【九天菜菜】机器学习实战

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📁 【九天菜菜】机器学习实战
├── 📄 001.Lesson 0.1 前言与导学（上）.mp4 (159.16MB)
├── 📄 002.Lesson 0.2 前言与导学（下）.mp4 (665.72MB)
├── 📄 003.Lesson 1.1 机器学习基本概念与建模流程（上）.mp4 (667.04MB)
├── 📄 004.Lesson 1.2 机器学习基本概念与建模流程（下）.mp4 (873.00MB)
├── 📄 005.Lesson 2.1 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（一）.mp4 (548.95MB)
├── 📄 006.Lesson 2.2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（二）.mp4 (1.09GB)
├── 📄 007.Lesson 2.3 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法（三）.mp4 (471.44MB)
├── 📄 008.Lesson 3.0 线性回归的手动实现.mp4 (53.64MB)
├── 📄 009.Lesson 3.1 变量相关性基础理论.mp4 (395.16MB)
├── 📄 010.Lesson 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4 (576.97MB)
├── 📄 011.Lesson 3.3 线性回归手动实现与模型局限.mp4 (657.89MB)
├── 📄 012.Lesson 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4 (706.34MB)
├── 📄 013.Lesson 4.1.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（上）.mp4 (689.82MB)
├── 📄 014.Lesson 4.1.2 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（下）.mp4 (511.95MB)
├── 📄 015.Lesson 4.2 逻辑回归参数估计.mp4 (752.21MB)
├── 📄 016.Lesson 4.3.1 梯度下降基本原理与手动实现（上）.mp4 (858.17MB)
├── 📄 017.Lesson 4.3.2 梯度下降基本原理与手动实现（下）.mp4 (567.27MB)
├── 📄 018.Lesson 4.4.1 随机梯度下降与小批量梯度下降（上）.mp4 (1.01GB)
├── 📄 019.Lesson 4.4.2 随机梯度下降与小批量梯度下降（下）.mp4 (368.59MB)
├── 📄 020.Lesson 4.5.1 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（上）.mp4 (1.11GB)
├── 📄 021.Lesson 4.5.2 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度（下）.mp4 (796.31MB)
├── 📄 022.Lesson 4.6.1 逻辑回归的手动实现方法（上）.mp4 (384.48MB)
├── 📄 023.Lesson 4.6.2 逻辑回归的手动实现方法（下）.mp4 (803.52MB)
├── 📄 024.Lesson 5.1 分类模型决策边界.mp4 (750.49MB)
├── 📄 025.Lesson 5.2 混淆矩阵与F1-Score.mp4 (1.18GB)
├── 📄 026.Lesson 5.3 ROC-AUC的计算方法、基本原理与核心特性.mp4 (1.20GB)
├── 📄 027.Lesson 6.1 Scikit-Learn快速入门.mp4 (1.06GB)
├── 📄 028.Lesson 6.2 Scikit-Learn常用方法速通.mp4 (814.75MB)
├── 📄 029.Lesson 6.3.1 正则化、过拟合抑制与特征筛选.mp4 (1.09GB)
├── 📄 030.Lesson 6.3.2 Scikit-Learn逻辑回归参数详解.mp4 (459.70MB)
├── 📄 031.Lesson 6.4 机器学习调参入门.mp4 (957.79MB)
├── 📄 032.Lesson 6.5.1 机器学习调参基础理论.mp4 (367.79MB)
