V
主页
【技术干货】集成算法专题:Bagging与随机森林(2022新版)
发布人
【获取完整课件&代码&数据加vx littlebird_0229】 2022新版集成学习专题来啦!集成学习是当今机器学习算法中最为强大、实用的技能,也是在人工智能浪潮当中唯一能与深度学习技术分庭抗礼的领域。在2022年度新版集成学习中,我将带来7大集成算法随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM,CatBoost的详解。我将会节选每个算法中前30分钟~1小时内容不断在B站公开,请关注更新~ 本内容节选自《机器学习实战》正课,完整目录见评论区!
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
【sklearn机器学习】菜菜的sklearn机器学习完整版(上)
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)
【五分钟机器学习】随机森林(RandomForest):看我以弱搏强
集成算法的Python实现-随机森林、Boosting算法、Stacking算法
【集成学习】 - 基于python的机器学习与模型融合
13.1 大杀器:Bagging,Boosting,随机森林_集成学习算法原理
【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
【技术干货】集成算法专题:XGBoost(2022新版)
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)
集成学习:XGBoost, lightGBM
36、Bagging方法与随机森林
【经典机器学习】菜菜的sklearn课堂02 - 随机森林与分类算法的调参
集成学习 之【Adaboost】 —— 李航《统计学习方法》相关章节解读
【技术干货】集成算法专题:Boosting与AdaBoost(2022新版)
集成学习(Bagging和boosting)
集成学习:从原理到实现
2021机器学习实战课程合集
2021 数据技术Python基础高效入门【数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习Python基础】
躺懂XGBoost,学不会来打我(doge)
【重抽样方法】 Bootstrap,随机森林和Bagging前置知识「统计机器学习方法」
这也太...全了!中科大教授耗时半年打造的【决策树与随机森林】保姆级教程,内容通俗易懂,半天即可掌握!(人工智能/深度学习/神经网络)
7.bagging方法
【机器学习】动画讲解随机森林
【技术干货】PyTorch深度学习合集【全20集】深度学习入门|PyTorch入门|深度学习中的数学入门
【决策树、随机森林】附源码!!超级简单,同济大佬手把手带你学决策树,快速搞定你的难题!—决策树算法|随机森林|决策树模型|机器学习算法|人工智能
【Transformer原理与实战】B站蕞全Transformer教程,一站式吃透Transformer!| 原理详解 | 架构精讲 | 代码实战
【技术干货】数据竞赛制胜法宝:集成学习【直播公开课录像】
【技术干货】超参数优化专题:贝叶斯优化|BayesOpt|HyperOpt|Optuna|自动化调参|高斯过程|TPE|机器学习
【sklearn机器学习】菜菜的sklearn机器学习完整版(下)
什么是随机森林?【知多少】
【技术干货】集成算法专题:XGBoost分枝原理详解:结构分数与分数增益
【技术干货】集成算法专题:GBDT调参实战:贝叶斯优化在GBDT上的应用
5.2 Bagging【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
【技术干货】电商订单异常检测实战|数据分析|机器学习企业级案例分享|XGBoost|GBDT|随机森林|模型融合|
集成算法的超参数优化|随机森林篇|机器学习超参数优化|贝叶斯优化|网格搜索|Kaggle必备优化方法
【个人成长】生而为人,我很努力,就是姿势不太对?|个人成长|焦虑|学习|反鸡汤
【技术干货】菜菜的机器学习sklearn11 -XGBoost
【技术干货】超参数优化专题:随机与Halving网格搜索 | 机器学习实战正课节选
【技术干货】菜菜的机器学习sklearn03 - 数据预处理和特征工程
【技术干货】菜菜的机器学习sklearn07 - 支持向量机SVM (上)