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Programa do Curso
Introdução
- Visão geral das características e vantagens do AdaBoost
- Compreendendo métodos de aprendizado ensemble
Começando
- Configurando as bibliotecas (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Importando ou carregando conjuntos de dados
Construindo um Modelo AdaBoost com Python
- Preparando conjuntos de dados para treinamento
- Criando uma instância com AdaBoostClassifier
- Treinando o modelo de dados
- Calculando e avaliando os dados de teste
Trabalhando com Hiperparâmetros
- Explorando hiperparâmetros no AdaBoost
- Definindo valores e treinando o modelo
- Modificando hiperparâmetros para melhorar o desempenho
Melhores Práticas e Dicas de Solução de Problemas
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de conceitos de aprendizado de máquina
- Experiência em programação Python
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de software
14 Horas
Declaração de Clientes (3)
O estilo de formação e os conhecimentos gerais do formador.
Kenosi - NWK Limited
Curso - Laravel: Middleware Development
Máquina Traduzida
As aulas foram muito interactivas e os exercícios foram muito práticos
Heino - NWK Limited
Curso - Laravel and Vue.js
Máquina Traduzida
Cobrimos muitos assuntos.
Michael Promes - Nebraska Medicine
Curso - Laravel PHP Framework
Máquina Traduzida
