【中英双语+资料】机器学习中册从PCA降维讲到SVM｜StatQuest 决策树+XGBoost｜Machine Learning 2018–2024

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 PCA五分钟讲清
  2. P2 · [英文] 01 PCA in 5 Minutes｜完整英文原声在后半部
  3. P3 · [必看] 1分钟：双语怎么切-充电解锁课程站
  4. P4 · [中文] 02 PCA实用技巧
  5. P5 · [中文] 03 R语言做PCA
  6. P6 · [中文] 04 Python做PCA
  7. P7 · [中文] 05 线性判别分析LDA
  8. P8 · [中文] 06 MDS与PCoA
  9. P9 · [中文] 07 R语言MDS
  10. P10 · [中文] 08 t-SNE降维
  11. P11 · [中文] 09 层次聚类
  12. P12 · [中文] 10 K-means聚类
  13. P13 · [中文] 11 DBSCAN聚类
  14. P14 · [中文] 12 K近邻KNN
  15. P15 · [中文] 13 朴素贝叶斯
  16. P16 · [中文] 14 高斯朴素贝叶斯
  17. P17 · [中文] 15 决策与分类树
  18. P18 · [中文] 16 决策树特征与缺失
  19. P19 · [中文] 17 回归树
  20. P20 · [中文] 18 回归树剪枝
  21. P21 · [中文] 19 独热与目标编码
  22. P22 · [中文] 20 Python分类树全程
  23. P23 · [中文] 21 随机森林怎么建
  24. P24 · [中文] 22 随机森林缺失值
  25. P25 · [中文] 23 R语言随机森林
  26. P26 · [中文] 24 链式法则
  27. P27 · [中文] 25 梯度下降
  28. P28 · [中文] 26 随机梯度下降
  29. P29 · [中文] 27 AdaBoost
  30. P30 · [中文] 28 梯度提升回归主线
  31. P31 · [中文] 29 梯度提升回归细节
  32. P32 · [中文] 30 梯度提升分类
  33. P33 · [中文] 31 梯度提升分类细节
  34. P34 · [中文] 32 XGBoost回归
  35. P35 · [中文] 33 XGBoost分类
  36. P36 · [中文] 34 XGBoost数学细节
  37. P37 · [中文] 35 XGBoost优化技巧
  38. P38 · [中文] 36 Python跑XGBoost
  39. P39 · [中文] 37 CatBoost有序编码
  40. P40 · [中文] 38 CatBoost建树
  41. P41 · [中文] 39 余弦相似度
  42. P42 · [中文] 40 支持向量机主线
  43. P43 · [中文] 41 SVM多项式核
  44. P44 · [中文] 42 SVM径向基核
  45. P45 · [中文] 43 Python跑SVM
  46. P46 · [英文] 02 PCA Practical Tips
  47. P47 · [英文] 03 PCA in R
  48. P48 · [英文] 04 PCA in Python
  49. P49 · [英文] 05 Linear Discriminant Analysis
  50. P50 · [英文] 06 MDS and PCoA
  51. P51 · [英文] 07 MDS and PCoA in R
  52. P52 · [英文] 08 t-SNE
  53. P53 · [英文] 09 Hierarchical Clustering
  54. P54 · [英文] 10 K-means Clustering
  55. P55 · [英文] 11 DBSCAN Clustering
  56. P56 · [英文] 12 K-Nearest Neighbors
  57. P57 · [英文] 13 Naive Bayes
  58. P58 · [英文] 14 Gaussian Naive Bayes
  59. P59 · [英文] 15 Decision and Classification Trees
  60. P60 · [英文] 16 Decision Trees Features Missing Data
  61. P61 · [英文] 17 Regression Trees
  62. P62 · [英文] 18 Prune Regression Trees
  63. P63 · [英文] 19 One-Hot Label Target Encoding
  64. P64 · [英文] 20 Classification Trees in Python
  65. P65 · [英文] 21 Random Forests Part 1
  66. P66 · [英文] 22 Random Forests Missing Data
  67. P67 · [英文] 23 Random Forests in R
  68. P68 · [英文] 24 The Chain Rule
  69. P69 · [英文] 25 Gradient Descent
  70. P70 · [英文] 26 Stochastic Gradient Descent
  71. P71 · [英文] 27 AdaBoost
  72. P72 · [英文] 28 Gradient Boost Regression Ideas
  73. P73 · [英文] 29 Gradient Boost Regression Details
  74. P74 · [英文] 30 Gradient Boost Classification
  75. P75 · [英文] 31 Gradient Boost Classification Details
  76. P76 · [英文] 32 XGBoost Regression
  77. P77 · [英文] 33 XGBoost Classification
  78. P78 · [英文] 34 XGBoost Math Details
  79. P79 · [英文] 35 XGBoost Optimizations
  80. P80 · [英文] 36 XGBoost in Python
  81. P81 · [英文] 37 CatBoost Ordered Encoding
  82. P82 · [英文] 38 CatBoost Trees
  83. P83 · [英文] 39 Cosine Similarity
  84. P84 · [英文] 40 SVM Main Ideas
  85. P85 · [英文] 41 SVM Polynomial Kernel
  86. P86 · [英文] 42 SVM RBF Kernel
  87. P87 · [英文] 43 SVM in Python
Description 
StatQuest《Machine Learning》中册：从 PCA 降维讲到树模型、提升算法和 SVM｜原片油管2510万+｜中英双语可切换

📌 本期看点
· PCA、t-SNE、聚类：高维数据怎么摊开看
· 决策树到随机森林：一棵树怎么长成一片
· AdaBoost、梯度提升、XGBoost：提升算法到底在抬什么

🧭 观看指南
共 43 讲。P1 中文配音，P2 英文原声（完整英文原声在后半部），P3–P44 其余中文配音，P45–P86 其余英文原声。上册（回归/正则化）已发，下册（神经网络/Transformer）后续更新。

🎯 适合人群
转码自学、计算机新生，以及已经会回归、想补上树模型和提升算法的同学。

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