集成学习
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【Datawhale集成学习】:https://www.bilibili.com/video/BV1wF411e73j?spm_id_from=333.999.0.0
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【集成学习】- 基于python的机器学习与模型融合:https://www.bilibili.com/video/BV1R54y137Q5?spm_id_from=333.999.0.0
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集成学习(李楠):https://space.bilibili.com/73414544/channel/detail?cid=148414&ctype=0
如何计算信息增益?节点如何分裂 ==> 按照什么准则?
计算熵、MSE、MAE
优化器有哪些?
如何理解Bagging & Boosting; stacking & Blending? 这些方法有什么不同之处?
AdaBoosting 和 Boosting 有什么区别?AdaBoosting主要基于什么思想?
Stagewise Additive Modelingusinga Multiclass Exponentialloss function(SAMME)是用来干什么的?
叶子节点数目、样本数目
区别(目标损失、近似方法、分裂依据):从预测值的约束
code 实战
如果我想在运行时打印具体的损失,如何去做,可以参考:xgboost 之 eval_metric参数的应用以及构造损失函数的变化情况图