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Kaggle Pro银牌计划课程录播2025年第一期

视频课时
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讲师简介

小洋博士
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：00:40:01
2. 监督学习模型的评价指标 时长：01:04:51
3. 验证集与过拟合 时长：00:09:16
4. Kaggle竞赛平台简介 时长：00:14:07
第二课：优化论基础与决策树算法
1. 多元线性回归问题 时长：00:29:34
2. 优化论基础与梯度下降算法 时长：00:33:20
3. 决策树算法：ID3与CART 时长：00:55:46
第三课：集成树模型与特征工程基础
1. XGBoost数学原理与代码使用 时长：00:43:43
2. LightGBM工程优化原理与代码使用 时长：00:32:41
3. 特征工程基础 时长：00:43:04
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：00:55:18
2. 正则化原理 时长：00:12:34
3. 神经网络与多层感知器 时长：00:43:00
4. 卷积层与池化层原理 时长：00:36:18
附：PyTorch代码演示-交通标志识别项目 时长：00:32:51
第五课：目标检测与实例分割
1. 梯度消失与残差神经网络 时长：00:21:04
2. 常见CNN框架与timm用法 时长：00:38:36
3. 目标检测评价指标、模型与实现工具 时长：00:51:19
4. 图像语义分割与实例分割 时长：00:25:03
第六课：时序数据算法与Transformer
1. 神经网络运算的矩阵表示 时长：00:07:57
2. 循环神经网络及其用法 时长：00:37:52
3. 一维卷积网络与WaveNet 时长：00:22:32
4. Attention机制与Transformer 时长：01:02:31
第七课：自然语言处理与大语言模型
1. Word2Vec简介 时长：00:10:06
2. tokenizer原理与使用方法 时长：00:15:52
3. BERT系列模型及其用法 时长：00:42:58
4. 大语言模型的自回归、抽样和量化原理 时长：00:23:16
5. 大语言模型的本地部署 时长：00:31:23
6. 大语言模型的微调与RAG 时长：00:11:47
第八课：神经网络训练方法与Kaggle提分技巧
1. 神经网络训练技巧 时长：01:06:22
2. 大语言模型的LoRA微调 时长：00:27:57
3. Kaggle竞赛提分技巧 时长：00:44:18
习题课集锦
1. 数据挖掘 - Boston Housing 时长：00:28:44
2. 数据挖掘 - Rossmann Store Sales 时长：00:43:24
3. 数据挖掘 - ASHRAE - Great Energy Predictor III 时长：00:24:49
4. 计算机视觉 - Human Protein Atlas Image Classificatio 时长：00:35:19
5. 时序数据分析 - Google Brain - Ventilator Pressure Pre 时长：00:31:51
6. 数据挖掘 - Optiver Realized Volatility Prediction 时长：00:36:22
7. 自然语言处理 - Feedback Prize - Predicting Effective Arguments 时长：00:26:00
8. 大语言模型 - LMSYS - Chatbot Arena Human Preference Predictions 时长：00:12:53

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