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集成学习（Bagging和boosting）
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44、集成学习Bagging、Boosting的区别与Stacking
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恐怖如斯！南京大学周志华完整版100集【机器学习入门教程】，绝对是我见过最好的人工智能专业课程（深度学习入门/数学基础/集成学习/线性代数/概率论）
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集成学习：XGBoost, lightGBM
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5.3 Boosting【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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06 Adaboost算法
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什么是随机森林？【知多少】
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5.2 Bagging【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2022B站最通俗易懂【集成学习专题详解】教程！从原理到代码实现！（随机森林/Adaboost/Bagging/GBDT）
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集成学习-bagging
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3个方面说一下bagging与boosting的区别，顺着思路找区别，很强
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13.1 大杀器：Bagging，Boosting，随机森林_集成学习算法原理
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【集成学习】 - 基于python的机器学习与模型融合
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6.boosting方法
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Bagging算法介绍
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机器学习西瓜书之集成学习2
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理解Bagging, RF, Boosting, XGBoost的基本思想和简单的推导
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08 Bagging算法思路
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05 Boosting算法思路
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5.4 Stacking【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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7.bagging方法
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【报告】Boosting 25年（2014周志华）（up主推荐）
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真的有在很详细讲Boosting了|（1）boosting之Gradient boosting
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【集成算法】拜托三连了！这绝对是全B站最用心（没有之一）的机器学习集成算法公开课程，耗费了我为数不多的脑细胞！！！人工智能/机器学习算法/集成算法/随机森林
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【技术干货】集成算法专题：Bagging与随机森林（2022新版）
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集成学习：从原理到实现
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学生视频-boosting方法简介和adaboost的流程
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【机器学习】机器学习期末考试突击课
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9.1.集成学习方法概述