人工智能系列之机器学习入门实战-XGBoost算法【肢解原理+算法实战】

中阶

学习xgboost算法数学原理、模型的构建与自动调参,从而对机器学习有一个全新的认识

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适合人群:

1.机器学习初学者;2.想转行从事机器学习;3.想深入了解xgboost算法的数学原理。

课程目标:

学习xgboost算法数学原理、模型的构建与自动调参,从而对机器学习有一个全新的认识

课程简介:

xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快较好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快10倍以上。
本课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用python完成xgboost模型构建案例,并以分类算法为基础介绍了自动调参方式。原理与实战相结合,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。


注:本课程不含课程资料

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课程大纲-人工智能系列之机器学习入门实战-XGBoost算法【肢解原理+算法实战】

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  • 第1章 课程概述

    2分钟1节

  • 1-1

    课程简介 课程简介

    「仅限付费用户」点击下载“XGboost01class_数据与源码.zip”

    [02:22] 开始学习
  • 第2章 xgboost算法原理:从原理理解参数

    53分钟4节

  • 2-1

    前奏:泰勒公式 前奏:泰勒公式

    [11:08] 开始学习
  • 2-2

    算法解读(上):目标函数、训练误差与正则 算法解读(上):目标函数、训练误差与正则

    [06:14] 开始学习
  • 2-3

    xgboost数学原理推导解读(中):知其然知其所以 xgboost数学原理推导解读(中):知其然知其所以然

    [21:54] 开始学习
  • 2-4

    xgboost数学原理推导解读(下):化繁为简 xgboost数学原理推导解读(下):化繁为简

    [14:38] 开始学习
  • 第3章 xgboost算法实战:数形结合让算法不再难

    1小时13分钟5节

  • 3-1

    破冰:XGBOOST二分类数据集介绍 破冰:XGBOOST二分类数据集介绍

    [24:38] 开始学习
  • 3-2

    模型:xgboost二分类模型的构建与预测 模型:xgboost二分类模型的构建与预测

    [14:33] 开始学习
  • 3-3

    参数重要度:基于二分类讨论模型参数对模型的影响 参数重要度:基于二分类讨论模型参数对模型的影响

    [10:38] 开始学习
  • 3-4

    进阶:xgboost多分类算法之数据选取与预处理 进阶:xgboost多分类算法之数据选取与预处理

    [05:45] 开始学习
  • 3-5

    成神:xgboost多分类构建(类别-概率),自动调 成神:xgboost多分类构建(类别-概率),自动调参

    [17:28] 开始学习
  • 第4章 结束语

    2分钟1节

  • 4-1

    致谢、答疑方式 致谢、答疑方式

    [02:03] 开始学习
仅需¥266.00
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