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Programa del Curso
Introducción
- Resumen de AdaBoost características y ventajas
- Comprender los métodos de aprendizaje en conjunto
Empezar
- Configuración de las bibliotecas (Numpy, Pandas, Matplotlib, etcétera.)
- Importación o carga de conjuntos de datos
Construcción de un modelo AdaBoost con Python
- Preparación de conjuntos de datos para el entrenamiento
- Creación de una instancia con AdaBoostClassifier
- Entrenamiento del modelo de datos
- Cálculo y evaluación de los datos de prueba
Trabajar con hiperparámetros
- Exploración de hiperparámetros en AdaBoost
- Establecer los valores y entrenar el modelo
- Modificación de hiperparámetros para mejorar el rendimiento
Prácticas recomendadas y consejos para la solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de software
14 Horas
Testimonios (3)
El estilo de entrenamiento y el conocimiento general del entrenador.
Kenosi - NWK Limited
Curso - Laravel: Middleware Development
Traducción Automática
Las lecciones fueron muy interactivas y los ejercicios fueron buenos y prácticos
Heino - NWK Limited
Curso - Laravel and Vue.js
Traducción Automática
Cubrimos mucho material.
Michael Promes - Nebraska Medicine
Curso - Laravel PHP Framework
Traducción Automática
