?? ???課時843.3.3 案例：評分卡 – 分箱 (5) – 計算WOE與IV06:094 @0 m) e9 E% f; y
? ?? ???課時853.3.4 案例：評分卡 – 分箱 (6) – 卡方檢驗、箱體合并、IV值等22:326 J2 i/ A# \3 h’ W3 A
? ?? ???課時863.3.5 案例：評分卡 – 分箱 (7) – 包裝分箱函數04:44* \6 [” x” {8 Y; l??F6 f) g” R
? ?? ???課時873.3.6 案例：評分卡 – 分箱 (8) – 包裝判斷分箱個數的函數06:096 h’ e; T; n* }1 b3 _1 F
? ?? ???課時883.3.7 案例：評分卡 – 分箱 (9) – 對所有特征進行分箱07:15! M% \) o* }??M” g( [‘ O: f: b
? ?? ???課時893.4 案例：評分卡 – 映射數據 (1)06:44
? ?? ???課時903.4 案例：評分卡 – 映射數據 (2)08:02. A4 W$ `) x9 K4 n
? ?? ???課時913.5 案例：評分卡 – 建模與模型驗證11:41) V- @; F& Y$ i5 Z! ]& V5 ~
? ?? ???課時923.6 案例：評分卡 – 評分卡的輸出和建立16:59! o7 O) b+ Y* E! G; h1 A” f’ b
? ?? ???章節6:聚類算法與量化案例
? ?? ???課時93第六章課件+數據
? ?? ???課時940 概述01:32
? ?? ???課時951.1 無監督學習概述，聚類vs分類09:34
? ?? ???課時961.2 sklearn當中的聚類算法04:18
? ?? ???課時972.1 Kmeans是如何工作的？11:39
? ?? ???課時982.2 & 2.3 簇內平方和，時間復雜度16:48??p; ^3 j: W* u0 L0 N
? ?? ???課時993.1.1 KMeans – 重要參數n_clusters26:30‘ J6 i- P9 \2 v. y% l0 p3 U+ {; o
? ?? ???課時1003.1.2 聚類算法的模型評估指標 (1)12:58* l# C” Q# u- v5 c
? ?? ???課時1013.1.2 聚類算法的模型評估指標 (2) – 輪廓系數05:50
? ?? ???課時1023.1.2 聚類算法的模型評估指標 (3) – CHI09:44” c; V( K2 ]9 n. Z
? ?? ???課時1033.1.3 案例：輪廓系數找最佳n_clusters (1)10:02
? ?? ???課時1043.1.3 案例：輪廓系數找最佳n_clusters (2)10:59) s$ T7 d7 N??d- P3 o- r0 m) r& \7 W
? ?? ???課時1053.1.3 案例：輪廓系數找最佳n_clusters (3)23:18* S4 Y, [/ I6 v# v
? ?? ???課時1063.2 重要參數init & random_state & n_init：初始質心怎么決定？08:24
? ?? ???課時1073.3 重要參數max_iter & tol：如何讓聚類停下來？04:093 a# {7 n7 n8 v. L, ]
? ?? ???課時1083.5 重要屬性與接口 & 函數k_means06:224 b+ p8 v??X! N5 S0 L
? ?? ???課時1094 案例：Kmeans做矢量量化 (1)：案例背景03:592 i* ^$ L$ ]( u% D& p1 g& x$ l’ `# {
? ?? ???課時1104 案例：Kmeans做矢量量化 (2)18:00
? ?? ???課時1114 案例：Kmeans做矢量量化 (3)06:52
? ?? ???課時1124 案例：Kmeans做矢量量化 (4)14:263 Y5 P: H3 `, M3 n5 o5 h1 P
? ?? ???章節7:支持向量機與醫療數據集調參（上）; E- V! V” ?1 t2 {
? ?? ???課時113第七章課件+數據‘ p6 u! [% P# l+ |8 Y! e
? ?? ???課時1140 本周要學習什么01:52+ |3 D& |: v6 A0 d4 {
? ?? ???課時1151.1 支持向量機概述：最強大的機器學習算法09:35! ~! N! |& s/ e8 F! k. e
