章节2：集成学习和随机森林

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

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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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

08-1讲解-otto案例介绍以及数据获取.mp4 96.99 MB mp4

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开头.mp4 3.79 MB mp46.随机森林.mp4 40.07 MB mp45.CART算法.mp4 71.08 MB mp44.决策树的减枝.mp4 36.83 MB mp43.决策树的生成.mp4 107.28 MB mp42.信息量和熵.mp4 82.77 MB mp41.决策树模型与学习基本概念.mp4 122.20 MB mp4

开头.mp4 3.79 MB mp46.随机森林.mp4 40.07 MB mp45.CART算法.mp4 71.08 MB mp44.决策树的减枝.mp4 36.83 MB mp43.决策树的生成.mp4 107.28 MB mp42.信息量和熵.mp4 82.77 MB mp41.决策树模型与学习基本概念.mp4 122.20 MB mp4

开头.mp4 3.79 MB mp4

6.随机森林.mp4 40.07 MB mp4

5.CART算法.mp4 71.08 MB mp4

4.决策树的减枝.mp4 36.83 MB mp4

3.决策树的生成.mp4 107.28 MB mp4

2.信息量和熵.mp4 82.77 MB mp4

1.决策树模型与学习基本概念.mp4 122.20 MB mp4

开头.mp4 3.79 MB mp46.随机森林.mp4 40.07 MB mp45.CART算法.mp4 71.08 MB mp44.决策树的减枝.mp4 36.83 MB mp43.决策树的生成.mp4 107.28 MB mp42.信息量和熵.mp4 82.77 MB mp41.决策树模型与学习基本概念.mp4 122.20 MB mp4

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