(视频+图文)机器学习入门系列-第9章 集成学习

机器学习入门系列，黄海广老师主讲。本站将持续更新，ppt、代码、课后习题见文末。

本系列的目录

01.引言

​​02.回归​​

03.逻辑回归

04.朴素贝叶斯

​​05.机器学习实践​​

​​06.机器学习库Scikit-learn​​

​​07.KNN算法​​

​​08.决策树​​

09.集成学习

10.人工神经网络

11.支持向量机

12.聚类

13.降维

14.关联规则

15.机器学习项目流程

本章目录

• 9.1 集成学习方法概述
• 9.2 AdaBoost和GBDT算法
• 9.3 XGBoost算法
• 9.4 LightGBM算法

9.1 线性回归

视频讲解

图文内容

9.2 AdaBoost和GBDT算法

视频讲解

图文内容

3.3 XGBoost算法

视频讲解

图文内容

9.4 LightGBM算法

视频讲解

图文内容

相关资源

课程门槛较低，只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。

课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）

课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github：

​​https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course​​

课程视频也可以在b站观看（观看方便，但无课后习题和证书）：

​​https://www.bilibili.com/video/BV1gP4y177cf?share_source=copy_web​​

 如果是在校老师，请告知我们学校和姓名，我可以发原版ppt文件

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