├── 📄 033.Lesson 6.5.2 Scikit-Learn中网格搜索参数详解.mp4 (611.61MB)
├── 📄 034.Lesson 6.6.1 多分类评估指标函数的使用方法.mp4 (181.22MB)
├── 📄 035.Lesson 6.6.2 GridSearchCV的进阶使用方法.mp4 (202.14MB)
├── 📄 036.Lesson 7.1.1 无监督学习与K-Means基本原理.mp4 (887.94MB)
├── 📄 037.Lesson 7.1.2 K-Means聚类的Scikit-Learn实现.mp4 (453.62MB)
├── 📄 038.Lesson 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN聚类.mp4 (683.26MB)
├── 📄 039.Lesson 8.1 决策树模型的核心思想与建模流程.mp4 (808.70MB)
├── 📄 040.Lesson 8.2.1 CART分类树的建模流程.mp4 (745.97MB)
├── 📄 041.Lesson 8.2.2 sklearn中CART分类树的参数详解.mp4 (567.79MB)
├── 📄 042.Lesson 8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理介绍.mp4 (516.50MB)
├── 📄 043.Lesson 8.4 CART回归树的建模流程与sklearn中评估器参数解释.mp4 (611.01MB)
├── 📄 044.Lesson 9.1 集成算法开篇：Bagging方法的基本思想.mp4 (233.40MB)
├── 📄 045.Lesson 9.2 随机森林回归器的实现.mp4 (208.78MB)
├── 📄 046.Lesson 9.3 随机森林回归器的参数.mp4 (387.30MB)
├── 📄 047.Lesson 9.4 集成算法的参数空间与网格优化.mp4 (411.72MB)
├── 📄 048.Lesson 9.5 随机森林在巨量数据上的增量学习.mp4 (351.50MB)
├── 📄 049.Lesson 9.6 Bagging及随机森林6大面试热点问题.mp4 (358.45MB)
├── 📄 050.Lesson 10.1 开篇：超参数优化与枚举网格搜索的理论极限.mp4 (208.09MB)
├── 📄 051.Lesson 10.2.1 随机网格搜索（上）.mp4 (404.30MB)
├── 📄 052.Lesson 10.2.2 随机网格搜索（下）.mp4 (247.64MB)
├── 📄 053.Lesson 10.3.1 Halving网格搜索（上）.mp4 (284.70MB)
├── 📄 054.Lesson 10.3.2 Halving网格搜索（下）.mp4 (215.13MB)
├── 📄 055.Lesson 10.4 贝叶斯优化的基本流程.mp4 (413.20MB)
├── 📄 056.Lesson 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.mp4 (106.73MB)
├── 📄 057.Lesson 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp优化.mp4 (363.15MB)
├── 📄 058.Lesson 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4 (348.48MB)
├── 📄 059.Lesson 10.8 基于Optuna实现多种优化.mp4 (297.32MB)
├── 📄 060.Lesson 11.1 Boosting的基本思想与基本元素.mp4 (134.00MB)
├── 📄 061.Lesson 11.2 AdaBoost的参数（上）：弱评估器与学习率.mp4 (219.18MB)
├── 📄 062.Lesson 11.3 AdaBoost的参数（下）：实践算法与损失函数.mp4 (264.49MB)
├── 📄 063.Lesson 11.4 原理进阶：AdaBoost算法流程详解.mp4 (271.85MB)
├── 📄 064.Lesson 12.1 梯度提升树的基本思想与实现.mp4 (331.82MB)
├── 📄 065.Lesson 12.2 迭代过程中的参数(1)：GBDT的初始化与多分类.mp4 (334.71MB)
├── 📄 066.Lesson 12.3 迭代过程中的参数(2)：GBDT的8种损失函数.mp4 (229.97MB)
