Struttura del corso

Introduzione

  • Panoramica di AdaBoost caratteristiche e vantaggi
  • Comprendere i metodi di apprendimento d'insieme

Introduttiva

  • Configurazione delle librerie (Numpy, Pandas, Matplotlib, ecc.)
  • Importazione o caricamento di set di dati

Costruire un modello AdaBoost con Python

  • Preparazione dei set di dati per l'addestramento
  • Creazione di un'istanza con AdaBoostClassifier
  • Addestramento del modello di dati
  • Calcolo e valutazione dei dati di prova

Utilizzo degli iperparametri

  • Esplorazione degli iperparametri in AdaBoost
  • Impostazione dei valori e training del modello
  • Modifica degli iperparametri per migliorare le prestazioni

Best practice e suggerimenti per la risoluzione dei problemi

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di Machine Learning
  • Python Esperienza di programmazione

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Ingegneri del software
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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