资源名称：机器学习工程师课程
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目录结构
└── 📁 机器学习工程师课程
├── 📄 3.02-02-梯度下降法.【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 4.02-03-梯度下降法代码实现.mp4
├── 📄 6.02-05-线性回归代码实现.mp4
├── 📄 7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 9.02-08-几种常见的模型评价指标【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 11.02-10-Ridge回归求解与代码实现.mp4
├── 📄 12.02-11-LASSO回归求解.mp4
├── 📄 13.02-12-LASSO回归求解举例说明.mp4
├── 📄 14.02-13-LASSO回归代码实现.mp4
├── 📄 17.02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 18.02-17-波士顿房价预测(上).mp4
├── 📄 19.02-17-波士顿房价预测(下).mp4
├── 📄 20.03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.mp4
├── 📄 21.03-02-逻辑回归求解【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 23.03-04-逻辑回归代码实现(上).mp4
├── 📄 24.03-04-逻辑回归代码实现(下).mp4
├── 📄 25.03-05-逻辑回归的正则化.mp4
├── 📄 26.03-06-逻辑回归实现多分类方法【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 27.03-07-使用Sklearn实现逻辑回归【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 28.03-08-案例：鸢尾花分类.mp4
├── 📄 29.03-09-案例：手写数字识别【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 30.04-01-决策树简介、熵.mp4
├── 📄 31.04-02-条件熵及计算举例【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 32.04-03-信息增益、ID3算法.mp4
├── 📄 33.04-04-决策树代码实现(1-熵的计算).mp4
├── 📄 34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征)【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决).mp4
├── 📄 37.04-05-C4.5算法.mp4
├── 📄 38.04-06-基尼指数(GiniIndex)生成决策树.mp4
├── 📄 40.04-08-决策树处理连续值与缺失值.mp4
├── 📄 41.04-09-多变量决策树【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 42.04-10-Sklearn实现决策树【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 43.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理)【公众号：GG学习社】.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)【公众号：GG学习社】.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
├── 📄 46.05-01-贝叶斯决策简介【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 47.05-02-贝叶斯决策模型.mp4
├── 📄 49.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).mp4
├── 📄 50.05-04-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).mp4
├── 📄 51.05-05-拉普拉斯修正及代码实现【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 52.05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 54.05-08-案例：垃圾邮件识别(1.实现原理)【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 57.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数).mp4
├── 📄 58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.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
├── 📄 60.06-05-目标函数求解(1.对偶问题、先对w、b求极小).mp4
├── 📄 62.06-07-SVM求解举例【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 63.06-08-线性支持向量机的目标函数【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 64.06-09-线性支持向量机目标函数优化【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 65.06-10-非线性支持向量机简介.mp4
├── 📄 66.06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp4
├── 📄 67.06-12-SMO算法推导结果.mp4
├── 📄 68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上)【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 69.06-13-1SVM代码实现之简易版(下).mp4
├── 📄 70.06-13-2SVM代码实现之改进版.mp4
├── 📄 71.06-13-3SVM代码实现之引进核函数版.mp4
├── 📄 74.06-14-SMO算法推导过程3【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 75.06-14-SMO算法推导过程4.mp4
├── 📄 77.06-16-Sklearn实现SVM1.mp4
├── 📄 78.06-16-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核.mp4
├── 📄 79.06-16-Sklearn实现SVM4，调参.mp4
├── 📄 81.07-01-K-means基本原理及推导.mp4
├── 📄 82.07-02-K-means中距离计算方法.mp4
├── 📄 85.07-04-层次聚类原理及距离计算.mp4
├── 📄 86.07-05-层次聚类举例.mp4
├── 📄 87.07-06-Sklearn实现层次聚类【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 88.07-07-密度聚类【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 89.07-08-Sklearn实现密度聚类.mp4
├── 📄 90.07-09-高斯混合模型介绍【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 91.07-10-高斯混合模型参数估计【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.mp4
├── 📄 94.07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 95.08-01-主成分分析介绍.mp4
├── 📄 96.08-02-协方差矩阵的特征值分解算法【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 98.08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.mp4
├── 📄 99.08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 100.08-06-Sklearn实现PCA【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 101.08-07-案例：PCA实现照片压缩【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 102.09-01-集成学习介绍【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 103.09-02-Voting能够提高准确度的原因.mp4
├── 📄 104.09-03-Voting原理【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 105.09-04-Voting代码实现【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 106.09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.mp4
├── 📄 110.09-09-GBDT之提升和提升树概念.mp4
├── 📄 111.09-10-GBDT梯度提升树【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 113.09-12-XGBoost求解【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 114.09-13-XGBoost树结构生成【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 115.09-14-XGBoost代码实现1.mp4
├── 📄 116.09-14-XGBoost代码实现2.mp4
├── 📄 117.09-15-Stacking.mp4
├── 📄 118.09-16-Stacking代码实现.mp4
├── 📄 119.10-01-01-数据说明【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 120.10-01-02探索性分析【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 121.10-01-03数据预处理与特征工程【公众号：GG学习社】.mp4
├── 📄 124.10-02-02采样之上采样.mp4
├── 📄 125.10-02-03采样之下采样.mp4
└── 📄 126.10-02-04建模与调参【公众号：GG学习社】.mp4
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