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Struttura del corso
Introduzione
- Panoramica delle caratteristiche e dei vantaggi di AdaBoost
- Comprensione dei metodi di apprendimento ensemble
Inizio del Corso
- Configurazione delle librerie (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Importazione o caricamento dei dataset
Costruzione di un Modello AdaBoost con Python
- Preparazione dei set di dati per l'addestramento
- Creazione di un'istanza con AdaBoostClassifier
- Addestramento del modello di dati
- Calcolo e valutazione dei dati di test
Lavoro con gli Iperparametri
- Esplorazione degli iperparametri in AdaBoost
- Impostazione dei valori e addestramento del modello
- Modifica degli iperparametri per migliorare le prestazioni
Best Practice e Suggerimenti per la Risoluzione dei Problemi
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Una comprensione dei concetti di apprendimento automatico
- Esperienza in programmazione Python
Pubblico Target
- Data scientists
- Ingegneri software
14 Ore
Recensioni (3)
Stile di formazione e conoscenza complessiva del formatore.
Kenosi - NWK Limited
Corso - Laravel: Middleware Development
Traduzione automatica
Le lezioni erano molto interattive e gli esercizi erano pratici e di buona qualità
Heino - NWK Limited
Corso - Laravel and Vue.js
Traduzione automatica
Hanno trattato molte materie.
Michael Promes - Nebraska Medicine
Corso - Laravel PHP Framework
Traduzione automatica