├── 📄 067.Lesson 12.4 弱评估器结构参数：弗里德曼均方误差.mp4 (278.19MB)
├── 📄 068.Lesson 12.5 梯度提升树的提前停止.mp4 (258.54MB)
├── 📄 069.Lesson 12.6 袋外数据与其他参数.mp4 (220.94MB)
├── 📄 070.Lesson 12.7 梯度提升树的参数空间与TPE优化.mp4 (444.51MB)
├── 📄 071.Lesson 12.8 原理进阶 (1)：GBDT数学流程与残差概念辨析.mp4 (313.68MB)
├── 📄 072.Lesson 12.9 原理进阶 (2)：拟合伪残差的数学意义与数学证明.mp4 (314.91MB)
├── 📄 073.Lesson 13.1.1 XGBoost的基本思想.mp4 (240.86MB)
├── 📄 074.Lesson 13.1.2 实现XGBoost回归：sklearnAPI详解.mp4 (179.27MB)
├── 📄 075.Lesson 13.1.3 实现XGBoost回归：xgb原生代码详解.mp4 (202.73MB)
├── 📄 076.Lesson 13.1.4 实现XGBoost分类：目标函数与评估指标详解.mp4 (275.45MB)
├── 📄 077.Lesson 13.2.1 基本迭代过程中的参数群.mp4 (154.26MB)
├── 📄 078.Lesson 13.2.2 目标函数及其相关参数.mp4 (249.79MB)
├── 📄 079.Lesson 13.2.3 三种弱评估器与DART树详解.mp4 (299.00MB)
├── 📄 080.Lesson 13.2.4 弱评估器的分枝：结构分数与结构分数增益.mp4 (191.51MB)
├── 📄 081.Lesson 13.2.5 控制复杂度：弱评估器的剪枝与训练数据.mp4 (254.70MB)
├── 📄 082.Lesson 13.2.6 XGBoost中的必要功能性参数.mp4 (98.96MB)
├── 📄 083.Lesson 13.3.1 XGBoost的参数空间.mp4 (295.38MB)
├── 📄 084.Lesson 13.3.2 XGBoost基于TPE的调参.mp4 (198.23MB)
├── 📄 085.Lesson 13.4.1 XGBoost的基本数学流程.mp4 (217.80MB)
├── 📄 086.Lesson 13.4.2 化简XGBoost的目标函数.mp4 (188.57MB)
├── 📄 087.Lesson 13.4.3 求解XGBoost的损失函数.mp4 (140.54MB)
├── 📄 088.Lesson 14.1.1 LightGBM入门与原理框架介绍.mp4 (224.71MB)
├── 📄 089.Lesson 14.1.2 LightGBM EFB互斥特征捆绑策略.mp4 (200.82MB)
├── 📄 090.Lesson 14.2.1 基于梯度的单边采样方法.mp4 (246.50MB)
├── 📄 091.Lesson 14.2.2 LightGBM分裂增益计算过程与叶节点优先生长策略.mp4 (228.39MB)
├── 📄 092.Lesson 14.2.3 LightGBM直方图优化算法.mp4 (102.87MB)
├── 📄 093.Part 1.1 业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4 (208.35MB)
├── 📄 094.Part 1.2 数据字段解释与数据质量检验.mp4 (92.59MB)
├── 📄 095.Part 1.3 字段类型转化与缺失值填补.mp4 (206.89MB)
├── 📄 096.Part 1.4 异常值检测.mp4 (67.52MB)
├── 📄 097.Part 1.5 相关性分析.mp4 (112.83MB)
├── 📄 098.Part 1.6 数据探索性分析与可视化呈现.mp4 (94.12MB)
├── 📄 099.【用户流失】Part 2.1 数据重编码：OrdinalEncoder过程.mp4 (110.72MB)
├── 📄 100.Part 2.2 数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4 (138.55MB)
├── 📄 101.Part 2.3 转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4 (128.08MB)
├── 📄 102.Part 2.4 特征变换：数据标准化与归一化.mp4 (57.80MB)
├── 📄 103.Part 2.5 连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4 (159.94MB)
