机器学习与随机森林 培训

随机森林是一种机器学习算法，主要用于分类和回归。它利用多个决策树生成更精确的预测。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用随机森林为大型数据集构建机器学习算法的数据科学家和软件工程师。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境，开始使用随机森林构建机器学习模型。
• 了解随机森林的优势，以及如何用它解决分类和回归问题。
• 学习如何处理大型数据集，并解释随机森林中的多个决策树。
• 通过调整超参数，评估并优化机器学习模型的性能。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。