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Kaggle Pro银牌教学计划第七期录播
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猜你想学
- 第一课：机器学习基础与Kaggle平台简介
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1. 机器学习基础概念 时长：00:46:13素材下载
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2. 机器学习模型的评价指标 时长：01:01:48
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3. 验证集与过拟合 时长：00:11:32
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4. 课后答疑交流 时长：00:14:36
- 第二课：优化论基础与决策树算法
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1. Kaggle平台简介与IDE操作指南 时长：00:36:52素材下载
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2. 无约束优化与梯度下降算法 时长：01:09:10
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3. 决策树算法：ID3与CART 时长：00:29:34
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4. 课后答疑交流 时长：00:11:12
- 第三课：集成树模型与特征工程基础
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1. 模型集成方法与GBDT原理 时长：00:23:43素材下载
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2. XGBoost数学原理与代码使用 时长：00:39:40
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3. LightGBM与CatBoost简介 时长：00:34:00
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4. 特征工程基础 时长：00:34:58
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5. 课后答疑交流 时长：00:10:04
- 第四课：逻辑回归与神经网络
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1. 逻辑回归、最大似然估计与交叉熵 时长：00:54:13素材下载
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2. 正则化原理 时长：00:11:12
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3. 多层感知器网络空间切分与二分类 时长：00:19:36
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4. 神经网络多分类 时长：00:24:42
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5. PyTorch简介及课后答疑交流 时长：00:24:04
- 第五课：卷积神经网络与PyTorch用法讲解
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1. 卷积层与池化层原理 时长：01:09:39素材下载
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2. PyTorch用法讲解与交通标志识别项目 时长：01:00:08
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3. 课后交流与答疑 时长：00:12:48
- 第六课：目标检测与图像分割
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1. 常见CNN骨架 时长：00:38:42素材下载
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2. 目标检测任务简介与评价指标 时长：00:24:59
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3. 单阶段与双阶段目标检测模型 时长：00:21:38
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4. 非极大值抑制与目标检测工具 时长：00:12:07
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5. 图像分割原理与常见框架 时长：00:12:58
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6. 图像分割工具与课后答疑交流 时长：00:16:51
- 第七课：序列数据算法与Transformer
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1. 时序数据与循环神经网络 时长：00:30:09素材下载
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2. LSTM与GRU代码讲解与演示 时长：00:34:09
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3. 1D-CNN与WaveNet 时长：00:16:42
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4. Attention与Transformer 时长：00:55:15
- 第八课：自然语言表征模型与Kaggle提分技巧
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1. 自然语言处理简介与Word2Vec 时长：00:25:37素材下载
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2. BERT及其常用衍生模型 时长：00:42:36
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3. 神经网络训练技巧 时长：00:32:23
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4. Kaggle竞赛提分技巧 时长：00:57:43
- 习题课集锦
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1. Rossmann & ASHRAE 时长：01:47:19
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2. Human Protein Atlas Image Classification 时长：01:10:36
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3. Google Brain & APTOS & Optiver 时长：01:49:55