├── 📄 104.Part 2.6 连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4 (104.68MB)
├── 📄 105.Part 2.7 逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4 (178.07MB)
├── 📄 106.Part 2.8 逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4 (197.40MB)
├── 📄 107.【用户流失】Part 2.9 自定义sklearn评估器网格搜索.mp4 (219.62MB)
├── 📄 108.【用户流失】Part 2.10 逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4 (124.74MB)
├── 📄 109.【用户流失】Part 2.11 决策树模型训练与优化.mp4 (87.17MB)
├── 📄 110.Part 2.12 决策树模型解释与结果解读.mp4 (144.61MB)
├── 📄 111.Part 3.1.1 特征衍生方法综述.mp4 (149.74MB)
├── 📄 112.Part 3.1.2 基于业务的新用户标识字段创建与验证.mp4 (139.17MB)
├── 📄 113.Part 3.1.3 基于业务的服务购买字段创建.mp4 (133.75MB)
├── 📄 114.Part 3.1.4 基于数据探索的用户属性字段创建：基本思路与IV值计算过程.mp4 (148.29MB)
├── 📄 115.Part 3.1.5 借助IV值检验衍生特征有效性方法.mp4 (181.29MB)
├── 📄 116.Part 3.1.6 基于数据探索的合约字段创建与验证.mp4 (45.76MB)
├── 📄 117.Part 3.2.1 单变量特征衍生方法.mp4 (212.32MB)
├── 📄 118.Part 3.2.2 四则运算衍生与分组交叉衍生.mp4 (162.32MB)
├── 📄 119.Part 3.2.3 分组统计特征衍生.mp4 (342.96MB)
├── 📄 120.Part 3.2.4 多项式特征衍生.mp4 (111.53MB)
├── 📄 121.Part 3.2.5 统计演变特征.mp4 (119.68MB)
├── 📄 122.Part 3.2.6 多变量交叉组合特征衍生.mp4 (154.68MB)
├── 📄 123.Part 3.2.7 多变量分组统计衍生方法介绍.mp4 (156.09MB)
├── 📄 124.Part 3.2.8 多变量分组统计函数编写.mp4 (141.22MB)
├── 📄 125.Part 3.2.9 多变量多项式衍生与笛卡尔积运算.mp4 (181.84MB)
├── 📄 126.Part 3.2.10 多变量多项式衍生函数创建.mp4 (166.63MB)
├── 📄 127.Part 3.2.11 时序特征分析方法.mp4 (198.72MB)
├── 📄 128.Part 3.2.12 时序特征衍生与自然周期划分.mp4 (135.39MB)
├── 📄 129.Part 3.2.13 时序特征衍生本质与时间差值衍生.mp4 (211.98MB)
├── 📄 130.Part 3.2.14 时序特征衍生函数创建.mp4 (127.96MB)
├── 📄 131.Part 3.2.15 时间序列分析简介.mp4 (186.64MB)
├── 📄 132.Part 3.2.16 词向量化与TF-IDF.mp4 (238.88MB)
├── 📄 133.Part 3.2.17 NLP特征衍生方法介绍.mp4 (234.36MB)
├── 📄 134.Part 3.2.18 NLP特征衍生函数编写与使用.mp4 (210.06MB)
├── 📄 135.Part 3.2.19（新） 交叉组合与多项式衍生高阶函数.mp4 (242.59MB)
├── 📄 136.Part 3.2.20 分组统计高阶函数编写.mp4 (248.80MB)
├── 📄 137.Part 3.2.21 目标编码.mp4 (289.33MB)
├── 📄 138.Part 3.2.22 关键特征衍生高阶函数.mp4 (155.13MB)
├── 📄 139.Part 3.2.23特征衍生实战-1.mp4 (332.08MB)
├── 📄 140.Part 3.2.24 特征衍生实战-2.mp4 (366.76MB)
├── 📄 141.Part 3.2.25 特征衍生实战-3.mp4 (368.95MB)
