2017年最新Kaggle 神器:XGBoost 从基础到实战

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admin 发表于 2021-7-7 13:04:00
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                      课程介绍:
9 O6 g( z" i8 NXGBoost是极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting)的简称。XGBoost源于梯度提升框架,但是更加高效,秘诀就在于算法能并行计算、近似建树、对稀疏数据的有效处理以及内存使用优化,这使得XGBoost至少比现有梯度提升实现有至少10倍的速度提升。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。由于它在预测忄生能上的强大且训练速度快,XGBoost已屡屡斩获Kaggle各大竞赛的冠军宝座。
' P0 E2 n: X8 H3 p. z2 E面向人群:( U; Q3 W& g  T' _- W
数学要求低,初级Python编程基础; 想深入学习XGBoost原理及调参; 对机器学习(尤其是竞赛)感兴趣的学生或从业人员。, ?; c- a( O' r" q
课程目标:
% j/ M  Y  H$ |& C3 q从数学原理到项目实战: 1)理解模型基本原理,掌握XGBoost参数调优 2)进击Kaggle竞赛 举一反三,更快更好学习其他机器学习模型 1)掌握机器学习模型的一般原理及XGBoost的特别之处
! v8 C8 J  e% W0 b) T% V课程目录:% C: x, T, w: k& K, s9 z: M) o
第一讲: 初识XGBoost8 ~/ U3 A$ J. S* f& c
一、XGBoost简介 Gradient Boosting简介 XGBoost的特别之处 二、XGBoost的优势 速度 忄生能 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)
& f$ o! {/ h. G1 h* A第二讲:暂别XGBoost9 K- _; n$ Y/ Y, q% G
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6 p6 C0 C$ M" ]% f6 B1 J# O4 n
第三讲:重回XGBoost, q' C6 ?3 D. Y5 `
一、Boosting 基本思想 AdaBoost 二、Gradient Boosting 基本框架 L2Boosting/AdaBoost 三、XGBoost 忄生能改进: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0 T0 }; k* V7 c' \: ^; O
第四讲:XGBoost实战
7 X5 _$ o# v9 v& M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! w( v: O2 P4 I% K% g6 U
课程大小                    
7 a; Z* P( ^/ ~5 e# @. }
  J: T) R; K& z4 C- J. p: J下载地址:& i2 w7 u  t$ o' t5 K
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爱喝水的姑娘 发表于 2021-7-7 13:09:13
谢谢分享!!
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成都路人甲萌 发表于 2021-7-28 21:50:17
收割一波好资源
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韩邑王生1977 发表于 2021-7-29 13:44:43 来自手机
终于找到了,哈哈
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123457684 发表于 2021-7-30 19:42:22 来自手机
谢谢拿走了
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也曾相识825 发表于 2021-8-1 19:10:52
谢谢拿走了
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尹泽汐猩 发表于 2021-8-5 13:19:00
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享
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立郎 发表于 2021-8-5 16:20:37
回帖看看下载地址
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heroyes 发表于 2021-8-11 08:13:48 来自手机
太多需要的课程了
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上是中国十七地 发表于 2021-8-15 14:41:37
<<2017年最新Kaggle 神器:XGBoost 从基础到实战>>[复制链接]
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