13集成算法与随机森林

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90：OOB作为验证集_ev.mp4 14.14 MB mp489：随机森林优缺点_代码调用_ev.mp4 6.65 MB mp488：随机森林的特性_ev.mp4 26.75 MB mp487：Bagging_Boosting_ev.mp4 34.23 MB mp486：集成学习_随机森林思路_ev.mp4 21.64 MB mp4

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22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4 48.95 MB mp421：调整数据权重让权重正确率达到50%.mp4 36.06 MB mp420：Adaboost算法思路.mp4 47.04 MB mp419：OOB袋外数据.mp4 51.72 MB mp418：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4 49.28 MB mp417：随机森林.mp4 46.30 MB mp416：Bagging_Boosting_Stacking.mp4 32.58 MB mp415：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式.mp4 43.72 MB mp4

12-2点评-生成提交数据.mp4 19.99 MB mp4

12-1讲解-生成提交数据.mp4 171.86 MB mp4

11-3点评-模型调优和确定最优模型.mp4 17.67 MB mp4

11-2点评-模型调优和确定最优模型.mp4 12.79 MB mp4

11-1讲解-模型调优和确定最优模型.mp4 314.27 MB mp4

10-2点评-otto数据模型基本训练.mp4 9.69 MB mp4

10-1讲解-otto数据模型基本训练.mp4 119.14 MB mp4

09-2点评-otto数据基本处理.mp4 24.99 MB mp4

09-1讲解-otto数据基本处理.mp4 80.23 MB mp4

08-2点评-otto案例介绍以及数据获取.mp4 14.55 MB mp4

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