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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории