首页 > Kaggle Pro银牌教学计划第九期录播

Kaggle Pro银牌教学计划第九期录播

视频课时
55 人学过

讲师简介

小洋博士
第一课：机器学习基础与模型评价指标
1. 机器学习基础概念 时长：00:44:58
素材下载
2. 分类问题评价指标 时长：01:08:07
3. 验证集与过拟合 时长：00:23:55
第二课：优化论基础与决策树算法
1. Kaggle平台简介 时长：00:41:44
素材下载
2. Kaggle IDE使用与提交演示 时长：00:12:55
3. 优化论基础与梯度下降算法 时长：01:06:57
4. 决策树算法：ID3与C4.5 时长：00:19:25
第三课：GBDT、集成树模型与特征工程基础
1. 基尼指数与CART原理 时长：00:21:56
素材下载
2. 集成学习与XGBoost原理 时长：00:50:39
3. LightGBM与CatBoost 时长：00:28:50
4. 特征工程基础与作业说明 时长：00:41:33
第四课：逻辑回归与全连接神经网络
1. 逻辑回归与最大似然估计 时长：00:49:35
素材下载
2. 正则化原理 时长：00:15:40
3. 神经网络二分类与回归 时长：00:19:42
4. 神经网络多分类与损失函数选择 时长：00:41:06
第五课：卷积神经网络与PyTorch用法
1. 卷积层与池化层 时长：01:11:03
素材下载
2. Kaggle常用CNN架构与工具包 时长：00:37:47
3. PyTorch用法：交通标志识别项目演示 时长：00:39:05
第六课：目标检测与图像分割
1. 目标检测任务及其评价指标 时长：00:37:42
素材下载
2. 单双阶段检测算法与NMS后处理 时长：00:27:59
3. 目标检测工具：Detectron2 与 MMDetection 时长：00:14:19
4. 图像分割及其常用架构 时长：00:15:18
5. 图像分割工具：SMP 与 MMSegmentation 时长：00:23:00
第七课：时序数据算法与Transformer
1. 神经网络运算的矩阵表示 时长：00:12:28
素材下载
2. 循环神经网络原理 时长：00:18:45
3. 使用PyTorch搭建LSTM与GRU 时长：00:28:16
4. 1DCNN与WaveNet结构 时长：00:15:49
5. Attention机制与Transformer结构 时长：00:38:09
6. Transformer在计算机视觉中的应用 时长：00:15:16
第八课：自然语言表征模型与Kaggle提分技巧
1. Word2Vec简介 时长：00:14:53
素材下载
2. BERT模型原理及其训练方法 时长：00:26:45
3. 常用BERT衍生模型与transformers工具包 时长：00:23:18
4. 深度神经网络训练技巧 时长：00:32:06
5. Kaggle竞赛提分技巧 时长：00:49:12
习题课集锦
1. 波士顿房价 Rossmann ASHRAE 时长：01:50:03
2. Atlas & Severstal 时长：01:53:06
Google Brain & APTOS & Optiver 时长：01:28:18

登录提醒

请先登录后报名课程进行学习~

登录
删除提醒 ×
确认删除本条回复?
（删除后将无法恢复）
删除 取消
×
  • 课程介绍
  • 视频课时