? ?? ???課時1161.2 支持向量機是如何工作的 & sklearn中的SVM15:09– u# ]4 B8 S! y
? ?? ???課時1172.1.1 線性SVC的損失函數 (1)18:034 j” ]# M2 l8 L% m! q/ U; \
? ?? ???課時1182.1.1 線性SVC的損失函數 (2)10:22
? ?? ???課時1192.1.2 函數間隔與幾何間隔04:41
? ?? ???課時1202.1.3.1 損失函數的拉格朗日乘數形態14:52
? ?? ???課時1212.1.3.2 拉格朗日對偶函數 (1)13:289 V??^8 {5 c$ F6 q1 x
? ?? ???課時1222.1.3.2 拉格朗日對偶函數 (2)08:07
? ?? ???課時1232.1.3.3 求解拉格朗日對偶函數極其后續過程03:494 M7 ]3 w3 C; B5 c, k. |4 \
? ?? ???課時1242.1.4 SVM求解可視化 (1)：理解等高線函數contour11:44
? ?? ???課時1252.1.4 SVM求解可視化 (2)：理解網格制作函數meshgrid與vstack07:53
? ?? ???課時1262.1.4 SVM求解可視化 (3)：建模，繪制圖像并包裝函數12:11% N% [! r! w! K/ a
? ?? ???課時1272.1.4 SVM求解可視化 (4)：探索建立好的模型02:24
? ?? ???課時1282.1.4 SVM求解可視化（5）：非線性數據集上的推廣與3D可視化08:172 u3 A, {1 X7 w7 x??}
? ?? ???課時1292.1.4 SVM求解可視化（6）：Jupyter Notebook中的3D交互功能03:08” a/ C6 X$ l” ]
? ?? ???課時1302.2.1 & 2.2.2 非線性SVM與核函數：重要參數kernel10:54
? ?? ???課時1312.2.3 案例：如何選取最佳核函數 (1)26:07
? ?? ???課時1322.2.3 案例：如何選取最佳核函數 (2)15:52
? ?? ???課時1332.2.4 案例：在乳腺癌數據集上探索核函數的性質33:08( j$ f- e: J5 F( D- A( p
? ?? ???課時1342.2.5 案例：在乳腺癌數據集上對核函數進行調參 (1）05:37
? ?? ???課時1352.2.5 案例：在乳腺癌數據集上對核函數進行調參 (2)12:00( A6 Z’ J- G) Y
? ?? ???課時1362.3.1 SVM在軟間隔數據上的推廣12:47! ^; w1 a, I, k. H
? ?? ???課時1372.3.2 重要參數C & 總結08:19??X& s/ ?8 Q6 r; u& c
? ?? ???章節8:支持向量機與Kaggle案例：澳大利亞天氣數據集
? ?? ???課時138支持向量機 (下) 課件 + 源碼 + 數據1 U* E1 I/ e# D7 ?& a; g! i
? ?? ???課時1390 目錄：本周將學習什么內容02:33( s$ I$ y, ~& n# j+ S
? ?? ???課時1401.1 簡單復習支持向量機的基本原理06:43
? ?? ???課時1411.2 參數C的深入理解：多個支持向量存在的理由12:30
? ?? ???課時1421.3 二分類SVC中的樣本不均衡問題08:19
? ?? ???課時1431.3 如何使用參數class_weight (1)05:145 s+ u; g( b8 I- e3 e, ^# Y
? ?? ???課時1441.3 如何使用參數class_weight (2)09:06
? ?? ???課時1452 SVC的模型評估指標03:29
? ?? ???課時1462.1 混淆矩陣與準確率05:42
? ?? ???課時1472.1 樣本不平衡的藝術(1)：精確度Precision07:27
? ?? ???課時1482.1 樣本不平衡的藝術(2)：召回率Recall與F1 measure07:076 g: g/ _” O/ x, I3 U
? ?? ???課時1492.1.3 對多數類樣本的關懷：特異度Specificity和假正率04:28& U2 o) s5 _( T% l1 ^
? ?? ???課時1502.1.4 sklearn中的混淆矩陣01:55! O” _& L6 Q% v6 ?
