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[人工智能] 2017年最新Kaggle 神器:XGBoost 从基础到实战高清精品视频教程附代码讲义 4周

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发表于 2017-10-18 21:03:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
未标题-1.jpg
课程介绍: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。由于它在预测性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。

QQ截图20171016183035.png


面向人群:
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。

课程目标:
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

QQ截图20171016163023.png


QQ截图20171016162921.png

课程目录:
第一讲: 初识XGBoost
一、XGBoost简介
Gradient Boosting简介
XGBoost的特别之处
二、XGBoost的优势
速度
性能
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)
第二讲:暂别XGBoost
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
第三讲:重回XGBoost
一、Boosting
基本思想
AdaBoost
二、Gradient Boosting
基本框架
L2Boosting/AdaBoost
三、XGBoost
性能改进: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
第四讲:XGBoost实战
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
课程大小
QQ截图20171016183233.png


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    发表于 2017-10-18 23:57:56 | 显示全部楼层
    课程太棒了,还有可以加入技术交流群,大牛指导学习。
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    发表于 2017-10-19 05:43:52 | 显示全部楼层
    RE: 2017年最新Kaggle 神器:XGBoost 从基础到实战高清精品视频教程附代码讲义 4周 [修改]
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    发表于 2017-10-19 10:21:22 | 显示全部楼层
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    发表于 2017-10-19 10:46:16 | 显示全部楼层
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    发表于 2017-10-19 11:08:47 | 显示全部楼层
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    发表于 2017-10-19 12:19:43 | 显示全部楼层
    感谢楼主分享,正确的学习路线比课程更重要
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