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Struttura del corso
Introduzione
- Panoramica di AdaBoost caratteristiche e vantaggi
- Comprendere i metodi di apprendimento d'insieme
Introduttiva
- Configurazione delle librerie (Numpy, Pandas, Matplotlib, ecc.)
- Importazione o caricamento di set di dati
Costruire 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 prova
Utilizzo degli iperparametri
- Esplorazione degli iperparametri in AdaBoost
- Impostazione dei valori e training del modello
- Modifica degli iperparametri per migliorare le prestazioni
Best practice e suggerimenti per la risoluzione dei problemi
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione dei concetti di Machine Learning
- Python Esperienza di programmazione
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ingegneri del software
14 ore
Recensioni (3)
Stile di allenamento e la conoscenza generale del formatore.
Kenosi - NWK Limited
Corso - Laravel: Middleware Development
Traduzione automatica
Le lezioni sono state molto interattive e gli esercizi sono stati molto pratici
Heino - NWK Limited
Corso - Laravel and Vue.js
Traduzione automatica
Covered a lot of material.
