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2022年
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11月
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007.百战程序员-AI算法工程师就业班2022年价值18980元重磅首发冲击百万年薪完结无秘
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8--机器学习-决策树系列
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4--XGBoost
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1-回顾有监督机器学习三要素【666资源站:666java .com】.mp4
10-重新定义树ft和树的复杂度Ω【666资源站:666java .com】.mp4
11-由每个叶子节点重组目标函数Obj【666资源站:666java .com】.mp4
12-推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj【666资源站:666java .com】.mp4
13-根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构【666资源站:666java .com】.mp4
14-举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件【666资源站:666java .com】.mp4
15-XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率【666资源站:666java .com】.mp4
16-样本权重对于模型学习的影响【666资源站:666java .com】.mp4
17-总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略【666资源站:666java .com】.mp4
2-Bias_Variance_Trade-off【666资源站:666java .com】.mp4
3-基于树集成学习4个优点【666资源站:666java .com】.mp4
4-回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明【666资源站:666java .com】.mp4
5-通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡【666资源站:666java .com】.mp4
6-Objective_vs_Heuristic【666资源站:666java .com】.mp4
7-得出XGBoost最开始的Obj目标函数【666资源站:666java .com】.mp4
8-推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj【666资源站:666java .com】.mp4
9-Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi【666资源站:666java .com】.mp4
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