Загрузка...

Gradient Boosting desde cero: árboles en cadena que corrigen errores (y ganan)

De intuición a matemática: residuos, descenso por gradiente en espacio de funciones, step size, shrinkage y regularización. Por qué arrasa en ML tabular y competencias. #DataScience #MachineLearning #GradientBoosting #XGBoost #LightGBM #IA #Estadistica

Видео Gradient Boosting desde cero: árboles en cadena que corrigen errores (y ganan) канала Guillermo Izquierdo
Яндекс.Метрика
Все заметки Новая заметка Страницу в заметки
Страницу в закладки Мои закладки
На информационно-развлекательном портале SALDA.WS применяются cookie-файлы. Нажимая кнопку Принять, вы подтверждаете свое согласие на их использование.
О CookiesНапомнить позжеПринять