? ?? ???課時1512.2 ROC曲線：Recall與假正率FPR的平衡02:068 ?3 h+ ]. x5 {9 L* E
? ?? ???課時1522.2.1 概率與閾值18:01/ ^! U: i6 A+ P1 b2 d1 L& Q
? ?? ???課時1532.2.2 SVM做概率預測08:41
? ?? ???課時1542.2.3 繪制ROC曲線 (1)04:00
? ?? ???課時1552.2.3 繪制ROC曲線 (2)07:52
? ?? ???課時1562.2.3 繪制ROC曲線 (3)05:22
? ?? ???課時1572.2.4 sklearn中的ROC曲線和AUC面積10:11
? ?? ???課時1582.2.5 利用ROC曲線求解最佳閾值06:53
? ?? ???課時1593 選學說明：使用SVC時的其他考慮01:59
? ?? ???課時1604 案例：預測明天是否會下雨 – 案例背景03:52* c3 N) G7 a) H
? ?? ???課時1614.1 案例：導庫導數據，探索特征13:221 S& n+ H1 p: B3 Z! |9 n5 L2 }8 \) [( q
? ?? ???課時1624.2 案例：分集，優先處理標簽11:34
? ?? ???課時1634.3.1 案例：描述性統計，處理異常值10:105 I! e0 V/ H( Q/ |, I; K
? ?? ???課時1644.3.2 案例：現實數據上的數據預處理 – 處理時間35:43
? ?? ???課時1654.3.3 案例：現實數據上的數據預處理 – 處理地點 (1)03:42& Y$ V% {4 g7 ~3 ?+ V2 T??o0 q
? ?? ???課時1664.3.3 案例：現實數據上的數據預處理 – 處理地點 (2)10:43
? ?? ???課時1674.3.3 案例：現實數據上的數據預處理 – 處理地點 (3)11:15
? ?? ???課時1684.3.3 案例：現實數據上的數據預處理 – 處理地點 (4)10:12
? ?? ???課時1694.3.4 案例：現實數據上的數據預處理 – 填補分類型變量的缺失值12:07
? ?? ???課時1704.3.5 案例：現實數據上的數據預處理 – 編碼分類型變量04:15/ ?; C& f* i& f1 @, p
? ?? ???課時1714.3.6 & 4.3.7 案例：現實數據集上的數據預處理：連續型變量07:37
? ?? ???課時1724.4 案例：建模與模型評估 (1)04:49! ]; \9 E2 g4 P9 f+ L
? ?? ???課時1734.4 案例：建模與模型評估 (2)03:25
? ?? ???課時1744.5.1 案例：模型調參：追求最高的recall04:55
? ?? ???課時1754.5.2 案例：模型調參：追求最高的精確度 (1)12:07
? ?? ???課時1764.5.2 案例：模型調參：追求最高的精確度 (2)04:23
? ?? ???課時1774.5.3 案例：模型調參：追求精確度與recall的平衡14:561 b5 R??A* q* D- j, V
? ?? ???課時1784.6 SVM總結與結語01:42– y- G: A; y; j. V* u
? ?? ???章節9:回歸大家族：線性，嶺回歸，Lasso，多項式9 ^’ b. L# T1 L$ y* e
? ?? ???課時179回歸大家族：課件 + 代碼
? ?? ???課時1800 本周要學習什么.mp403:51??y! x- Q& a. V% X0 V7 [6 \& U
? ?? ???課時1811 概述，sklearn中的線性回歸大家族04:57
? ?? ???課時1822.1 多元線性回歸的基本原理和損失函數11:02$ A6 z# H’ T??n” W??y+ g??[9 W3 R
? ?? ???課時1832.2 用最小二乘法求解多元線性回歸的過程13:09: N! A6 {# z. g; {9 @- b
? ?? ???課時1842.3 多元線性回歸的參數，屬性及建模代碼27:441 {# u8 z’ i2 T” A* G- V$ u+ h
? ?? ???課時1853.1 回歸類模型的評估指標：是否預測準確？15:32
? ?? ???課時1863.2 回歸類模型的評估指標：是否擬合了足夠的信息？29:29
? ?? ???課時1874.1 多重共線性：含義，數學，以及解決方案34:35/ y# D2 Q0 d) H’ l5 L& A
? ?? ???課時1884.2.1 嶺回歸處理多重共線性13:006 ]- K: J* s8 f# b) A??`$ ^1 _
? ?? ???課時1894.2.2 sklearn中的嶺回歸：linear_model.Ridge21:40( P! o8 a’ I# X+ L6 E1 h& Y# D
? ?? ???課時1904.2.3 為嶺回歸選擇最佳正則化參數23:464 r4 k: o$ r; A’ o9 b* [7 ?
