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コース概要
イントロダクション
- AdaBoostの特徴と利点の概要
- アンサンブル学習手法の理解
はじめに
- ライブラリ(Numpy、Pandas、Matplotlibなど)の設定
- データセットのインポートまたは読み込み
Pythonを使用したAdaBoostモデルの構築
- トレーニング用データセットの準備
- AdaBoostClassifierのインスタンス作成
- データモデルのトレーニング
- テストデータの計算と評価
ハイパーパラメータの操作
- AdaBoostでのハイパーパラメータの探索
- 値の設定とモデルのトレーニング
- ハイパーパラメータを調整してパフォーマンス向上
最適な実践方法とトラブルシューティングのヒント
まとめと次回のステップ
要求
- 機械学習の概念を理解している
- Pythonプログラミング経験がある
対象者
- データサイエンティスト
- ソフトウェアエンジニア
14 時間
お客様の声 (3)
トレーニングスタイルとトレーナーの総合的な知識。
Kenosi - NWK Limited
コース - Laravel: Middleware Development
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レッスンは非常にインタラクティブで、演習も実践的でした。
Heino - NWK Limited
コース - Laravel and Vue.js
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多くの内容を扱いました。
Michael Promes - Nebraska Medicine
コース - Laravel PHP Framework
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