【加密】JM004 – 机器学习工程师[4.4G]

【加密】JM004 – 机器学习工程师[4.4G]

┣━━00.试看 [119.9M]
┃ ┣━━01-1.1 本章概述.mp4 [3.8M]
┃ ┣━━01-1.2 机器学习是什么？举几个栗子告诉你！.mp4 [40.6M]
┃ ┣━━01-1.3 机器学习的基本概念和典型应用场景.mp4 [47.3M]
┃ ┗━━01-1.4 机器学习的2个环节和4个阶段.mp4 [28.1M]
┣━━01. 导论 机器学习介绍与算法一览 [237.6M]
┃ ┣━━01-1.1 本章概述.vep [3.8M]
┃ ┣━━01-1.2 机器学习是什么？举几个栗子告诉你！.vep [40.6M]
┃ ┣━━01-1.3 机器学习的基本概念和典型应用场景.vep [47.3M]
┃ ┣━━01-1.4 机器学习的2个环节和4个阶段.vep [28.1M]
┃ ┣━━01-1.5 机器学习的评估方法与评估指标.vep [54.7M]
┃ ┣━━01-1.6 机器学习算法一览与可视化.vep [57.4M]
┃ ┣━━01-1.7 如何学好《机器学习工程师微专业》.vep [4.8M]
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┣━━02. 算法与案例：线性回归与逻辑回归 [212.9M]
┃ ┣━━02-1.1 本章概述.vep [2.3M]
┃ ┣━━02-1.2 线性模型.vep [3.3M]
┃ ┣━━02-1.3 线性回归(linear regression)算法详解与经典的房.vep [76.3M]
┃ ┣━━02-1.4 广义线性模型.vep [6.9M]
┃ ┣━━02-1.5 逻辑回归 (logistic regression, lr)算法详解.vep [55.9M]
┃ ┣━━02-1.6 工程应用经验分享，回答你最关心的实操问题.vep [15.7M]
┃ ┣━━02-1.7 手把手带你使用python实现线性回归算法.vep [16.8M]
┃ ┣━━02-1.8 手把手带你使用python实现逻辑回归算法.vep [35.2M]
┃ ┣━━试卷.pdf [248.1K]
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┣━━03. 算法与案例：树模型 [336.4M]
┃ ┣━━第二章 回归树与随机森林 (Random Forest) [176.3M]
┃ ┃ ┣━━03-2.1 本章概述.vep [1.7M]
┃ ┃ ┣━━03-2.2 连续值和缺省值的处理.vep [55.9M]
┃ ┃ ┣━━03-2.3 回归树 (regression tree) 模型详解.vep [35M]
┃ ┃ ┣━━03-2.4 bagging思想与随机森林 (random forest, rf) 模.vep [30.8M]
┃ ┃ ┣━━03-2.5 使用iris数据集练习决策树与随机森林的建模流程和.vep [27.8M]
┃ ┃ ┗━━03-2.6 使用房价预测经典案例练习回归树建模和随机森林建.vep [25.1M]
┃ ┣━━第一章 决策树 (Decision Tree) 与分类问题 [158.6M]
┃ ┃ ┣━━03-1.1 决策树模型概述与简史.vep [13.2M]
┃ ┃ ┣━━03-1.2 决策树算法基本流程与最佳属性选择方法.vep [54.9M]
┃ ┃ ┣━━03-1.3 剪枝与控制过拟合.vep [33.1M]
┃ ┃ ┗━━03-1.4 手把手带你实现基于决策树的收入分类与可视化.vep [57.4M]
┃ ┣━━试卷.pdf [264.2K]
┃ ┣━━试卷1.pdf [809K]
┃ ┣━━试卷2.pdf [257.3K]
┃ ┗━━试卷3.pdf [268.4K]
┣━━04. 算法与案例：支持向量机 [312.3M]
┃ ┣━━第二章 非线性支持向量机 (Support Vector Machine) [172M]
┃ ┃ ┣━━04-2.1 本章概述.vep [2.7M]
┃ ┃ ┣━━04-2.2 svm约束优化问题与svm对偶形式.vep [78M]