? ?? ???課時1914.3.1 Lasso處理多重共線性11:409 a1 M0 o; ?/ Q% n3 t
? ?? ???課時1924.3.2 Lasso的核心作用：特征選擇16:36
? ?? ???課時1934.3.3 Lasso選擇最佳正則化參數27:30
? ?? ???課時1945.1.1 & 5.1.2 線性數據與非線性數據09:05, ?( P3 `3 O7 F- ^
? ?? ???課時1955.1.3 線性vs非線性模型 (1)：線性模型在非線性數據集上的表現16:34
? ?? ???課時1965.1.3 線性vs非線性模型 (2)：擬合，效果與特點15:10, T8 G& s$ S+ V2 C
? ?? ???課時1975.2 離散化：幫助線性回歸解決非線性問題30:39$ ]/ d” I??~) ^, ?8 n& g
? ?? ???課時1985.3.1 多項式對數據做了什么？26:27
? ?? ???課時1995.3.2 多項式回歸提升模型表現11:08
? ?? ???課時2005.3.3 多項式回歸的可解釋性18:52
? ?? ???課時2015.3.4 多項式回歸：線性還是非線性模型？ + 本周結語09:41
? ?? ???章節10:樸素貝葉斯
? ?? ???課時202樸素貝葉斯課件 + 源碼2 x, x; K! e* N” c7 [- `
? ?? ???課時2030 本周要講解的內容01:449 P” v6 h, l’ G??`’ J$ X9 t
? ?? ???課時2041.1 為什么需要樸素貝葉斯04:03
? ?? ???課時2051.2 概率論基礎 – 貝葉斯理論等式06:01
? ?? ???課時2061.2.1 瓢蟲冬眠：理解條件概率 (1)08:12
? ?? ???課時2071.2.1 瓢蟲冬眠：理解條件概率 (2)09:10‘ Y5 Z3 t& @3 y8 S
? ?? ???課時2081.2.1 瓢蟲冬眠：理解條件概率 (3)05:36* I2 W8 H3 ?& L” A; }7 ]3 C
? ?? ???課時2091.2.2 貝葉斯的性質與最大后驗估計06:36
? ?? ???課時2101.2.3 漢堡稱重：連續型變量的概率估計 (1)04:02‘ M* l’ N1 ^) C; q; o5 x8 O# D
? ?? ???課時2111.2.3 漢堡稱重：連續型變量的概率估計 (2)08:53$ y; ?- h0 \% Y6 e! a: R
? ?? ???課時2121.3 sklearn中的樸素貝葉斯02:34, Q( ^! n. V5 C. H” y: l2 E5 {( _
? ?? ???課時2132.1.1 認識高斯樸素貝葉斯19:56( V4 \9 N/ V% f3 l??q2 B$ P
? ?? ???課時2142.1.2 高斯樸素貝葉斯擅長的數據集04:08
? ?? ???課時2152.1.3 探索貝葉斯 – 擬合中的特性與運行速度 (1)02:29% b/ }$ {) `6 q# s
? ?? ???課時2162.1.3 探索貝葉斯 – 擬合中的特性與運行速度 (2) – 代碼講解 (1)21:42
? ?? ???課時2172.1.3 探索貝葉斯 – 擬合中的特性與運行速度 (3) – 代碼講解 (2)03:20
? ?? ???課時2182.1.3 探索貝葉斯 – 擬合中的特性與運行速度 (4) – 分析與結論12:479 R3 L) j# M8 Y6 W7 X’ j) {! W6 l
? ?? ???課時2192.2.1 概率類模型的評估指標 (1) – 布里爾分數12:40– E; |# x” o, A$ z4 r