├── 📄 142.Part 3.2.26 特征衍生实战-4.mp4 (306.65MB)
├── 📄 143.Part 3.2.27 特征衍生流程总结.mp4 (212.48MB)
├── 📄 144.Part 3.3.0 特征筛选技术介绍.mp4 (138.51MB)
├── 📄 145.Part 3.3.1 缺失值过滤与方差过滤.mp4 (178.20MB)
├── 📄 146.Part 3.3.2 评分函数与特征筛选评估器.mp4 (216.77MB)
├── 📄 147.Part 3.3.3 假设检验基本流程.mp4 (157.20MB)
├── 📄 148.Part 3.3.4 卡方检验与特征筛选.mp4 (329.43MB)
├── 📄 149.Part 3.3.5 方差分析与特征筛选.mp4 (231.76MB)
├── 📄 150.Part 3.3.6 线性相关性的F检验.mp4 (65.39MB)
├── 📄 151.Part 3.3.7 离散变量之间的互信息法.mp4 (297.79MB)
├── 📄 152.Part 3.3.8 连续变量与离散变量的互信息法.mp4 (328.42MB)
├── 📄 153.Part 3.3.9 连续变量之间的互信息计算过程.mp4 (186.11MB)
├── 📄 154.Part 3.3.10 互信息法特征筛选实践.mp4 (188.41MB)
├── 📄 155.Part 3.3.11 feature_importance特征筛选.mp4 (312.40MB)
├── 📄 156.Part 3.3.12 RFE筛选与RFECV筛选.mp4 (349.96MB)
├── 📄 157.Part 3.3.13 SFS方法与SFM方法.mp4 (199.38MB)
├── 📄 158.Part 3.3.14 特征筛选方法总结.mp4 (284.13MB)
├── 📄 159.Part 4.0第四部分导学.mp4 (53.59MB)
├── 📄 160.Part 4.1.1 海量特征衍生与筛选（上）.mp4 (168.60MB)
├── 📄 161.Part 4.1.2 海量特征衍生与筛选（下）.mp4 (226.79MB)
├── 📄 162.Part 4.2.1 网格搜索超参数优化实战（上）.mp4 (392.56MB)
├── 📄 163.Part 4.2.2 网格搜索超参数优化实战（下）.mp4 (362.07MB)
├── 📄 164.Part 4.3.1 模型融合与深度森林技术体系介绍.mp4 (288.46MB)
├── 📄 165.Part 4.3.2.1 投票法与均值法.mp4 (223.43MB)
├── 📄 166.Part 4.3.2.2 阈值移动的TPE搜索与交叉验证.mp4 (286.93MB)
├── 📄 167.Part 4.3.3.1（新） 加权平均融合与理论最优权重.mp4 (138.99MB)
├── 📄 168.Part 4.3.3.2（新） 加权平均法的经验法权重设置策略.mp4 (232.83MB)
├── 📄 169.Part 4.3.3.3 基于搜索空间裁剪的权重搜索策略.mp4 (178.04MB)
├── 📄 170.Part 4.3.3.4 交叉训练与Stacking融合的基本思路.mp4 (109.02MB)
├── 📄 171.Part 4.3.4.1 交叉训练基本思想和数据准备.mp4 (108.73MB)
├── 📄 172.Part 4.3.4.2 随机森林模型的交叉训练过程.mp4 (187.08MB)
├── 📄 173.Part 4.3.4.3 决策树&逻辑回归的交叉训练.mp4 (142.63MB)
├── 📄 174.Part 4.3.4.4 基于交叉训练的TPE搜索融合.mp4 (79.70MB)
├── 📄 175_Part-4.3.5.1-细粒度&多级分层加权融合原理.mp4 (132.27MB)
├── 📄 176_Part-4.3.5.2-细粒度&多级分层加权融合实践.mp4 (118.64MB)
├── 📄 177_Part-4.3.6.1-Stacking基本原理与手动实现方法.mp4 (170.95MB)
├── 📄 178_Part-4.3.6.2-Stacking优化方法初阶.mp4 (287.66MB)
├── 📄 179_Part-4.3.7.1-Stacking一级学习器训练策略.mp4 (220.96MB)
├── 📄 180_Part-4.3.7.2-Stacking元学习器优化流程.mp4 (218.26MB)
├── 📄 181_Part-4.3.8.1-Stacking自动超参数交叉训练函数.mp4 (287.16MB)
├── 📄 182_Part-4.3.8.2-Stacking自动元学习器优化函数.mp4 (159.95MB)
