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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

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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

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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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