After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Tiếp tục hành trình Machine Learning của bạn bằng cách khám phá thế giới tuyệt vời của các phương pháp ensemble! Đây là một nhóm kỹ thuật Machine Learning thú vị, kết hợp nhiều thuật toán riêng lẻ để nâng cao hiệu quả và giải các bài toán phức tạp ở quy mô lớn trong nhiều ngành khác nhau. Các kỹ thuật ensemble cũng thường xuyên chiến thắng ở các cuộc thi Machine Learning trực tuyến!
Trong khóa học này, bạn sẽ học về các kỹ thuật ensemble nâng cao như bagging, boosting và stacking. Bạn sẽ áp dụng chúng lên dữ liệu thực tế bằng các thư viện Machine Learning Python hiện đại như scikit-learn, XGBoost, CatBoost và mlxtend.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Kết hợp nhiều mô hình
Bạn có gặp khó khăn khi xác định mô hình nào bạn đã xây dựng là tốt nhất cho bài toán của mình? Hãy ngừng cố chọn một mô hình duy nhất và thay vào đó hãy dùng tất cả! Ở chương này, bạn sẽ học cách kết hợp nhiều mô hình thành một bằng "Voting" và "Averaging". Bạn sẽ dùng chúng để dự đoán điểm đánh giá của các ứng dụng trên Google Play Store, liệu một Pokémon có phải là huyền thoại hay không, và nhân vật nào sẽ chết trong Game of Thrones!
- Giới thiệu về các phương pháp ensemble50 XP
- Khám phá dữ liệu ứng dụng Google50 XP
- Dự đoán xếp hạng của một ứng dụng100 XP
- Bỏ phiếu50 XP
- Chọn mô hình tốt nhất100 XP
- Lắp ráp ensemble đầu tiên của bạn100 XP
- Đánh giá ensemble của bạn100 XP
- Averaging50 XP
- Hành trình đến Westeros50 XP
- Dự đoán cái chết trong GoT100 XP
- Soft so với hard voting100 XP
2
Bagging
Bagging là phương pháp ensemble đứng sau các thuật toán Machine Learning mạnh mẽ như random forests. Trong chương này, bạn sẽ học lý thuyết đằng sau kỹ thuật này và tự xây dựng các mô hình bagging bằng scikit-learn.
3
Boosting
Boosting là một nhóm thuật toán ensemble bao gồm các mô hình đoạt giải như AdaBoost. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu về mô hình đoạt giải này và dùng nó để dự đoán doanh thu của các bộ phim đoạt giải! Bạn cũng sẽ học về các thuật toán gradient boosting như CatBoost và XGBoost.
4
Stacking
Sẵn sàng xem cách mọi thứ được xếp lớp nhé! Trong chương cuối này, bạn sẽ học về phương pháp ensemble stacking. Bạn sẽ học cách hiện thực hóa nó bằng scikit-learn cũng như với thư viện mlxtend! Bạn sẽ áp dụng stacking để dự đoán khả năng ăn được của nấm ở Bắc Mỹ, và quay lại dự đoán điểm đánh giá ứng dụng Google với cách tiếp cận nâng cao hơn này.
Ensemble Methods in Python
Hoàn
thành khóa học
