KODA
学习资料 HOT 0 VIEW 0

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)，并详细演示了特征工程、特征衍生、特征筛选、模型融合(Stacking, Blending)等工业级技巧。课程注重“手动实现”以加深理解，并紧密结合理论与代码实践，旨在培养学员的完整机器学习项目能力。

#机器学习实战 #线性回归 #逻辑回归 #梯度下降 #集成学习 #XGBoost #特征工程 #超参数优化 #模型融合 #时间序列预测 #九天菜菜 #baidu #quark
KODABOX
九天菜菜-机器学习实战
学习资料 · Less Search, More Find.
资源介绍
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)，并详细演示了特征工程、特征衍生、特征筛选、模型融合(Stacking, Blending)等工业级技巧。课程注重“手动实现”以加深理解，并紧密结合理论与代码实践，旨在培养学员的完整机器学习项目能力。
Related

相关资源

KODA
【黑马程序员】Go语言与区块链 - 带源码课件
学习资料
学习资料 HOT 174

【黑马程序员】Go语言与区块链 - 带源码课件

通过本文你将使用Go语言开发自己的区块链(或者说用go语言搭建区块链)、理解哈希函数是如何保持区块链的完整性、掌握如何用Go语言编程创造并添加新的块、实现多个节点通过竞争生成块、通过浏览器来查看整个链、了解所有其他关于区块链的基础知识。

#学习 #知识 #课程
评论

资源交流

暂无评论。