? ?? ???課時2202.2.1 概率類模型的評估指標 (2) – 布里爾分數可視化06:01
? ?? ???課時2212.2.2 概率類模型的評估指標 (3) – 對數損失Logloss13:121 O) @) p: P% p- S7 c8 W4 b, w1 n
? ?? ???課時2222.2.3 概率類模型的評估指標 (4) – 可靠性曲線 (1)08:11! R- |$ V1 i??R+ a9 x* V
? ?? ???課時2232.2.3 概率類模型的評估指標 (5) – 可靠性曲線 (2)27:04
? ?? ???課時2242.2.4 概率類模型的評估指標 (6) – 概率分布直方圖10:33
? ?? ???課時2252.2.5 概率類模型的評估指標 (7) – 概率校準 (1)18:39
? ?? ???課時2262.2.5 概率類模型的評估指標 (8) – 概率校準 (2)03:072 Y+ z( g+ ]( l- Y’ W
? ?? ???課時2272.3.1 多項式樸素貝葉斯 (1) – 認識多項式樸素貝葉斯05:14
? ?? ???課時2282.3.1 多項式樸素貝葉斯 (2) – 數學原理05:50
? ?? ???課時2292.3.1 多項式樸素貝葉斯 (3) – sklearn中的類與參數04:28
? ?? ???課時2302.3.1 多項式樸素貝葉斯 (4) – 來構造一個分類器吧11:297 P’ Q7 h) r??C7 d# I& W0 B
? ?? ???課時2312.3.2 伯努利樸素貝葉斯 (1) – 認識伯努利樸素貝葉斯02:47” x” o& t8 W$ y; B1 Z
? ?? ???課時2322.3.2 伯努利樸素貝葉斯 (2) – sklearn中的類與參數03:08& H: y% L5 P1 T2 ]# @3 S. H- f
? ?? ???課時2332.3.2 伯努利樸素貝葉斯 (3) – 構造一個分類器03:21/ X* u1 b, Y8 w3 r) s7 m3 D
? ?? ???課時2342.3.3 探索貝葉斯 – 樸素貝葉斯的樣本不均衡問題13:42
? ?? ???課時2352.3.4 補集樸素貝葉斯 – 補集樸素貝葉斯的原理??(1)04:363 S. |1 n1 C- S* ]2 S/ }
? ?? ???課時2362.3.4 補集樸素貝葉斯 – 補集樸素貝葉斯的原理 (2)05:29
? ?? ???課時2372.3.4 補集樸素貝葉斯 – 處理樣本不均衡問題03:40
? ?? ???課時2383.1.1 案例：貝葉斯做文本分類 (1) – 單詞計數向量技術07:49) p5 q/ V2 y9 v2 P/ n& Z4 _* n# [6 w
? ?? ???課時2393.1.1 案例：貝葉斯做文本分類 (2) – 單詞計數向量的問題04:35
? ?? ???課時2403.1.2 案例：貝葉斯做文本分類 (3) – TF-IDF技術06:55
? ?? ???課時2413.2 案例：貝葉斯做文本分類 (4) – 探索和提取文本數據15:29. ]. W6 S# X4 u??U5 \# @??c
? ?? ???課時2423.3 案例：貝葉斯做文本分類 (5) – 使用TF-IDF編碼文本數據03:37
? ?? ???課時2433.4 案例：貝葉斯做文本分類 (6) – 算法應用與概率校準12:29
? ?? ???章節11:XGBoost
? ?? ???課時244XGBoost課件 + 代碼
? ?? ???課時2450 本周要學習什么06:01
? ?? ???課時2461 XGBoost前瞻：安裝xgboost，xgboost庫與skleanAPI12:44
