机器学习入门系列,黄海广老师主讲。本站将持续更新,ppt、代码、课后习题见文末。
本系列的目录
01.引言
02.回归
03.逻辑回归
04.朴素贝叶斯
08.决策树
09.集成学习
10.人工神经网络
11.支持向量机
12.聚类
13.降维
14.关联规则
15.机器学习项目流程
本章目录
- 9.1 集成学习方法概述
- 9.2 AdaBoost和GBDT算法
- 9.3 XGBoost算法
- 9.4 LightGBM算法
9.1 线性回归
视频讲解
图文内容
9.2 AdaBoost和GBDT算法
视频讲解
图文内容
3.3 XGBoost算法
视频讲解
图文内容
9.4 LightGBM算法
视频讲解
图文内容
相关资源
课程门槛较低,只要有本科三年级以上的数学知识,会一种编程语言,就可以掌握这门课程的绝大部分内容。
课程链接(中国大学慕课,有习题和证书)
课程资源(pdf版本课件和代码)公布在Github:
https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
课程视频也可以在b站观看(观看方便,但无课后习题和证书):
https://www.bilibili.com/video/BV1gP4y177cf?share_source=copy_web
如果是在校老师,请告知我们学校和姓名,我可以发原版ppt文件
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