Скачать или смотреть Краткий обзор моделей машинного обучения на основе деревьев

Погрузитесь в мир древовидных моделей машинного обучения с помощью нашего подробного видеоруководства. Мы разберём все тонкости деревьев решений, случайных лесов и градиентных бустинговых машин (GBM), иллюстрируя их функциональность и уникальные преимущества в процессах принятия решений ИИ. На практических примерах Python с использованием набора данных Iris мы демонстрируем работу этих моделей: от визуализации деревьев решений до реализации случайных лесов и GBM.

Кроме того, мы рассмотрим распространённые проблемы, такие как переобучение, обработка непрерывных переменных и работа с большими сложными наборами данных, предлагая эффективные решения и советы.

Независимо от того, новичок вы или опытный специалист, это видео поможет вам улучшить понимание и навыки машинного обучения. Присоединяйтесь к нам в этом путешествии, чтобы освоить древовидные модели, применить свои знания в реальных проектах с данными и продвинуться по карьерной лестнице в постоянно развивающейся области науки о данных. ______________________________________________________________________

👉 Подпишитесь на канал: https://bit.ly/2GsFxmA
👉 Плейлист с вопросами и ответами на собеседования по науке о данных: https://bit.ly/3jifw81
👉 Плейлист с советами по прохождению собеседований по науке о данных: https://bit.ly/2G5hNoJ
👉 Плейлист для проектов по науке о данных: https://bit.ly/StrataScratchProjectsY...
👉 Практикуйте ответы на реальные вопросы для собеседований по науке о данных: https://platform.stratascratch.com/co...

______________________________________________________________________

Хронология:

Вступление: (0:00)
Деревья решений (0:20)
Случайный лес: (1:43)
Глобальные бизнес-модели: (2:46)
Проблемы и решения при внедрении деревьев решений (4:15)
Заключение: (7:23)

______________________________________________________________________

О платформе:

StrataScratch (https://platform.stratascratch.com/co...) — это платформа, позволяющая практиковаться в ответах на реальные вопросы для собеседований по науке о данных. Более 1000 вопросов для собеседований охватывают программирование (SQL и Python), статистику, теорию вероятности, понимание продукта и бизнес-кейсы.

Итак, если вам нужна дополнительная практика в ответах на реальные вопросы для собеседований по науке о данных, посетите https://platform.stratascratch.com/co.... Все вопросы бесплатны, и вы даже можете выполнить код SQL и Python в IDE. Тем не менее, если вы хотите ознакомиться с решениями других пользователей или команды StrataScratch, вы можете использовать ss15 для получения скидки 15% на премиум-планы.

________________________________________________________________________________

Контакты:

Если у вас есть вопросы, комментарии или отзывы, пожалуйста, оставьте их здесь!
Также пишите нам по адресу [email protected]

______________________________________________________________________
#машинноеобучение #дереворешений #случайныелеса #моделирование #наукаоданных #аналитикаданных #специалистподаннымданных #алгоритммашинногообучения #учебникмашинногообучениядляначинающих #инженермашинногообучения