Лекция 11. Случайные леса. Gradient boosting machine
Приемы объединения классификаторов: Stacking, bagging и boosting.
Случайные леса. Bagging. Библиотека RandomForest. Ключевые параметры модели. Out-of-bag error. Информативность переменных (Importance). Анализ несбалансированных выборок. Определение числа деревьев.
Gradient boosting machine. Boosting. Библиотека gbm. gbm и TreeNet. Ключевые параметры модели.
Лекция №11 в курсе "Анализ данных на R в примерах и задачах" (весна 2016).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: https://goo.gl/C2cuCp
Ссылка на все лекции курса: https://goo.gl/1VmEdf
Видео Лекция 11. Случайные леса. Gradient boosting machine канала Computer Science Center
Случайные леса. Bagging. Библиотека RandomForest. Ключевые параметры модели. Out-of-bag error. Информативность переменных (Importance). Анализ несбалансированных выборок. Определение числа деревьев.
Gradient boosting machine. Boosting. Библиотека gbm. gbm и TreeNet. Ключевые параметры модели.
Лекция №11 в курсе "Анализ данных на R в примерах и задачах" (весна 2016).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: https://goo.gl/C2cuCp
Ссылка на все лекции курса: https://goo.gl/1VmEdf
Видео Лекция 11. Случайные леса. Gradient boosting machine канала Computer Science Center
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Gradient Boost Machine Learning|How Gradient boost work in Machine Learning
Machine Learning Lecture 31 "Random Forests / Bagging" -Cornell CS4780 SP17
089. Мастер класс Решение задач классификации при помощи CatBoost – Никита Дмитриев
Random Forest Algorithm - Random Forest Explained | Random Forest in Machine Learning | Simplilearn
Лекция 3. Кластерный анализ
Боль и страдания. Первый месяц | ШАД ЯНДЕКСА
Градиентный бустинг и XGBoost
Лекция заслуженного тренера ФИДЕ Владимира Грабинского "Использование слабых полей"
Ensembles (3): Gradient Boosting
Can one do better than XGBoost? - Mateusz Susik
Data Science по-взрослому: сравниваем ШАД, MADE Mail.ru и Ozon Masters
Машинное обучение. Лекция 5. Решающие деревья и ансамбли. Градиентный бустинг
174. Ограниченная машина Больцмана как основа глубоких нейронных сетей
Gradient Boosting Decision Tree Algorithm Explained
Linux во встраиваемых системах
Лекция. Решающие деревья
Градиентный Бустинг: самый частый вопрос на собеседовании на дата саентиста
23. Gradient Boosting
Kaggle Allstate Claims Severity: предсказание тяжести страхового случая — Алексей Носков
Лекция 3. Иерархический кластерный анализ