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📚资料名称：【深度之眼】机器学习工程师
📖资料年级：未知
📓资料科目：未知
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📋网盘文件快照
【深度之眼】机器学习工程师
- 90.07-09-高斯混合模型介绍.mp4
- 87.07-06-Sklearn实现层次聚类.mp4
- 59.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件.mp4
- 44.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标).mp4
- 84.07-03-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp4
- 93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.mp4
- 31.04-02-条件熵及计算举例.mp4
- 22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.mp4
- 18.02-17-波士顿房价预测(上).mp4
- 3.02-02-梯度下降法..mp4
- 108.09-07-Adaboost举例.mp4
- 101.08-07-案例：PCA实现照片压缩.mp4
- 47.05-02-贝叶斯决策模型.mp4
- 58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.mp4
- 51.05-05-拉普拉斯修正及代码实现.mp4
- 91.07-10-高斯混合模型参数估计.mp4
- 12.02-11-LASSO回归求解.mp4
- 110.09-09-GBDT之提升和提升树概念.mp4
- 48.05-03-朴素贝叶斯模型.mp4
- 68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp4
- 42.04-10-Sklearn实现决策树.mp4
- 35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决).mp4
- 62.06-07-SVM求解举例.mp4
- 63.06-08-线性支持向量机的目标函数.mp4
- 79.06-16-Sklearn实现SVM4，调参.mp4
- 53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.mp4
- 9.02-08-几种常见的模型评价指标.mp4
- 36.04-04-决策树代码实现(4-决策树递归生成，决策树对新数据进行预测).mp4
- 8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.mp4
- 103.09-02-Voting能够提高准确度的原因.mp4
- 113.09-12-XGBoost求解.mp4
- 26.03-06-逻辑回归实现多分类方法.mp4
- 65.06-10-非线性支持向量机简介.mp4
- 109.09-08-AdaBoost代码实现.mp4
- 34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).mp4
- 92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现.mp4
- 107.09-06-Boosting.mp4
- 78.06-16-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核.mp4
- 123.10-02-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法.mp4
- 105.09-04-Voting代码实现.mp4
- 46.05-01-贝叶斯决策简介.mp4
- 49.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).mp4
- 67.06-12-SMO算法推导结果.mp4
- 120.10-01-02探索性分析.mp4
- 45.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估，优化).mp4
- 37.04-05-C4.5算法.mp4
- 73.06-14-SMO算法推导过程2.mp4
- 19.02-17-波士顿房价预测(下).mp4
- 66.06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp4
- 55.05-08-案例：垃圾邮件识别(2.代码实现).mp4
- ... 等更多文件
🎯学习目标
- ✔掌握机器学习核心算法原理，并能使用Python实现常见模型。
- ✔理解数据预处理与特征工程方法，能独立完成数据清洗与特征构建。
- ✔了解模型评估与优化策略，能够运用交叉验证等方法调优模型性能。
- ✔掌握至少一个主流机器学习框架，能够完成端到端的建模项目。
⭐课程亮点
- ⭐体系完善：从理论到实战，构建机器学习工程师完整知识体系与能力模型。
- ⭐内容精选：聚焦核心算法与工业级项目，直击面试与工作中的关键难点。
- ⭐实战驱动：结合真实数据集与业务场景，通过项目实战掌握模型开发全流程。
- ⭐资源丰富：配套代码、工具链与社区支持，提供持续学习与问题解答平台。
💡学习建议
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