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:* ~1 X! o5 W' y! e; U
XGBoost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。1 ~/ t; A4 |5 o; p# `. g% E, k
面向人群:4 E7 s9 ^1 K! k/ q$ g& U
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。
8 n$ \. ^1 K: X9 Z( v4 {课程目标:
! q6 U8 n. U3 c) L4 y: T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
0 a& F3 H- O8 K1 m课程目录:
0 b1 p' ~) r: {9 `" t# ^: P第一讲: 初识XGBoost
4 m% ]! D' I! D* A' s) ^0 L, ^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)9 O7 N+ m$ t/ o9 }/ g/ x* j8 I2 R, w
第二讲:暂别XGBoost
: Z" J/ E& `# p0 m1 k' |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
/ M+ b! c" Y. X3 O; S  J. A2 k第三讲:重回XGBoost
% O$ [* Q3 d9 l0 s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6 r" L* d5 ]% x( d7 E+ E, _
第四讲:XGBoost实战0 z. b, y" `9 F7 {
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
3 G& l3 Y- k( E/ a: i7 N  g- Y课程大小                    
0 C4 L  }0 f. q* Z3 J  X0 o& A. w. S- @$ ~* \, K
下载地址:/ E& p8 F% r9 @9 s
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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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