Классический ML. 5. Градиентный бустинг

  1. 00:05Задача безусловной оптимизации
  2. 04:16Методы решения задачи оптимизации
  3. 05:25Общий вид метода оптимизации
  4. 07:26Методы спуска
  5. 14:40Метод Ньютона
  6. 18:05Классические методы оптимизации для задачи машинного обучения
  7. 20:28Стохастические и пакетные методы обучения
  8. 22:45Важные модификации градиентного метода
  9. 26:47Другие популярные модификации метода SGD
  10. 29:35Идея градиентного бустинга
  11. 36:47Борьба с переобучением
  12. 42:16Функции потерь
  13. 51:48Современные алгоритмы бустинга
  14. 56:59Гистограммный метод для числовых признаков
  15. 01:02:35Дополнительные модификации деревьев решений и методов подвыборок бустинга
  16. 01:21:12Градиентный sampling
  17. 01:27:45Упорядоченный бустинг
  18. 01:39:05Особенности классического градиентного бустинга деревьев решений
  19. 01:40:14Учёт потерь ансамбля в каждом дереве