Kurzusleírás

Bevezetés

  • Az AdaBoost funkcióinak és előnyeinek áttekintése
  • Az együttes tanulási módszerek megértése

Kezdő lépések

  • A könyvtárak beállítása (Numpy, Pandas, Matplotlib stb.)
  • Adathalmazok importálása vagy betöltése

AdaBoost modell építése Pythonban

  • Adathalmazok előkészítése a tanításhoz
  • Példány létrehozása az AdaBoostClassifier segítségével
  • Az adatmodell tanítása
  • A tesztadatok kiszámítása és kiértékelése

Hiperparaméterekkel való munka

  • Hiperparaméterek vizsgálata az AdaBoost-ban
  • Értékek beállítása és a modell tanítása
  • Hiperparaméterek módosítása a teljesítmény javítása érdekében

Ajánlott eljárások és hibaelhárítási tippek

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulás alapfogalmainak ismerete
  • Python programozási tapasztalat

Célközönség

  • Adattudósok
  • Szoftvermérnökök
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák