在中国由讲师进行实时指导的AdaBoost本地培训课程。
客户评论
都很喜欢
蒙 李
课程: Machine Learning Fundamentals with Python
与讲师的交流环节
文欣 张
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
都喜欢
lisa xie
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
它非常互动，比预期更轻松和非正式。我们在当时涵盖了很多主题，培训师总是乐于接受更详细的讨论，或者更广泛地讨论主题及其相关方式。我觉得培训给了我继续学习的工具，相反，它是一次性会议，一旦你完成学习就会停止，这对于主题的规模和复杂性非常重要。
Jonathan Blease
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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培训师知识渊博，包括我感兴趣的领域。
Mohamed Salama
课程: Data Mining & Machine Learning with R
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培训师很容易解释困难和高级话题。
Leszek K
课程: Artificial Intelligence Overview
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它展示了许多预备脚本的方法 - 非常精心准备的材料和易于追溯
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
课程: Machine Learning – Data science
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我喜欢那种培训专注于实例和编码。我认为在三天的训练中包含这么多内容是不可能的，但我错了。培训涵盖了许多主题，一切都以非常详细的方式完成（特别是调整模型的参数 - 我没想到会有时间这样，我很惊讶）。
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
课程: Machine Learning – Data science
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讨论的问题，进行的练习（示例），培训的氛围，与培训师的联系，位置。
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
课程: Octave nie tylko dla programistów
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我喜欢它更侧重于不同文本摘要方法的方法
课程: Text Summarization with Python
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培训师是学科领域和相关理论方面的专家，具有出色的应用程序
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
课程: Applied AI from Scratch in Python
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调整到我们的需求
Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
课程: Kubeflow
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实践
INTELLIGENT HIVES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
课程: Machine Learning – Data science
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和方式
NetWorkS! Sp. z o.o.
课程: AI Awareness for Telecom
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练习
Orange Szkolenia sp. z o.o.
课程: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
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能力和行为。
Orange Szkolenia sp. z o.o.
课程: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
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主题，演讲者友好的态度
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
课程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
我喜欢它更侧重于不同文本摘要方法的方法
课程: Text Summarization with Python
Machine Translated
AdaBoost课程大纲
课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
14小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at data scientists and software engineers who wish to use AdaBoost to build boosting algorithms for machine learning with Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building machine learning models with AdaBoost.
- Understand the ensemble learning approach and how to implement adaptive boosting.
- Learn how to build AdaBoost models to boost machine learning algorithms in Python.
- Use hyperparameter tuning to increase the accuracy and performance of AdaBoost models.
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