├── 📄 183_Part-4.3.9-Blending融合原理与实践.mp4 (223.43MB)
├── 📄 184_Part-4.3.10-Blending融合进阶优化策略.mp4 (188.24MB)
├── 📄 185_Part-4.3.11.1-回归类集成算法优化策略（上）.mp4 (468.16MB)
├── 📄 186_Part-4.3.11.2-回归类集成算法优化策略（下）.mp4 (98.92MB)
├── 📄 187_Part-4.3.12.1-回归问题的加权平均融合方法实践.mp4 (281.38MB)
├── 📄 188_Part-4.3.12.2-回归问题的Stacking&Blending融合方法.mp4 (211.78MB)
├── 📄 189_【金融案例】01-认识捷信金融还款风险预测.mp4 (90.15MB)
├── 📄 190_【金融案例】02-比赛背景与目标.mp4 (194.83MB)
├── 📄 191_【金融案例】03-比赛背景与目标主表的特征字段讲解以及缺失值的处理.mp4 (135.92MB)
├── 📄 192_【金融案例】04数据探索：主表的异常值处理以及相关性分析.mp4 (143.93MB)
├── 📄 193_【金融案例】05海量数据处理入门.mp4 (129.43MB)
├── 📄 194_【金融案例】06三剑客建立baseline.mp4 (171.82MB)
├── 📄 195_【金融案例】07-主表的领域特征：还款业务指标.mp4 (197.58MB)
├── 📄 196_【金融案例】08-Leaking-proof式目标编码.mp4 (176.38MB)
├── 📄 197_【金融案例】09-GAME策略和bureau表单的业务特征衍生.mp4 (105.43MB)
├── 📄 198_【金融案例】11GAME策略在附表中的综合应用.mp4 (291.08MB)
├── 📄 199_【金融案例】10-GAME策略的进阶应用：相对性行为分析和分层聚合分析.mp4 (156.47MB)
├── 📄 200_【金融案例】12自动化衍生技巧以及featuretools库的基本流程.mp4 (134.15MB)
├── 📄 201_【金融案例】13-featuretools在HomeCredit数据集的进阶应用.mp4 (253.00MB)
├── 📄 202_【金融案例】-14-特征工程成果与focal-loss原理精讲.mp4 (93.97MB)
├── 📄 203_【金融案例】-15-focal-loss-在二分类上的实现.mp4 (103.37MB)
├── 📄 204_【金融案例】17-Leaking-Usage：重复申请人漏洞.mp4 (88.68MB)
├── 📄 205_【金融案例】-16-focal-loss在多分类上的实现.mp4 (76.82MB)
├── 📄 206_【金融案例】-18-optuna实现贝叶斯优化.mp4 (59.11MB)
├── 📄 207_【金融案例】19-逆向工程与无限融合.mp4 (112.73MB)
├── 📄 208_【股价项目】01认识量化交易和股票收益预测.mp4 (90.08MB)
├── 📄 209_【股价项目】02-股票相关的金融概念与评估指标.mp4 (94.11MB)
├── 📄 210_【股价项目】03-kaggle三大经典比赛形式.mp4 (98.22MB)
├── 📄 211_【股价项目】04-股票数据的特征含义与业务理解.mp4 (68.88MB)
├── 📄 212_【股价项目】05-数据探索与股票字段的深入理解.mp4 (261.90MB)
├── 📄 213_【股价项目】06-basline的建立.mp4 (73.05MB)
├── 📄 214_【股价项目】-07-kaggle常见Q&A.mp4 (44.23MB)
├── 📄 215_【股价项目】08-趋势特征分析简介.mp4 (81.11MB)
├── 📄 216_【股价项目】-09-历史平移和增长率特征.mp4 (38.73MB)
├── 📄 217_【股价项目】10-窗口统计特征.mp4 (91.50MB)
├── 📄 218_【股价项目】12-市场波动特征.mp4 (175.81MB)
├── 📄 219_【股价项目】11-指数加权移动平均.mp4 (68.05MB)
├── 📄 220_【股价项目】13-时序特征工程在股价数据中的应用.mp4 (53.79MB)
├── 📄 221_【股价项目】14-行业分段建模与模型融合.mp4 (185.62MB)
├── 📄 222_【WDSM时序案例】01-赛题理解(1)-理解流媒体平台基本业务.mp4 (101.26MB)
