Centre de Documentation Campus Montignies
Horaires :
Lundi : 8h-18h30
Mardi : 8h-18h30
Mercredi 9h-16h30
Jeudi : 8h-18h30
Vendredi : 8h-16h30
Votre centre de documentation fermera de 12h30 à 13h ce vendredi 28 juin et fermera à 14h30.
Dès ce lundi 1er juillet jusqu'au mercredi 10 juillet l'horaire du centre de documentation sera adapté :
Lundi 1er juillet : de 8h à 12h et de 12h30 à 16h
Mardi 2 juillet : de 8h à 12h15
Mercredi 3 juillet : de 9h à 12h et de 12h30 à 15h15
Jeudi 4 juillet : de 8h à 12h30 et de 13h à 18h30
Lundi 8 juillet : de 8h à 12h et de 12h30 à 16h
Mardi 9 juillet : de 8h à 12h15
Mercredi 10 juillet : de 9h à 11h
Réouverture dès ce lundi 19 août.
Lundi : 8h-18h30
Mardi : 8h-18h30
Mercredi 9h-16h30
Jeudi : 8h-18h30
Vendredi : 8h-16h30
Votre centre de documentation fermera de 12h30 à 13h ce vendredi 28 juin et fermera à 14h30.
Dès ce lundi 1er juillet jusqu'au mercredi 10 juillet l'horaire du centre de documentation sera adapté :
Lundi 1er juillet : de 8h à 12h et de 12h30 à 16h
Mardi 2 juillet : de 8h à 12h15
Mercredi 3 juillet : de 9h à 12h et de 12h30 à 15h15
Jeudi 4 juillet : de 8h à 12h30 et de 13h à 18h30
Lundi 8 juillet : de 8h à 12h et de 12h30 à 16h
Mardi 9 juillet : de 8h à 12h15
Mercredi 10 juillet : de 9h à 11h
Réouverture dès ce lundi 19 août.
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[article]
Titre : Gradient Boosting : une introduction Type de document : texte imprimé Auteurs : Guillaume Saupin Année de publication : 2022 Article en page(s) : p. 14-22 Langues : Français (fre) Mots-clés : Machine Learning Classification XGBoost Gradient Boosting Résumé : Lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes de Machine Learning sur données tabulées, c’est-à-dire issues de base de données relationnelles ou de fichiers de type CSV, les grandes gagnantes sont les méthodes de Gradient Boosting. Pour preuve, XGBoost, LightGBM, ou encore CatBoost se retrouvent généralement en tête des meilleurs algorithmes dans les concours de type Kaggle. Dans cet article, nous allons entrer dans le détail de leur fonctionnement, à l’aide de code, pour en cerner toutes les subtilités. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=101407
in Linux magazine > 256 (Mars/Avril 2022) . - p. 14-22[article] Gradient Boosting : une introduction [texte imprimé] / Guillaume Saupin . - 2022 . - p. 14-22.
Langues : Français (fre)
in Linux magazine > 256 (Mars/Avril 2022) . - p. 14-22
Mots-clés : Machine Learning Classification XGBoost Gradient Boosting Résumé : Lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes de Machine Learning sur données tabulées, c’est-à-dire issues de base de données relationnelles ou de fichiers de type CSV, les grandes gagnantes sont les méthodes de Gradient Boosting. Pour preuve, XGBoost, LightGBM, ou encore CatBoost se retrouvent généralement en tête des meilleurs algorithmes dans les concours de type Kaggle. Dans cet article, nous allons entrer dans le détail de leur fonctionnement, à l’aide de code, pour en cerner toutes les subtilités. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=101407 Exemplaires (1)
Cote Support Localisation Section Disponibilité Revue Revue Centre de Documentation HELHa Campus Montignies Salle de lecture - Etagère presse et actualité Document exclu du prêt - à consulter sur place
Exclu du prêt