? ?? ???課時2472.1 梯度提升樹(1)：集成算法回顧，重要參數n_estimators13:14
? ?? ???課時2482.1 梯度提升樹(2)：參數n_estimators下的建模21:232 T! j1 h9 S2 T( `8 Y% @( ^) H
? ?? ???課時2492.1 梯度提升樹(3)：參數n_estimators的學習曲線13:370 {7 O. a4 V8 x8 {- f
? ?? ???課時2502.1 梯度提升樹(4)：基于方差-偏差困境改進的學習曲線12:38( d7 g% r5 w+ E
? ?? ???課時2512.2 梯度提升樹(5)：控制有放回隨機抽樣，參數subsample15:17! Z- C0 U7 W” \; }8 V- Q
? ?? ???課時2522.3 梯度提升樹(6)：迭代決策樹：重要參數eta20:519 i” z1 [4 l) A2 U1 b
? ?? ???課時2532.3 梯度提升樹(7)：迭代決策樹：重要參數eta03:375 g5 g9 ]9 I9 h: [
? ?? ???課時2543.1 XGBoost的智慧 (1)：選擇弱評估器：重要參數booster04:40
? ?? ???課時2553.2 XGBoost的智慧 (2)：XGBoost的目標函數，使用xgboost庫建模28:01” c9 w4 {! u* c! k??]??T1 R
? ?? ???課時2563.3 XGBoost的智慧 (3)：求解XGBoost的目標函數 – 推導過程18:15( S1 E/ G, H$ X. N) D7 H
? ?? ???課時2573.3 XGBoost的智慧 (4)：XGboost的目標函數 – 泰勒展開相關問題05:46
? ?? ???課時2583.4 XGBoost的智慧 (5)：參數化決策樹，正則化參數lambda與alpha16:09
? ?? ???課時2593.5 XGBoost的智慧 (6)：建立目標函數與樹結構的直接聯系11:24: x; b; z4 q, _% P’ q” K
? ?? ???課時2603.5 XGBoost的智慧 (7)：最優樹結構，求解w和T20:325 [/ G8 y% X0 X9 o. e0 T
? ?? ???課時2613.6 XGBoost的智慧 (8)：貪婪算法求解最優樹10:058 C??u* E2 t9 }2 m2 {# A
? ?? ???課時2623.7 XGBoost的智慧 (9)：讓樹停止生長：參數gamma與工具xgb.cv34:11??T5 W, _0 W( [/ `0 C3 z
? ?? ???課時2634.1 XGBoost應用 (1)：減輕過擬合：XGBoost中的剪枝參數08:42‘ `) I/ A0 V+ T7 d
? ?? ???課時2644.1 XGBoost應用 (2)：使用xgb.cv進行剪枝參數的調參35:156 w9 J4 V& O” Y’ i$ n
? ?? ???課時2654.2 XGBoost應用 (3)：使用pickle保存和調用訓練好的XGB模型10:46
? ?? ???課時2664.2 XGBoost應用 (4)：使用joblib保存和調用訓練好的XGB模型07:39) D; X* e: R$ @- \% J1 ?7 J
? ?? ???課時2674.3 XGBoost應用 (5)：XGB分類中的樣本不平衡問題 – sklearnAPI12:18
? ?? ???課時2684.3 XGBoost應用 (6)：XGB分類中的樣本不平衡問題 – xgboost庫15:48– R& p) m0 c5 }) K
? ?? ???課時2694.4 XGBoost應用 (7)：XGB應用中的其他問題09:18