├── 📄 223_【WDSM时序案例】02-赛题理解(2)-标签理解：用户留存分.mp4 (131.05MB)
├── 📄 224_【WDSM时序案例】03-赛题理解(3)-解读测试数据集.mp4 (108.44MB)
├── 📄 225_【WDSM时序案例】04-赛题理解(4)-解读登录数据集-(上).mp4 (114.73MB)
├── 📄 226_【WDSM时序案例】04-赛题理解(4)-解读登录数据集-(下).mp4 (121.25MB)
├── 📄 227_【WDSM时序案例】06-赛题理解(6)-解读视频与用户画像信息.mp4 (178.16MB)
├── 📄 228_【WDSM时序案例】05-赛题理解(5)-解读互动与视频播放信息.mp4 (138.42MB)
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├── 📄 230_【WDSM时序案例】07-赛题理解(7)-时间窗口与赛题难点.mp4 (96.21MB)
├── 📄 231_【WDSM时序案例】09-理解时序预测(2)-时间序列的训练与预测（上）.mp4 (120.62MB)
├── 📄 232_【WDSM时序案例】10-理解时序预测(3)-时间序列的训练与预测（下）.mp4 (206.86MB)
├── 📄 233_【WDSM时序案例】12-理解时序预测(5)-统计学与机器学习中的时间序列模型.mp4 (130.12MB)
├── 📄 234_【WDSM时序案例】11-理解时序预测(4)-2大关键预测类型与前沿时序领域.mp4 (142.37MB)
├── 📄 235_【WDSM时序案例】13-理解时序预测(6)-深度学习领域的时间序列模型.mp4 (83.68MB)
├── 📄 236_【WDSM时序案例】14【加餐】ARIMA模型详解(1)-AR自回归模型原理与公式.mp4 (122.66MB)
├── 📄 237_【WDSM时序案例】16【加餐】时序模型-(3)-MA模型原理与公式讲解.mp4 (198.09MB)
├── 📄 238_【WDSM时序案例】15【加餐】ARIMA模型详解(2)-AR自回归模型的训练与测试流程.mp4 (126.52MB)
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├── 📄 240_【WDSM时序案例】19【加餐】时序模型-(6)-滞后算子与差分运算.mp4 (101.05MB)
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├── 📄 242_【WDSM时序案例】21【加餐】时序模型-(8)-ACF与PACF的定义与图像.mp4 (152.84MB)
├── 📄 243_【WDSM时序案例】20【加餐】时序模型-(7)-ARIMA模型的平稳性要求.mp4 (111.33MB)
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├── 📄 247_【WDSM时序案例】25【加餐】ARIMA模型的实现-(1)-ARIMA经典假设与建模流程.mp4 (116.87MB)
├── 📄 248_【WDSM时序案例】26【加餐】ARIMA模型的实现-(2)-平稳性检验与差分运算.mp4 (160.12MB)
├── 📄 249_【WDSM时序案例】27【加餐】ARIMA模型的实现-(3)-确定d值，进行建模.mp4 (131.55MB)
├── 📄 250_【WDSM时序案例】29【加餐】ARIMA模型的实现-(5)-选择最佳参数组合.mp4 (173.35MB)
├── 📄 251_【WDSM时序案例】28【加餐】ARIMA模型的实现-(4)-解读ARIMA的Sum表单.mp4 (240.78MB)
├── 📄 252_【WDSM时序案例】31-多变量时序模型(2)-VAR与VARMA模型的数学表示.mp4 (219.16MB)
├── 📄 253_【WDSM时序案例】30-多变量时序模型(1)-多变量模型的基本思想.mp4 (197.74MB)
├── 📄 254_【WDSM时序案例】32-多变量时序模型(3)-VARMAX模型的代码实现.mp4 (221.46MB)
├── 📄 255_【WDSM时序案例】34-机器学习中的时间序列(2)-Pmdarima实现滚动交叉验证.mp4 (193.43MB)
├── 📄 256_【WDSM时序案例】33-机器学习中的时间序列(1)-Pmdarima实现SARIMAX.mp4 (139.70MB)
├── 📄 257_【WDSM时序案例】35-机器学习中的时间序列(3)-Pmdarima实现滑窗交叉验证.mp4 (206.28MB)
└── 📄 【九天菜菜】机器学习实战_文件目录.txt (18.60KB)