【直播】李祖贤：集成学习答疑直播之五 -- 常用集成思路
集成学习答疑直播之五 – 常用集成思路
集成学习 是首个横跨3个周期的长期组队学习，在 第24期组队学习 中进行到“第二期-模型集成思路”阶段。组队学习期间，课程设计者每周针对学习任务的重难点和学员的学习情况进行集中直播答疑，目前已经进行到第五次。
开源地址：
https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/EnsembleLearning
前四次的答疑录播信息如下：
- 机器学习基础
- https://b23.tv/4AQOKm
- 偏差与方差理论
- https://b23.tv/a41GjD
- 机器学习之分类模型
- https://b23.tv/3zSm9k
- 投票法与bagging
- https://b23.tv/BnHbv6
直播信息
主讲人：李祖贤，深圳大学数学与应用数学专业，Datawhale成员。
直播时间：2021年04月23日 20:00~21:00
直播内容：
- 基模型的集成思路梳理与比较
- 随机森林/AdaBoost/GBDT/XGBoost公式推导讲解
直播网址：
https://m.bilibili.com/space/35975269
希望参加本次集成学习（中）的学员都能有所收获。我们直播间不见不散，等着大家的弹幕哈。
集成学习简介
集成学习 由Datawhale集成学习小组内部成员共同完成，针对有一定数理统计基础和编程基础的同学，是一门对机器学习相关算法提供进一步深入了解的进阶课程。学习本课程需要学习者具备《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》基础，会使用常见的数据分析工具（Numpy，Pandas、matplotlib）。
本课程内容的设计参考了B站很火的《白板推导》系列、李航老师的《统计学习方法》、机器学习入门圣经的《统计学习导论》以及大量的技术博客，详细地介绍了机器学习领域中经典模型、集成模型、模型融合相关思路理念，并给出了相应的数学推导和代码。对教程中每个算法都进行了细致的分析以及必要的代码演示，便于学习者深刻理解机器学习算法的本质。除此之外，每个算法都要求学习者自行查阅sklearn官方文档的相应参数，帮助学习者构建理论与实际相结合的学习框架。在这些案例的代码中，我们给出了详细的代码注释，尽量让学习者们不会因为看不懂代码而感到烦恼。
本课程为跨度3个月的长期学习，分为上中下三期，每期15天左右，当期学完有1-2周休息复盘时间，然后跟随下个月组队学习活动同时开始。
组队学习之余，来读读组队学习中发生的故事！
- 课程设计者的那些事：罗如意的分享
- 助教的那些事：姚行志的分享、姚昱君的分享、钱振的分享、陈长沙的分享
- 队长的那些事：肖明远的分享、红星的分享_1
- 学习者的那些事：王岳泽的分享、红星的分享_2
希望参与活动的学习者，来读读组队学习的注意事项！
- 什么是组队学习的大航海模型
- 如何进行作业的评审？
- 如何在Datawhale开源学习小程序中管理队伍？
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