Вводный стрим по xgboost
In this stream, we'll explore solving a regression problem using the xgboost library. We'll test on a synthetic dataset. We'll examine how the amount of data and its dimensionality affect the model's performance. We'll simulate the effect of overfitting. We'll attempt to predict the outcome beyond the training set. We'll also discuss topics from the comments during the stream; feel free to ask any questions you may have. Libraries used: xgboost.

▶︎
Тестируем быстродействие python 3.11

▶︎
Градиентный Бустинг: самый частый вопрос на собеседовании на дата саентиста

▶︎
EDA, Разведочный и первичный анализ данных | CatBoost на GPU | MATPLOTLIB, SEABORN, PANDAS

▶︎
#02 Pre-React JS | Что такое Promise на самом деле? Три состояния и синтаксис New Promise

▶︎
Прогнозирование цены биткоина при помощи VAR, XGBoost, FB Prophet

▶︎
Пересесть с иглы логистической регрессии на xgboost и не умереть – Малютин Евгений

▶︎
ПЗАД2020. Лекция 26. Градиентный бустинг

▶︎
Neural networks. The simplest and clearest explanation from scratch with examples.

▶︎
An agent-based approach to product matching using LLM. Highload 2025 Conference, Vitaly Kuliev.

▶︎
Анна-Вероника Дорогуш - Туториал от команды CatBoost (практическая часть) - DataStart.ru

▶︎
Лекция 7. XGboost. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

▶︎
Градиентный бустинг без формул.Часть 2. Какой бустинг лучше? XgBoost vs LightGBM vs CatBoost

▶︎
Device Searches 2026: What the FSB Looks for at the Border and How to Hide Your Data

▶︎
Бустинговые алгоритмы / Boosting compressed / Мастер-класс
![Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]](https://i.ytimg.com/vi/QI7oUwNrQ34/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDz0E4MWk9wsmjc3xMrK9fiXiDDdg)
▶︎
Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

▶︎
When Not to Use XGBoost

▶︎
What professions will AI destroy? An honest conversation among IT professionals.

▶︎
Fine Tuning | ДООБУЧЕНИЕ AI МОДЕЛЕЙ + СРАВНЕНИЕ С RAG!

▶︎
11. Машинное обучение ПМИ: xgboost lightgbm catboost

▶︎
