Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций. Читать далее
#градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python | @habr_ai
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций. Читать далее
#градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python | @habr_ai
Хабр
Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой...
Главное по ML/DL, часть 2: Вопрос → Краткий ответ → Разбор → Пример кода. SVD/PCA. Bias-variance. Деревья. Бустинг
У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение.
Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять, но так же не лишая полноты!
💻 Обращу внимание, самый действенный способ разобраться и запомнить - это своими руками поисследовать задачу! Это самое важное, оно происходит в секции с кодом. Поэтому попробуйте сами решить предложенную задачку и придумать свою!
Будет здорово получить ваши задачи и в следующих выпусках разобрать!
Мы продолжаем. Обязательно испытайте себя в предыдущей [1] части! Взглянуть на старое под новым углом
#machine_learning #ds #python #scikit_learn #svd #pca #bias_variance_trade_off #random_forest #gradient_boosting #алгоритмы | @habr_ai
У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение.
Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять, но так же не лишая полноты!
💻 Обращу внимание, самый действенный способ разобраться и запомнить - это своими руками поисследовать задачу! Это самое важное, оно происходит в секции с кодом. Поэтому попробуйте сами решить предложенную задачку и придумать свою!
Будет здорово получить ваши задачи и в следующих выпусках разобрать!
Мы продолжаем. Обязательно испытайте себя в предыдущей [1] части! Взглянуть на старое под новым углом
#machine_learning #ds #python #scikit_learn #svd #pca #bias_variance_trade_off #random_forest #gradient_boosting #алгоритмы | @habr_ai
Хабр
Главное по ML/DL, часть 2: Вопрос → Краткий ответ → Разбор → Пример кода. SVD/PCA. Bias-variance. Деревья. Бустинг
У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение....