你将收获

掌握常用的集成学习基本原理

能够编程实现常用集成学习的模型

能够使用集成模型完成分类或回归任务

适用人群

对机器学习感兴趣的人，想深入集成模型原理的人

课程介绍

详细讲解了集成学习的主要方法：Voting、Bagging、Boosting和Stacking。每一种集成方法都配有详细的代码讲解。能够使用集成模型完成分类或回归任务。

课程目录

推荐

XGBoost模型原理及其在竞赛中的优异表现

1节AI100讲师

第三章：集成机器学习

15节CSDN就业班

集成学习

4节王而川

数据挖掘&机器学习之R语言实战入门教程（上）

7节高杨

使用 Pandas 与 Matplotlib 分析科比职业生涯数据

1节CSDN讲师

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