Mxml Examples - 搜索视频

[MXML-12-01] Light GBM [1/5] - Histogram-based split finding

在视频中查找 02:22Simple Example of Histogram

[MXML-12-01] Light GBM [1/5] - Histogram-based split finding

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[MXML-12-02] Light GBM [2/5] - Gradient-based One-Side Sampling (GOSS)

在视频中查找 02:35Example of Gradient

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[MXML-1-01] K-Nearest Neighbors (KNN) [1/7] - The basics of KNN classification algorithm

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[MXML-12-04] Light GBM [4/5] - Merge Exclusive Features for EFB

在视频中查找 03:01Merge Exclusive Features Algorithm Example

[MXML-12-04] Light GBM [4/5] - Merge Exclusive Features for EFB

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[MXML-2-01] Decision Trees [1/11] - Introduction to Decision Trees

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[MXML-2-06] Decision Trees [6/11] - CART algorithms for classification [2]

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[MXML-11-01] Extreme Gradient Boosting (XGBoost) [1/9] - Regression: Training & Prediction process

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[MXML-12-03] Light GBM [3/5] - Exclusive Feature Bundling (EFB), Greedy Bundling

在视频中查找 06:00Example of Greedy Bundling

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[MXML-5-03] Convex Optimization [3/4] - Lagrange Dual Method for solving quadratic programming

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[MXML-1-02] K-Nearest Neighbors (KNN) [2/7] - Optimal K value and decision boundary

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[MXML-1-07] K-Nearest Neighbors (KNN) [7/7] - KNN regression

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[MXML-6-07] Support Vector Machine (SVM) [7/10] - Multiclass Classification: One-vs-One (OvO)

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[MXML-6-06] Support Vector Machine (SVM) [6/10] - Nonlinear SVM: Implementation

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[MXML-7-01] K-Means clustering [1/4] - Basic algorithm of K-Means, Objective function

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[MXML-3-05] Linear Regression [5/7] - Locally Weighted Regression (LWR)

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[MXML-7-04] K-Means clustering [4/4] - Finding the optimal number of clusters: Elbow, Silhouette

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[MXML-4-04] Logistic Regression [4/5] - Multinomial Logistic Regression or Softmax Regression

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[MXML-12-05] Light GBM [5/5] - Greedy Bundling + Merge Exclusive Features

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[MXML-11-02] Extreme Gradient Boosting (XGBoost) [2/9] - Regression: Algorithm analysis

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[MXML-10-01] Gradient Boosting Method (GBM) [1/7] - Regression: Training & Prediction process

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[MXML-10-03] Gradient Boosting Method (GBM) [3/7] - Implementation of GBM, SGB Regression models

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[MXML-1-06] K-Nearest Neighbors (KNN) [6/7] - Inverse Occurrence Frequency (IOF) similarity

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[MXML-9-01] AdaBoost [1/4] - Overview, Boosting, Algorithm for Binary Classification

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