本课程专为希望快速掌握Golang云原生技术并应用于ChatGPT开发的学员设计。通过7天的密集训练,您将学习从项目设计、环境搭建到服务部署的全流程,涵盖Docker、gRPC、Redis等关键技术。课程还包括实战项目,如敏感词识别、关键词提取等,帮助您构建高效、稳定的ChatGPT应用。无论您是初学者还是有经验的开发者,本课程都将助您在云原生领域脱颖而出,冲击百万年薪!...
机器学习高薪实战课——从零基础到企业级项目专家

120+小时超丰富内容体系,覆盖AI领域最核心、最实用的技能栈!本课程专为希望快速提升竞争力、进入AI高薪岗位(如算法工程师、数据科学家、AI产品经理)的学员设计,已帮助超过5000名学员成功入职腾讯、阿里、字节跳动、华为、美团等一线大厂,平均薪资涨幅达65%。
完整体系:从理论到实战,打通机器学习全链路
课程不再停留在“公式推导”和“玩具数据集”,而是构建“经典机器学习 → 集成学习 → 时序建模 → 特征工程 → 超参优化 → 模型融合 → 企业级落地”的完整闭环。每一模块均结合真实业务场景,带你亲手复现工业级项目,如:
- 电商用户流失预测系统(使用XGBoost + LightGBM + CatBoost 多模型融合)
- 金融风控中的信贷评分卡建模(含WOE分箱、IV值分析、KS曲线评估)
- 新能源充电桩负荷预测(基于LSTM、Transformer时序模型)
- 广告点击率预估(CTR)系统(DeepFM + Wide & Deep 模型实战)
📢 以下文件由夸克网盘用户于2026-01-14分享(文件数量过多时仅展示部分文件)
机器学习高薪实战课44.85GB
课件3.25GB
课件.zip3.25GB
001.Lesson 0.1 前言与导学(上).mp4159.16MB
002.Lesson 0.2 前言与导学(下).mp4665.72MB
003.Lesson 1.1 机器学习基本概念与建模流程(上).mp4667.04MB
004.Lesson 1.2 机器学习基本概念与建模流程(下).mp4873MB
005.Lesson 2.1 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法(一).mp4548.95MB
006.Lesson 2.2 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法(二).mp41.09GB
007.Lesson 2.3 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法(三).mp4471.44MB
008.Lesson 3.0 线性回归的手动实现.mp453.64MB
009.Lesson 3.1 变量相关性基础理论.mp4395.16MB
010.Lesson 3.2 数据生成器与Python模块编写.mp4576.97MB
011.Lesson 3.3 线性回归手动实现与模型局限.mp4657.89MB
012.Lesson 3.4 机器学习模型可信度理论与交叉验证基础.mp4706.34MB
013.Lesson 4.1.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法(上).mp4689.82MB
014.Lesson 4.1.2 逻辑回归模型构建与多分类学习方法(下).mp4511.95MB
015.Lesson 4.2 逻辑回归参数估计.mp4752.21MB
016.Lesson 4.3.1 梯度下降基本原理与手动实现(上).mp4858.17MB
017.Lesson 4.3.2 梯度下降基本原理与手动实现(下).mp4567.27MB
018.Lesson 4.4.1 随机梯度下降与小批量梯度下降(上).mp41.01GB
019.Lesson 4.4.2 随机梯度下降与小批量梯度下降(下).mp4368.59MB
020.Lesson 4.5.1 梯度下降优化基础:数据归一化与学习率调度(上).mp41.11GB
021.Lesson 4.5.2 梯度下降优化基础:数据归一化与学习率调度(下).mp4796.31MB
022.Lesson 4.6.1 逻辑回归的手动实现方法(上).mp4384.48MB
023.Lesson 4.6.2 逻辑回归的手动实现方法(下).mp4803.52MB
024.Lesson 5.1 分类模型决策边界.mp4750.49MB
025.Lesson 5.2 混淆矩阵与F1-Score.mp41.18GB
026.Lesson 5.3 ROC-AUC的计算方法、基本原理与核心特性.mp41.2GB
027.Lesson 6.1 Scikit-Learn快速入门.mp41.06GB
028.Lesson 6.2 Scikit-Learn常用方法速通.mp4814.75MB
029.Lesson 6.3.1 正则化、过拟合抑制与特征筛选.mp41.09GB
030.Lesson 6.3.2 Scikit-Learn逻辑回归参数详解.mp4459.7MB
031.Lesson 6.4 机器学习调参入门.mp4957.79MB
032.Lesson 6.5.1 机器学习调参基础理论.mp4367.79MB
033.Lesson 6.5.2 Scikit-Learn中网格搜索参数详解.mp4611.61MB
034.Lesson 6.6.1 多分类评估指标函数的使用方法.mp4181.22MB
035.Lesson 6.6.2 GridSearchCV的进阶使用方法.mp4202.14MB
036.Lesson 7.1.1 无监督学习与K-Means基本原理.mp4887.94MB
037.Lesson 7.1.2 K-Means聚类的Scikit-Learn实现.mp4453.62MB
038.Lesson 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN聚类.mp4683.26MB
039.Lesson 8.1 决策树模型的核心思想与建模流程.mp4808.7MB
040.Lesson 8.2.1 CART分类树的建模流程.mp4745.97MB
041.Lesson 8.2.2 sklearn中CART分类树的参数详解.mp4567.79MB
