📌资源信息
📚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
🔗资源下载地址
📥夸克网盘： https://pan.quark.cn/s/45b089fbdbdd
📋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
* 以上为网盘部分文件预览
🎯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
  • 💡建议每周安排固定时间动手编程，将算法从理论转化为代码实践。
  • 💡学习时多画思维导图，梳理不同算法间的联系与区别，加深理解。
  • 💡遇到复杂概念别着急，可以寻找不同讲解资源辅助理解，比如视频或博客。
  • 💡每学完一个模块，尝试用简单语言向他人复述，检验自己是否真正掌握。
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