Övervakad maskininlärning i Python

Bemästra grunderna i övervakad maskininlärning och upptäck hur du kan göra förutsägelser med hjälp av märkt data. Gå med i ML-revolutionen idag! Om du är ny inom maskininlärning, eller vill specialisera dig på övervakad maskininlärning, är detta en idealisk plats att börja på.Du börjar med att lära dig om och implementera centrala övervakade inlärningsmodeller, som K-Nearest Neighbors (KNN), logistisk regression, linjär regression, Support Vector Machines (SVMs) och träd-baserade modeller med det populära biblioteket scikit-learn.Du kommer också att upptäcka hur du använder toppmoderna algoritmer som XGBoost för att effektivt förbättra modelleringsprestandan på tabulära datamängder.För att få ut mesta möjliga av dina modeller lär du dig olika tekniker för hyperparameteroptimering och hur du avgör vilken teknik du ska använda för ditt användningsfall.Du avslutar spåret genom att samla din kunskap om dessa olika modeller och lära dig om ensemble learning, där olika modeller kombineras för att förbättra prestandan och lösa mer komplexa problem.När du är klar kommer du att ha bemästrat de viktigaste koncepten inom övervakad maskininlärning och kunna tillämpa dem i Python.