Uczenie maszynowe nadzorowane w Pythonie

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

W tym kursie poznasz szczegóły klasyfikatorów liniowych, takich jak regresja logistyczna i SVM.

W tym kursie nauczysz się używać modeli drzewiastych i zespołów do regresji i klasyfikacji w scikit-learn.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

Poznaj podstawy gradient boosting i twórz nowoczesne modele machine learning z XGBoost do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji.

Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.

Poznaj tworzenie zaawansowanych i skutecznych modeli machine learning w Pythonie z użyciem technik ensemble, takich jak bagging, boosting i stacking.