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Schulungsübersicht
Einführung
- Übersicht der AdaBoost-Funktionen und Vorteile
- Verständnis von Ensemble-Lernmethoden
Erste Schritte
- Einrichtung der Bibliotheken (Numpy, Pandas, Matplotlib usw.)
- Importieren oder Laden von Datensätzen
Erstellen eines AdaBoost-Modells mit Python
- Vorbereiten der Daten für das Training
- Erstellen einer Instanz mit AdaBoostClassifier
- Trainieren des Datenmodells
- Berechnen und Auswerten der Testdaten
Arbeiten mit Hyperparametern
- Explorieren von Hyperparametern in AdaBoost
- Festlegen der Werte und Trainieren des Modells
- Anpassen der Hyperparameter zur Verbesserung der Leistung
Best Practices und Troubleshooting-Tipps
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Maschinellem Lernen
- Erfahrung in Python-Programmierung
Zielgruppe
- Data Scientists
- Software-Ingenieure
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
Trainingsstil und Gesamtkenntnisse des Trainers.
Kenosi - NWK Limited
Kurs - Laravel: Middleware Development
Maschinelle Übersetzung
Der Unterricht war sehr interaktiv und die Übungen waren sehr praktisch.
Heino - NWK Limited
Kurs - Laravel and Vue.js
Maschinelle Übersetzung
Behandelten einen umfangreichen Stoff.
Michael Promes - Nebraska Medicine
Kurs - Laravel PHP Framework
Maschinelle Übersetzung