┃ ┃ ┣━━04-2.3 核函数(kernel function)与核技巧.vep [44.6M]
┃ ┃ ┣━━04-2.4 非线性支持向量机与som优化算法详解.vep [30M]
┃ ┃ ┗━━04-2.5 支持向量回归(support vector regression)算法详解.vep [16.7M]
┃ ┣━━第一章 线性支持向量机 (Support Vector Machine) [138.6M]
┃ ┃ ┣━━04-1.1 本章概述.vep [2.6M]
┃ ┃ ┣━━04-1.2 二分类线性可分支持向量机.vep [54.6M]
┃ ┃ ┣━━04-1.3 二分类线性不可分支持向量机.vep [50.5M]
┃ ┃ ┣━━04-1.4 多分类支持向量机.vep [23.4M]
┃ ┃ ┗━━04-1.5 svm工具包：libsvm、svmlight、scikit-learn.vep [7.5M]
┃ ┣━━试卷.pdf [234.7K]
┃ ┣━━试卷1.pdf [314.4K]
┃ ┣━━试卷2.pdf [245K]
┃ ┣━━试卷3.pdf [244.3K]
┃ ┣━━试卷4.pdf [360.8K]
┃ ┗━━试卷5.pdf [314.2K]
┣━━05. 工程与实战：特征工程与模型调优 [566.8M]
┃ ┣━━第二章 特征工程的实战演示 [242.9M]
┃ ┃ ┣━━05-2.1 本章概述.vep [2.5M]
┃ ┃ ┣━━05-2.2 使用titanic经典案例练习基本数据处理操作.vep [30.7M]
┃ ┃ ┣━━05-2.3 手把手教你10种常见的特征工程操作.vep [149.2M]
┃ ┃ ┗━━05-2.4 手把手教你3类常见的特征选择操作.vep [60.4M]
┃ ┣━━第三章 模型调优与模型融合 [149M]
┃ ┃ ┣━━05-3.1 本章概述.vep [2.5M]
┃ ┃ ┣━━05-3.2 数据预处理与模型的选择和调参.vep [30.3M]
┃ ┃ ┣━━05-3.3 模型状态与模型调优.vep [27.7M]
┃ ┃ ┣━━05-3.4 模型融合的重要性与5类常见操作方式.vep [47.9M]
┃ ┃ ┗━━05-3.5 使用pima indians diabetes经典案例完成4类模型融.vep [40.6M]
┃ ┣━━第一章 特征工程的原理详解 [173.8M]
┃ ┃ ┣━━05-1.1 本章概述.vep [4.8M]
┃ ┃ ┣━━05-1.2 特征工程的意义与工业界的实际应用.vep [20.4M]
┃ ┃ ┣━━05-1.3 基本数据处理：采集、清洗、采样.vep [24.8M]
┃ ┃ ┣━━05-1.4 4种常见数据类型的特征工程操作要点.vep [106.1M]
┃ ┃ ┗━━05-1.5 3种特征选择方法.vep [17.7M]
┃ ┣━━试卷.pdf [269K]
┃ ┣━━试卷1.pdf [252.8K]
┃ ┣━━试卷2.pdf [259.8K]
┃ ┗━━试卷3.pdf [243.5K]
┣━━06. 算法与案例：无监督算法 [364.1M]
┃ ┣━━第二章 降维算法 [125.9M]
┃ ┃ ┣━━06-2.1 本章概述.vep [2.6M]
┃ ┃ ┣━━06-2.2 降维问题及典型应用场景介绍.vep [17.5M]
┃ ┃ ┣━━06-2.3 线性降维算法：主成分分析 ( pca)算法详解.vep [53.3M]
┃ ┃ ┣━━06-2.4 非线性降维算法：等距特征映射 ( isomap)算法详解.vep [33.3M]
┃ ┃ ┗━━06-2.5 多维标度 (multidimensional scaling, mds)算法详解.vep [19.2M]
┃ ┣━━第三章 关联规则挖掘 [98.8M]
┃ ┃ ┣━━06-3.1 本章概述.vep [2.4M]
┃ ┃ ┣━━06-3.2 关联规则挖掘问题及典型应用场景介绍.vep [27.9M]
┃ ┃ ┣━━06-3.3 购物篮分析和频繁集挖掘.vep [14.1M]
┃ ┃ ┣━━06-3.4 关联数据挖掘最经典算法：频繁项集算法详解.vep [18.1M]
