课程大纲

介绍

  • AdaBoost 特点和优势概述
  • 了解集成学习方法

开始

  • 设置库(Numpy、Pandas、Matplotlib 等)
  • 导入或加载数据集

使用 Python 构建 AdaBoost 模型

  • 准备用于训练的数据集
  • 使用 AdaBoostClassifier 创建实例
  • 训练数据模型
  • 计算和评估测试数据

使用超参数

  • 探索 AdaBoost 中的超参数
  • 设置值和训练模型
  • 修改超参数以提高性能

最佳实践和故障排除提示

摘要和后续步骤

要求

  • 了解机器学习概念
  • Python 编程经验

观众

  • 数据科学家
  • 软件工程师
 14 小时

人数



每位参与者的报价

客户评论 (5)

相关课程

Artificial Intelligence (AI) Overview

7 小时

Introduction to Machine Learning

7 小时

Applied Machine Learning

14 小时

Machine Learning with Python – 2 Days

14 小时

Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

21 小时

Machine Learning for Robotics

21 小时

Machine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark

14 小时

Data Mining & Machine Learning with R

14 小时

From Zero to AI

35 小时

Octave not only for programmers

21 小时

Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers

21 小时

Machine Learning with Python – 4 Days

28 小时

Machine Learning on iOS

14 小时

机器学习用于银行业务(使用R)

28 小时

机器学习用于银行业务(使用Python)

21 小时

课程分类