- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: linkedin
Название: Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME (2022)
Описание:
Machine Learning and AI Foundations: Advanced Decision Trees with KNIME
linkedin
Каждый год, кажется, появляется новая горячая тенденция в науке о данных. Одним из самых популярных алгоритмов предиктивной аналитики в этом году являются деревья с градиентным усилением. Нельзя надеяться понять, почему он популярен и успешен, если не понимать основ деревьев решений. Популярность конкретных древовидных алгоритмов росла и падала, но основные концепции были фундаментальными для дисциплины в течение как минимум 30 лет. В этом курсе инструктор Кит Маккормик демонстрирует и обсуждает полдюжины популярных алгоритмов дерева решений. Кит показывает, как получить к ним доступ с помощью других опций с открытым исходным кодом на платформе KNIME. Он объясняет их и реконструирует, чтобы создать прочную основу, на которой можно развивать более продвинутые навыки работы с данными.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME (2022)
Описание:
Machine Learning and AI Foundations: Advanced Decision Trees with KNIME
Каждый год, кажется, появляется новая горячая тенденция в науке о данных. Одним из самых популярных алгоритмов предиктивной аналитики в этом году являются деревья с градиентным усилением. Нельзя надеяться понять, почему он популярен и успешен, если не понимать основ деревьев решений. Популярность конкретных древовидных алгоритмов росла и падала, но основные концепции были фундаментальными для дисциплины в течение как минимум 30 лет. В этом курсе инструктор Кит Маккормик демонстрирует и обсуждает полдюжины популярных алгоритмов дерева решений. Кит показывает, как получить к ним доступ с помощью других опций с открытым исходным кодом на платформе KNIME. Он объясняет их и реконструирует, чтобы создать прочную основу, на которой можно развивать более продвинутые навыки работы с данными.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытый контент для пользователей All-dar.