第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 20

1

影片教學

全民瘋AI系列系列第 20 篇

[Day 20] XGBoost (分類器)

12th鐵人賽人工智慧機器學習 python

2020-10-05 17:03:30

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XGBoost (分類器)

今日學習目標

XGBoost 介紹
- XGBoost 是什麼?為什麼它那麼強大?
Bagging vs. Boosting
- 比較兩種集成式學習架構差異
實作 XGBoost 分類器
- 比較 Bagging 與 Boosting 兩者差別

XGBoost 是由華盛頓大學博士生陳天奇所開發，是目前 Kaggle 競賽中最常見到的算法。

Bagging vs. Boosting

Bagging 透過抽樣的方式生成樹，每棵樹彼此獨立
Boosting 透過序列的方式生成樹，後面生成的樹會與前一棵樹相關

本系列教學簡報 PDF & Code 都可以從我的 GitHub 取得！

[Day 19] 隨機森林 (迴歸器)

[Day 21] XGBoost (迴歸器)

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全民瘋AI系列共 31 篇

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直播研討會

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參賽組數

1123 組

團體組數

52 組

累計文章數

23096 篇

完賽人數

656 人

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