15b Машинное обучение: градиентный бустинг

Описание: Курс повышения квалификации по машинному обучению, профессор Майкл Дж. Пирц

Краткое содержание лекции:
Лекция об ансамбле алгоритмов машинного обучения с демонстрацией алгоритма на основе дерева. Создайте слабый предиктор, обновите данные с учётом ошибки, повторите... медленное обучение для предотвращения переобучения!

Вот список всех моих лекций по предиктивному машинному обучению:
0. Концепции машинного обучения -    • 06 Machine Learning: Introduction to Machi...  
1. Линейная регрессия -    • 08b Machine Learning: Principal Component ...  
2. Гребневая регрессия -    • 08b Machine Learning: Principal Component ...  
3. ЛАССО-регрессия -    • 10b Machine Learning: LASSO Regression  
4. Основы оптимизации -    • 10b Machine Learning: LASSO Regression  
5. Полиномиальная регрессия -    • 10c Machine Learning: Polynomial Regression  
6. Обучение и тестирование -    • 10d Machine Learning: Training and Testing  
7. Метрики качества модели -    • 10e Machine Learning: Metrics for Tuning H...  
8. Перекрёстная проверка модели -    • 10f Machine Learning: Cross Validation Con...  
9. Метод k-ближайших соседей -    • 11 Machine Learning: k-Nearest Neighbors  
10. Вычислительная сложность -    • 11b Machine Learning: Computational Comple...  
11. Метод K-ближайших соседей -    • 11b Machine Learning: Computational Comple...  
12. Байесовская линейная регрессия -    • 11d Machine Learning: Bayesian Linear Regr...  
13. Монте-Карло с использованием цепей Маркова -    • 11e Machine Learning: Markov Chain Monte C...  
14. Пример байесовской линейной регрессии -    • 11f Machine Learning: Bayesian Regression ...  
15. Наивный байесовский алгоритм -    • 12 Machine Learning: Naive Bayes  
16. Дерево решений -    • 14 Machine Learning: Decision Tree  
17. Случайный лес -    • 15 Machine Learning: Random Forest  
18. Градиентный бустинг -    • 15b Machine Learning: Gradient Boosting  
19. Метод опорных векторов -    • 16 Machine Learning: Support Vector Machines  
Обратите внимание: для краткости я исключил свои лекции по глубокому обучению и предиктивному моделированию.

Бесплатный онлайн-курс, глава из электронной книги:
Деревья градиентного бустинга - https://geostatsguy.github.io/Machine...
Теория и хорошо документированные рабочие процессы, связанные с лекциями и интерактивными панелями управления Python.

Краткое содержание курса:
Добро пожаловать на курс Subsurface Machine Learning, который я преподаю для аспирантов в Техасском университете в Остине. Хотя официальное название курса «Subsurface Machine Learning» подчеркивает его ориентацию на приложения в области моделирования недр, материал имеет широкое применение и разработан для того, чтобы дать вам базовые и продвинутые навыки машинного обучения, актуальные в различных областях.

Курс начинается с изучения основных концепций пространственного и геологического моделирования, основанных на принципах геологии и инженерии, и закладывает прочную основу в области теории вероятностей, статистики, проектирования и отбора признаков. Далее мы изучаем методы машинного обучения, основанные на выводе и прогнозировании, постепенно переходя к передовым методам глубокого обучения. На протяжении всего курса я стремлюсь сделать сложные темы доступными, открывая чёткий путь к освоению машинного обучения для решения реальных задач и помогая вам уверенно ориентироваться и использовать потенциал продолжающейся цифровой революции.

Ресурсы курса:
Электронная книга курса: https://geostatsguy.github.io/Machine...
Плейлист курса на YouTube:    • Machine Learning  

Мой общий образовательный контент:
YouTube:    / geostatsguylectures  
GitHub: https://github.com/GeostatsGuy
Twitter: https://x.com/GeostatsGuy
Я публикую все свои университетские образовательные материалы для поддержки студентов и работающих специалистов, интересующихся аналитикой данных, геостатистикой и машинным обучением.

Подробнее об авторе:
https://michaelpyrcz.com
Узнайте больше о моих аспирантах, моём исследовательском консорциуме и т. д. Я буду рад обсудить сотрудничество в области исследований и краткосрочные курсы.

Надеюсь, материалы моего образовательного курса будут вам полезны в вашем путешествии в области науки о данных.

Профессор Майкл Дж. Пирц
Школа инженерии Кокрелла
Школа геологических наук Джексона
Техасский университет в Остине

#анализданных #наукаоданных #геостатистика #машинноеобучение