【春招冲刺】2022模型融合公开课【全19集】|竞赛必备模型融合技巧|Stacking|Blending|投票法Voting|平均法Averaging
Parts
- P1 · 1.课程目标+课件领取
- P2 · 2.认识模型融合
- P3 · 03 投票法(1):绝对多数投票vs相对多数投票
- P4 · 04 投票法(2):硬投票vs软投票
- P5 · 05 投票法(3):加权投票
- P6 · 06 实现融合(1) benchmark与模型选择
- P7 · 07 实现融合(2) 构建分类器,对抗过拟合
- P8 · 08 实现融合(3) 融合模型的多样性
- P9 · 09 实现融合(4) 增加多样性,精简多样性
- P10 · 10 实现融合(5) 分类器加权
- P11 · 11 堆叠法(1) Stacking的基本思想与本质
- P12 · 12 堆叠法(2) Stacking应用中的细节问题
- P13 · 13 堆叠法(3) 在Sklearn中实现Stacking
- P14 · 14 堆叠法(4) Stacking中的交叉验证
- P15 · 15 堆叠法(5) 重要参数cv
- P16 · 16 堆叠法(6) 重要参数stack_method与接口transform
- P17 · 17 堆叠法(7) Stacking的完整训练与测试流程
- P18 · 18 Blending的基本思想与流程
- P19 · 19 结语:模型融合正课的相关内容
- P20 · 直播答疑1
- P21 · 直播答疑2
Description
【获取完整课件&代码&数据加vx littlebird_0229】2022融合模型公开课的录播视频,节选自《2022机器学习实战》春招班正课。本次公开课涉及到投票法、平均法、堆叠法Stacking与Blending的基本原理与基本代码。在《2022机器学习实战》正课中,我们将基于Kaggle数据集带来竞赛实践版的模型融合课程!加vx号littlebird_0229获取课件、代码与正课详情吧!