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Programa del Curso
Introducción
- Visión general de las características y ventajas de AdaBoost
- Comprendiendo los métodos de aprendizaje conjunto
Empezando
- Configurando las bibliotecas (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Importando o cargando conjuntos de datos
Creando un modelo AdaBoost con Python
- Preparando conjuntos de datos para el entrenamiento
- Creando una instancia con AdaBoostClassifier
- Entrenando el modelo de datos
- Calculando y evaluando los datos de prueba
Trabajando con hiperparámetros
- Explorando hiperparámetros en AdaBoost
- Estableciendo los valores y entrenando el modelo
- Modificando hiperparámetros para mejorar el rendimiento
Mejores prácticas y consejos de solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Un conocimiento de los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia en programación con Python
Público objetivo
- 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
