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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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