┃ ┃ ┗━━06-3.5 提升效率：频繁模式生长 ( fp-growth)算法详解.vep [36.4M]
┃ ┣━━第一章 聚类算法 [137.6M]
┃ ┃ ┣━━06-1.1 本章概述.vep [2.2M]
┃ ┃ ┣━━06-1.2 聚类问题及典型应用场景介绍.vep [29.6M]
┃ ┃ ┣━━06-1.3 k均值 (k-means) 算法和 k中心点 (k-medoids)算.vep [44.6M]
┃ ┃ ┣━━06-1.4 k-means算法的扩展：高斯混合模型 ( gmm) 和soft.vep [34.9M]
┃ ┃ ┗━━06-1.5 层次聚类 (hierarchical clustering)算法详解.vep [26.4M]
┃ ┣━━试卷0.pdf [223.4K]
┃ ┣━━试卷1.pdf [244.1K]
┃ ┣━━试卷2.pdf [250.5K]
┃ ┣━━试卷3.pdf [284.9K]
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┃ ┗━━试卷6.pdf [268.1K]
┣━━07. 算法与案例：概率机器学习 [789.6M]
┃ ┣━━第二章 贝叶斯网络 ( Bayesian Networks) [127.1M]
┃ ┃ ┣━━07-2.1 本章概述.vep [2.9M]
┃ ┃ ┣━━07-2.2 朴素贝叶斯 (naive bayes, nb) 算法详解.vep [27.9M]
┃ ┃ ┣━━07-2.3 贝叶斯网络与有向分离.vep [38.4M]
┃ ┃ ┣━━07-2.4 马尔科夫模型 (markov model, mm) 详解与实际应用场景.vep [16.8M]
┃ ┃ ┗━━07-2.5 手把手带你使用python实现朴素贝叶斯算法.vep [41.1M]
┃ ┣━━第三章 隐马尔科夫模型 (Hidden Markov Model) [259.5M]
┃ ┃ ┣━━07-3.1 本章概述.vep [2.5M]
┃ ┃ ┣━━07-3.2 隐马尔科夫模型 (hidden markov model, hmm) 详解.vep [43.7M]
┃ ┃ ┣━━07-3.3 使用隐马科夫链解决第1类问题：概率计算问题 (ev.vep [53.6M]
┃ ┃ ┣━━07-3.4 使用隐马科夫链解决第2类问题：状态预测问题 (recogn.vep [20.1M]
┃ ┃ ┣━━07-3.5 使用隐马科夫链解决第3类问题：参数学习问题 (trainin.vep [38.2M]
┃ ┃ ┣━━07-3.6 隐马科夫链的应用：词性标注及其算法详解.vep [45.5M]
┃ ┃ ┗━━07-3.7 手把手带你使用python实现基于hmm的词性标注.vep [56M]
┃ ┣━━第四章 主题模型 (Topic Model) [171.8M]
┃ ┃ ┣━━07-4.1 本章概述.vep [1M]
┃ ┃ ┣━━07-4.2 主题模型与lda (latent dirichlet allocation) 算法.vep [82.9M]
┃ ┃ ┣━━07-4.3 主题模型4类算法详解.vep [31.1M]
┃ ┃ ┗━━07-4.4 使用lda模型破解希拉里“邮件门”的秘密.vep [56.9M]
┃ ┣━━第一章 最大熵与 EM 算法 [227M]
┃ ┃ ┣━━07-1.1 本章概述.vep [2.1M]
┃ ┃ ┣━━07-1.2 统计学基础回顾：先验概率与后验概率.vep [27.5M]
┃ ┃ ┣━━07-1.3 统计学基础回顾：极大似然估计(mle).vep [18.4M]
┃ ┃ ┣━━07-1.4 信息与熵.vep [10.2M]
┃ ┃ ┣━━07-1.5 最大熵原理与模型.vep [26M]
┃ ┃ ┣━━07-1.6 最大期望 (expectation maximization, em) 算法详解.vep [23.8M]
┃ ┃ ┗━━07-1.7 手把手带你使用python实现em算法.vep [119M]
┃ ┣━━试卷.pdf [260K]
┃ ┣━━试卷0.pdf [2.8M]
┃ ┣━━试卷1.pdf [220.4K]
┃ ┣━━试卷2.pdf [276.9K]
┃ ┣━━试卷3.pdf [313.5K]
