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罗伯特·弗里德兰
艾芬豪资本公司自 1987 年成立以来，一直致力于为众多国际企业提供风险投资、项目融资和相关金融服务。该公司在新加坡、北京、伦敦和温哥华设有业务基地，由董事长兼创始人罗伯特·弗里兰德 (Robert M. Friedland) 及其家族拥有和管理。在弗里兰德先生的领导下，艾芬豪集团及其关联公司的高管自 1993 年以来通过全球资本市场上的各种融资工具筹集了 300 多亿美元。这些资金已投资于六大洲 30 多个国家，主要投向矿产和能源资源部门以及通信技术。一些连续的所有者又投资了数十亿美元来推进和扩大受益项目。公共和私营公司的授权计划促成了世界上几个最重要的矿产发现和矿山开发、颠覆性技术的应用以及对亚太地区、南部非洲和美洲成熟市场和新兴市场的重大经济增长的贡献。目前与 Ivanhoe Capital 有关联的公司包括 Ivanhoe Mines (TSX: IVN; OTCQX: IVPAF)、Ivanhoe Electric (NYSE: IE; TSX: IE)、Sunrise Energy Metals (ASX: SRL) I-Pulse、High Power Exploration、VRB Energy、Pure Lithium 和 Kietta。Robert M. Friedland：业务简介
嘉德兰指南
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基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
UCB，蒙特卡洛树搜索，alphazero
可以证明，UCB的遗憾在渐近上是最佳的，请参见Lai和Robbins（1985），渐近的适应性分配规则；或2018年Bandit算法书籍的第8章在线可在线提供，网址为https://banditalgs.com/。
树 - 养育育种 - 居民 - temperate-Forests- ...
地方发展中心（CEDEL）和文化和土著研究中心（CIRIR），Villarrica Campus，Pontifical catulica cat的Villarrica校园农业与森林科学学院生态系统与环境系野生动植物实验室，宗教大学cat cat g olima de Chile，Avda。vicu〜na Mackenna 4860，Macul，Macul，大都会地区，智利C角国际全球变化研究与生物文化保护和生物文化保护中心（CHIC），De Magallanes大学和应用生态与可持续性中心（CAPES）智利D国家奥杜邦学会，奥杜邦美洲，伯纳多或希金斯501，维拉里卡，阿劳卡尼亚地区，智利