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Kaggle Pro银牌教学计划第八期录播

视频课时
75 人学过
第一课:机器学习基础与Kaggle平台简介
1. 机器学习基础概念 时长:00:43:45
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2. 监督学习常用模型评价指标 时长:01:11:25
3. 验证集与过拟合 时长:00:23:51
第二课:优化论基础与决策树算法
1. Kaggle平台简介 时长:00:19:13
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2. 优化论基础与梯度下降算法 时长:01:17:20
3. 决策树算法:ID3与CART 时长:00:32:49
第三课:集成树模型与特征工程基础
1. CART处理连续特征 时长:00:16:29
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2. 集成树算法与XGBoost 时长:00:48:29
3. LightGBM与CatBoost 时长:00:29:55
4. 特征工程基础 时长:00:38:54
第四课:逻辑回归与神经网络
1. 逻辑回归与最大似然估计 时长:00:58:15
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2. 大系数过拟合现象与正则化原理 时长:00:12:08
3. 感知器网络及其空间切分原理 时长:00:19:02
4. 神经网络多分类 时长:00:25:26
5. PyTorch简介与简单演示 时长:00:14:58
第五课:卷积神经网络与PyTorch使用方法
1.卷积层与池化层 时长:01:02:50
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2. 常用CNN架构及其调用方式 时长:00:34:28
3. PyTorch使用演示 - 交通标志识别项目 时长:00:35:57
第六课:目标检测与图像分割
1. 目标检测任务评价指标 时长:00:34:18
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2. 单阶段与双阶段目标检测算法 时长:00:25:29
3. MMDetection用法 时长:00:27:35
4. 图像分割原理 时长:00:14:43
5. 图像分割常用工具 时长:00:14:11
第七课:序列数据算法与Transformer
1. 神经网络矩阵表示与循环神经网络原理 时长:00:24:59
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2. LSTM代码演示 时长:00:31:00
3. 1D CNN与WaveNet 时长:00:16:35
4. Attention机制与Transformer结构 时长:00:37:03
5. Transformer Encoder代码演示 时长:00:18:10
6. 计算机视觉中的Transformer 时长:00:12:54
第八课:自然语言表征模型与Kaggle提分技巧
1. Word2Vec经典方法 时长:00:16:49
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2. BERT模型:分词器、结构与训练方式 时长:00:35:10
3. BERT衍生模型与transformers库的使用 时长:00:13:43
4. 神经网络训练技巧 时长:00:12:53
5. Kaggle竞赛提分技巧 时长:00:39:56
6. 最终项目说明-APTOS眼底图像识别 时长:00:13:14
习题课集锦
1. 波士顿房价 Rossmann ASHRAE 时长:01:54:41
2. Human Protein Atlas Image Classification 时长:02:06:03
3. Google Brain & APTOS & Optiver 时长:01:47:18

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