┃ ┗━━试卷4.pdf [337.4K]
┣━━08. 算法与案例：推荐系统 [207.5M]
┃ ┣━━08-1.1 本章概述.vep [3.1M]
┃ ┣━━08-1.2 推荐系统的广泛应用与评估指标.vep [30.4M]
┃ ┣━━08-1.3 基于内容的推荐 (user-based recommendation).vep [19.2M]
┃ ┣━━08-1.4 基于物品的协同过滤推荐系统算法详解.vep [22M]
┃ ┣━━08-1.5 基于用户的协同过滤系统算法详解.vep [11.5M]
┃ ┣━━08-1.6 协同过滤优缺点与冷启动问题的解决方案.vep [9.9M]
┃ ┣━━08-1.7 隐语义模型 (latent factor model, lfm) 算法详解.vep [35.3M]
┃ ┣━━08-1.8 手把手带你完成协同过滤算法的隐语义模型 (lfm).vep [28.4M]
┃ ┣━━08-1.9 手把手带你使用scilit-surprise库搭建电影推荐系统.vep [46.4M]
┃ ┣━━试卷.pdf [801.6K]
┃ ┣━━试卷1.pdf [299.7K]
┃ ┗━━试卷2.pdf [272.9K]
┣━━09. 工程与实战：机器学习工具库 [904.7M]
┃ ┣━━第二章 机器学习高级工具库实战：XGBoost与LightGBM [409.8M]
┃ ┃ ┣━━09-2.1 本章概述.vep [3.5M]
┃ ┃ ┣━━09-2.2 集成模型家族与工具库.vep [9.7M]
┃ ┃ ┣━━09-2.3 xgboost 参数介绍与通用代码模板.vep [25.8M]
┃ ┃ ┣━━09-2.4 lightgbm 参数介绍与通用代码模板.vep [2.5M]
┃ ┃ ┣━━09-2.5 手把手带你使用xgboost用法速查表完成7个练习.vep [107.1M]
┃ ┃ ┣━━09-2.6 手把你带你学习sklearn与xgboost配合使用的4大.vep [70.7M]
┃ ┃ ┣━━09-2.7 手把手带你使用lightgbm用法速查表完成5个练习.vep [34.6M]
┃ ┃ ┣━━09-2.8 手把你带你学习sklearn与lightgbm配合使用的3大.vep [29.3M]
┃ ┃ ┗━━09-2.9 kaggle便利店销量预测经典案例.vep [126.8M]
┃ ┣━━第一章 机器学习常用工具库实战：sklearn [492.6M]
┃ ┃ ┣━━09-1.1 本章概述.vep [2.3M]
┃ ┃ ┣━━09-1.2 最好用的机器学习库：scikit-learn 使用指南.vep [161.1M]
┃ ┃ ┣━━09-1.3 scikit-learn 解决机器学习问题的一般路径.vep [15.7M]
┃ ┃ ┣━━09-1.4 使用线性模型完成ai电力能耗预测.vep [118M]
┃ ┃ ┣━━09-1.5 使用树模型完成ai电力能耗预测.vep [67.2M]
┃ ┃ ┣━━09-1.6 手把手带你使用朴素贝叶斯算法搭建语种检测模型.vep [72.9M]
┃ ┃ ┗━━09-1.7 手把手带你使用机器学习算法完成中文文本分类.vep [55.2M]
┃ ┣━━试卷.pdf [240.9K]
┃ ┣━━试卷1.pdf [402.7K]
┃ ┣━━试卷2.pdf [244.3K]
┃ ┗━━试卷3.pdf [1.6M]
┣━━10. 数据科学比赛：TOP1方案深度解析 [382.7M]
┃ ┣━━10-1.1 本章概述.vep [2.3M]
┃ ┣━━10-1.2 kaggle房价预测比赛优胜案例代码详解.vep [229M]
┃ ┣━━10-1.3 data castle大学生助学金精准资助预测比赛代码详解.vep [91.5M]
┃ ┣━━10-1.4 data castle大学生助学金精准资助预测比赛金牌团队.vep [59.1M]
┃ ┣━━试卷.pdf [481.4K]
┃ ┗━━试卷0.pdf [266.6K]
┗━━00.资料代码.zip [114.1M]

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