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Ensemble Methods for Machine Learning - Kunapuli, Gautam

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        Avis sur Ensemble Methods For Machine Learning Format Broché  - Livre Informatique

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        Présentation Ensemble Methods For Machine Learning Format Broché

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - Kunapuli, Gautam - 01/05/2023 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Kunapuli, Gautam
      • Editeur : Manning
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/05/2023
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 352.0
      • Expédition : 646
      • Dimensions : 23.1 x 18.5 x 2.0
      • ISBN : 1617297135



      • Résumé :
        Ensemble machine learning combines the power of multiple machine learning approaches, working together to deliver models that are highly performant and highly accurate.

        Inside Ensemble Methods for Machine Learning you will find:

        • Methods for classification, regression, and recommendations
        • Sophisticated off-the-shelf ensemble implementations
        • Random forests, boosting, and gradient boosting
        • Feature engineering and ensemble diversity
        • Interpretability and explainability for ensemble methods

        Ensemble machine learning trains a diverse group of machine learning models to work together, aggregating their output to deliver richer results than a single model. Now in Ensemble Methods for Machine Learning you&rsquo...

        Biographie:
        wisdom of crowds&rdquo...

        Sommaire:
        ll discover core ensemble methods that have proven records in both data science competitions and real-world applications. Hands-on case studies show you how each algorithm works in production. By the time you're done, you'll know the benefits, limitations, and practical methods of applying ensemble machine learning to real-world data, and be ready to build more explainable ML systems.

        Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.

        About the Technology

        Automatically compare, contrast, and blend the output from multiple models to squeeze the best results from your data. Ensemble machine learning applies a &ldquo...

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