正版资源 getfromcode云计算/大数据
七月在线·Kaggle实战班课程
代码 9 集 📄 第04课_kaggle案例实战班【】.mp4 📄 第05课_kaggle案例实战班【】.mp4 📄 第08课_kaggle案例实战班【】.mp4 📄 第07课_kaggle案例实战班【】.mp4 📄 第06课_kaggle案例实战班【】.mp4 📄 第03课_kaggl
单课价¥29新品 上架
支付成功后自动发货，可在「我的订单」查看网盘链接；链接失效可联系客服免费补链。
正版保障 极速发货 售后无忧
代码9 集
- 📄 第04课_kaggle案例实战班【】.mp4
- 📄 第05课_kaggle案例实战班【】.mp4
- 📄 第08课_kaggle案例实战班【】.mp4
- 📄 第07课_kaggle案例实战班【】.mp4
- 📄 第06课_kaggle案例实战班【】.mp4
- 📄 第03课_kaggle案例实战班【】.mp4
- 📄 1.机器学习解决问题综述课【】.mp4
- 📄 9.贪心法和动态规划【】.mp4
- 📄 julyedu【】.com 解压密码
- 📄 10.概率分治和机器学习【】.mp4
lecture029 条
- 📄 Kaggle第06课：走起~深度学习【】.pptx
- 📄 Kaggle第05课：能源预测与分配问题【】.pdf
- 📄 Kaggle第06课：走起~深度学习【】.pdf
- 📄 Rossmann_Store_Sales_competition【】.ipynb
- 📄 data【】.zip
- 📄 Kaggle event recommendation competition【】.ipynb
- 📄 kaggle-event-recommendation-rank1【】.zip
- 📄 PPD_RiskControl_Competition【】.zip
- 📄 search_ads_feature【】.sample
- 📄 search_click_data【】.sample
- 📄 feature_map【】.search_ads
- 📄 feature【】.search_ads
- 📄 avazu-CTR-Prediction-LR【】.zip
- 📄 kaggle-avazu-rank1【】.zip
- 📄 kaggle-avazu-rank2【】.zip
- 📄 xgb_ads【】.conf
- 📄 feature【】.search
- 📄 generate_train_feature_reducer【】.py
- 📄 generate_train_feature_mapper【】.py
- 📄 Spark-Criteo-CTR-Prediction【】.ipynb
img9 条
- 📄 cat_dog【】.html
- 📄 Kaggle第06课：走起~深度学习【】.pdf
- 📄 image_search【】.html
- 📄 char_rnn【】.html
- 📄 word_rnn【】.html
- 📄 Kaggle第06课：走起~深度学习【】.pptx
- 📄 news_stock_advanced【】.html
- 📄 energy_forecasting_notebooks【】.zip
- 📄 subway_prediction_notebook【】.zip
Feature_engineering_and_model_tuning1 条
- 📄 blending【】.py
- 📄 Feature_engineering_and_model_tuning【】.zip
- 📄 cs228-python-tutorial【】.ipynb
house price20 条
- 📄 第8课：金融风控问题【】.pdf
- 📄 金融风控大赛解决方案【】.pdf
- 📄 Kaggle第01课：机器学习算法、工具与流程概述【】.pdf
- 📄 分享的链接【】.txt
- 📄 kaggle-2014-criteo【】.pdf
- 📄 predicting-clicks-facebook【】.pdf
- 📄 百度凤巢：DNN在凤巢CTR预估中的应用【】.pdf
- 📄 腾讯广点通：效果广告中的机器学习技术【】.pdf
- 📄 第3课--排序与CTR预估【】.pdf
- 📄 kaggle-avazu【】.pdf
- 📄 从FM到FFM【】.pdf
- 📄 阿里妈妈：大数据下的广告排序技术及实践【】.pdf
- 📄 京东电商广告和推荐系统的机器学习系统实践【】.pdf
- 📄 第7课：推荐与销量预测相关问题【】.pdf
- 📄 cats-vs-dogs【】.txt
- 📄 train【】.zip
- 📄 test【】.zip
- 📄 sample_submission【】.csv
- 📄 第5课：能源预测与分配问题【】.pdf
- 📄 Kaggle第四课【】.pdf
- 📄 Kaggle第02课：经济金融相关问题【】.pdf
Feature-engineering_and_Parameter_Tuning_XGBoost2 条
- 📄 chi_square【】.png
- 📄 RGBHistogram【】.jpg
.ipynb_checkpoints4 条
- 📄 search relevance【】.ipynb
- 📄 search relevance_advanced【】.ipynb
- 📄 news_stock【】.html
- 📄 news_stock_advanced【】.html
- 📄 search+relevance_advanced【】.html
- 📄 search+relevance【】.html
.ipynb_checkpoints3 条
- 📄 test【】.csv
- 📄 train【】.csv
- 📄 Titanic【】.ipynb
_ipynb_checkpoints1 条
- 📄 data_description【】.txt
Kaggle_Bicycle_Example_files7 条
- 📄 kaggle_bike_competition_train【】.csv
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example【】.ipynb
- 📄 search relevance_advanced-checkpoint【】.ipynb
- 📄 search relevance-checkpoint【】.ipynb
- 📄 RedditNews【】.csv
- 📄 DJIA_table【】.csv
- 📄 Combined_News_DJIA【】.csv
.ipynb_checkpoints9 条
- 📄 Test【】.csv
- 📄 test_modified【】.csv
- 📄 train_modified【】.csv
- 📄 XGBoost models tuning【】.ipynb
- 📄 Train【】.csv
- 📄 Feature Engineering【】.ipynb
- 📄 test【】.csv
- 📄 sample_submission【】.csv
- 📄 train【】.csv
.ipynb_checkpoints1 条
- 📄 news_stock【】.html
- 📄 news_stock【】.ipynb
.ipynb_checkpoints10 条
- 📄 house_price_advanced【】.html
- 📄 house_price【】.html
- 📄 house_price_advanced【】.ipynb
- 📄 house_price【】.ipynb
- 📄 Titanic-checkpoint【】.ipynb
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example-checkpoint【】.ipynb
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example_46_1【】.png
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example_44_0【】.png
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example_34_0【】.png
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example_47_1【】.png
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example_43_0【】.png
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example_42_0【】.png
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example_49_1【】.png
- 📄 Kaggle_Bicycle_Example_45_0【】.png
- 📄 XGBoost models tuning-checkpoint【】.ipynb
- 📄 Feature Engineering-checkpoint【】.ipynb
- 📄 news_stock-checkpoint【】.ipynb
- 📄 house_price_advanced-checkpoint【】.ipynb
- 📄 house_price-checkpoint【】.ipynb
