Ensemble Methods for Machine Learning
Kunapuli, Gautam
| Autor: | Kunapuli, Gautam |
|---|---|
| Themengebiete: | EDV / Theorie / Programmieren / Allgemeines EDV / Theorie / Software-Entw. / Software Engineering Fuzzy Logik - Fuzzy Set Intelligenz / Künstliche Intelligenz KI Künstliche Intelligenz - AI Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer Programmiersprachen |
| Veröffentlichungsdatum: | 02.05.2023 |
| EAN: | 9781617297137 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 352 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Manning |
Produktinformationen "Ensemble Methods for Machine Learning"
Many machine learning problems are too complex to be resolved by a single model or algorithm. Ensemble machine learning trains a group of diverse machine learning models to work together to solve a problem. By aggregating their output, these ensemble models can flexibly deliver rich and accurate results. Ensemble Methods for Machine Learning is a guide to ensemble methods with proven records in data science competitions and real-world applications. Learning from hands-on case studies, you'll develop an under-the-hood understanding of foundational ensemble learning algorithms to deliver accurate, performant models.
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