Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение
- Преглед на AdaBoost функции и предимства
- Разбиране на методите за обучение в ансамбъл
Първи стъпки
- Настройка на библиотеките (Numpy, Pandas, Matplotlib и др.)
- Импортиране или зареждане на набори от данни
Изграждане на AdaBoost модел с Python
- Подготовка на набори от данни за обучение
- Създаване на екземпляр с AdaBoostClassifier
- Обучение на модела на данните
- Изчисляване и оценка на данните от теста
Работа с хиперпараметри
- Изследване на хиперпараметри в AdaBoost
- Задаване на стойностите и обучение на модела
- Модифициране на хиперпараметри за подобряване на производителността
Най-добри практики и съвети за отстраняване на неизправности
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите за машинно обучение
- Python опит в програмирането
Публика
- Учени по данни
- Софтуерни инженери
14 Часа