【九天菜菜】机器学习实战
├── 110.Part 2.12 决策树模型解释与结果解读.mp4├── 065.Lesson 12.2 迭代过程中的参数(1)：GBDT的初始化与多分类.mp4
├── 014.Lesson 4.1.2 逻辑回归模型构建与多分类学习方法（下）.mp4
├── 132.Part 3.2.16 词向量化与TF-IDF.mp4
├── 146.Part 3.3.2 评分函数与特征筛选评估器.mp4
├── 043.Lesson 8.4 CART回归树的建模流程与sklearn中评估器参数解释.mp4
├── 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
├── 140.Part 3.2.24 特征衍生实战-2.mp4
├── 069.Lesson 12.6 袋外数据与其他参数.mp4
├── 227_【WDSM时序案例】06-赛题理解(6)-解读视频与用户画像信息.mp4
├── 195_【金融案例】07-主表的领域特征：还款业务指标.mp4
├── 188_Part-4.3.12.2-回归问题的Stacking&Blending融合方法.mp4
├── 082.Lesson 13.2.6 XGBoost中的必要功能性参数.mp4
├── 058.Lesson 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4
├── 126.Part 3.2.10 多变量多项式衍生函数创建.mp4
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