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【No157】最新Kaggle神器之XGBoost从入门到精通高清精品视频教程附代码教程下载

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  • TA的每日心情
    开心
    2018-1-5 22:21
  • 签到天数: 215 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2017-12-13 22:51:28 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【No157】最新Kaggle神器之XGBoost从入门到精通高清精品视频教程附代码教程下载

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    资源描述及截图:

    【No157】最新Kaggle神器之XGBoost从入门到精通高清精品视频教程附代码教程下载
    课程目录:
    第一讲: 初识XGBoost
    一、XGBoost简介
    Gradient Boosting简介
    XGBoost的特别之处
    二、XGBoost的优势
    速度
    性能
    三、与XGBoost的第一次亲密接触
    数据科学任务的一般处理流程
    XGBoost独立使用
    与scikit-learn一起使用(学习率、交叉验证)
    四、案例:XGBoost安装包自带数据集(蘑菇分类)
    第二讲:暂别XGBoost
    一、监督学习
    模型
    参数
    目标函数(损失、正则、过拟合/欠拟合)
    优化:梯度下降、常用损失函数的梯度推导
    二、分类回归树
    模型/参数/目标函数/优化(分裂与剪枝)
    三、随机森林
    Bagging/行、列随机采样
    四、案例:Kaggle蘑菇分类任务
    第三讲:重回XGBoost
    一、Boosting
    基本思想
    AdaBoost
    二、Gradient Boosting
    基本框架
    L2Boosting/AdaBoost
    三、XGBoost
    性能改进:规范的正则、损失函数二阶近似、建树&剪枝、缺失值处理
    速度改进:稀疏特征、并行、Cache、分布式
    四、案例:Kaggle的Allstate Instance Claim任务
    第四讲:XGBoost实战
    一、特征工程
    常规数据检查流程
    特征类型变换编码
    特征工程一般原则
    二、XGBoost参数调优
    评估准则
    复习交叉验证
    三、XGBoost其他高级应用
    多线程,并行
    四、案例:Kaggle的Two Sigma Connect:Rental Listing Inquiries任务
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 07:44
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    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2017-12-14 07:50:31 | 显示全部楼层
    牛逼了我的站长,都没听说过。。。
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