Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Prezentare generală a caracteristicilor și avantajelor AdaBoost
- Înțelegerea metodelor de învățare ensemblistă
Începutul
- Configurarea bibliotecilor (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Importul sau încărcarea seturilor de date
Construirea unui Model AdaBoost cu Python
- Pregătirea seturilor de date pentru antrenament
- Crearea unei instanțe cu AdaBoostClassifier
- Antrenarea modelului de date
- Calculul și evaluarea datelor de test
Lucrul cu Hiperparametrii
- Explorarea hiperparametrilor în AdaBoost
- Setarea valorilor și antrenarea modelului
- Modificarea hiperparametrilor pentru îmbunătățirea performanței
Practici Recomandate și Sfaturi pentru Depanare
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de învățare automată
- Experiență în programare Python
Public țintă
- Specialiști în știința datelor
- Ingineri de software
14 Ore
Mărturii (3)
Stilul de instruire și cunoștințele generale ale formatorului.
Kenosi - NWK Limited
Curs - Laravel: Middleware Development
Tradus de catre o masina
Leții au fost foarte interactive și exercițiile au fost practice utile
Heino - NWK Limited
Curs - Laravel and Vue.js
Tradus de catre o masina
Am acoperit mult materiale.
Michael Promes - Nebraska Medicine
Curs - Laravel PHP Framework
Tradus de catre o masina