042.Lesson 8.3【加餐】ID3和C4.5的基本原理介绍.mp4516.5MB
043.Lesson 8.4 CART回归树的建模流程与sklearn中评估器参数解释.mp4611.01MB
044.Lesson 9.1 集成算法开篇:Bagging方法的基本思想.mp4233.4MB
045.Lesson 9.2 随机森林回归器的实现.mp4208.78MB
046.Lesson 9.3 随机森林回归器的参数.mp4387.3MB
047.Lesson 9.4 集成算法的参数空间与网格优化.mp4411.72MB
048.Lesson 9.5 随机森林在巨量数据上的增量学习.mp4351.5MB
049.Lesson 9.6 Bagging及随机森林6大面试热点问题.mp4358.45MB
050.Lesson 10.1 开篇:超参数优化与枚举网格搜索的理论极限.mp4208.09MB
051.Lesson 10.2.1 随机网格搜索(上).mp4404.3MB
052.Lesson 10.2.2 随机网格搜索(下).mp4247.64MB
053.Lesson 10.3.1 Halving网格搜索(上).mp4284.7MB
054.Lesson 10.3.2 Halving网格搜索(下).mp4215.13MB
055.Lesson 10.4 贝叶斯优化的基本流程.mp4413.2MB
056.Lesson 10.5 BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna.mp4106.73MB
057.Lesson 10.6 基于BayesOpt实现高斯过程gp优化.mp4363.15MB
058.Lesson 10.7 基于HyperOpt实现TPE优化.mp4348.48MB
059.Lesson 10.8 基于Optuna实现多种优化.mp4297.32MB
060.Lesson 11.1 Boosting的基本思想与基本元素.mp4134MB
061.Lesson 11.2 AdaBoost的参数(上):弱评估器与学习率.mp4219.18MB
062.Lesson 11.3 AdaBoost的参数(下):实践算法与损失函数.mp4264.49MB
063.Lesson 11.4 原理进阶:AdaBoost算法流程详解.mp4271.85MB
064.Lesson 12.1 梯度提升树的基本思想与实现.mp4331.82MB
065.Lesson 12.2 迭代过程中的参数(1):GBDT的初始化与多分类.mp4334.71MB
066.Lesson 12.3 迭代过程中的参数(2):GBDT的8种损失函数.mp4229.97MB
067.Lesson 12.4 弱评估器结构参数:弗里德曼均方误差.mp4278.19MB
068.Lesson 12.5 梯度提升树的提前停止.mp4258.54MB
069.Lesson 12.6 袋外数据与其他参数.mp4220.94MB
070.Lesson 12.7 梯度提升树的参数空间与TPE优化.mp4444.51MB
071.Lesson 12.8 原理进阶 (1):GBDT数学流程与残差概念辨析.mp4313.68MB
072.Lesson 12.9 原理进阶 (2):拟合伪残差的数学意义与数学证明.mp4314.91MB
073.Lesson 13.1.1 XGBoost的基本思想.mp4240.86MB
074.Lesson 13.1.2 实现XGBoost回归:sklearnAPI详解.mp4179.27MB
075.Lesson 13.1.3 实现XGBoost回归:xgb原生代码详解.mp4202.73MB
076.Lesson 13.1.4 实现XGBoost分类:目标函数与评估指标详解.mp4275.45MB
077.Lesson 13.2.1 基本迭代过程中的参数群.mp4154.26MB
078.Lesson 13.2.2 目标函数及其相关参数.mp4249.79MB
079.Lesson 13.2.3 三种弱评估器与DART树详解.mp4299MB
080.Lesson 13.2.4 弱评估器的分枝:结构分数与结构分数增益.mp4191.51MB
081.Lesson 13.2.5 控制复杂度:弱评估器的剪枝与训练数据.mp4254.7MB
082.Lesson 13.2.6 XGBoost中的必要功能性参数.mp498.96MB
083.Lesson 13.3.1 XGBoost的参数空间.mp4295.38MB
084.Lesson 13.3.2 XGBoost基于TPE的调参.mp4198.23MB
085.Lesson 13.4.1 XGBoost的基本数学流程.mp4217.8MB
086.Lesson 13.4.2 化简XGBoost的目标函数.mp4188.57MB
087.Lesson 13.4.3 求解XGBoost的损失函数.mp4140.54MB
088.Lesson 14.1.1 LightGBM入门与原理框架介绍.mp4224.71MB
089.Lesson 14.1.2 LightGBM EFB互斥特征捆绑策略.mp4200.82MB
090.Lesson 14.2.1 基于梯度的单边采样方法.mp4246.5MB
091.Lesson 14.2.2 LightGBM分裂增益计算过程与叶节点优先生长策略.mp4228.39MB
092.Lesson 14.2.3 LightGBM直方图优化算法.mp4102.87MB
093.Part 1.1 业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4208.35MB
094.Part 1.2 数据字段解释与数据质量检验.mp492.59MB
095.Part 1.3 字段类型转化与缺失值填补.mp4206.89MB
096.Part 1.4 异常值检测.mp467.52MB
097.Part 1.5 相关性分析.mp4112.83MB
098.Part 1.6 数据探索性分析与可视化呈现.mp494.12MB
099.【用户流失】Part 2.1 数据重编码:OrdinalEncoder过程.mp4110.72MB
共100个文件,合计:44.85GB


10积分
