├── LESSON12.4 弱评估器结构参数:弗里德.mp4
├── LESSON12.5 梯度提升树的提前停止.mp4
├── LESSON12.6 袋外数据与其他参数.mp4
├── LESSON12.7 梯度提升树的参数空间与TP.mp4
├── LESSON12.8 原理进阶 (1):GBDT数学流程.mp4
├── LESSON12.9 原理进阶 (2):拟合伪残差的.mp4
├── LESSON13.1.1 XGBoost的基本思想.mp4
├── LESSON13.1.2 实现XGBoost回归:sklearnAPI详.mp4
├── LESSON13.1.3 实现XGBoost回归:xgb原生代.mp4
├── LESSON13.1.4 实现XGBoost分类:目标函数.mp4
├── LESSON13.2.1 基本迭代过程中的参数.mp4
├── LESSON13.2.2 目标函数及其相关参数.mp4
├── LESSON13.2.3 三种弱评估器与DART树详.mp4
├── LESSON13.2.4 弱评估器的分枝:结构分.mp4
├── LESSON13.2.5 控制复杂度:弱评估器的.mp4
├── LESSON13.2.6 XGBoost中的必要功能性参.mp4
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