Практическое руководство по XGBoost | Создание высокопроизводительной модели машинного обучения (...
Автор: OpenCourse Studio
Загружено: 2026-01-30
Просмотров: 0
Описание:
На 22-м дне этого курса по машинному обучению вы узнаете, как использовать XGBoost на практике для создания высокопроизводительных моделей машинного обучения.
Этот урок посвящен практическому рабочему процессу, включая подготовку данных, обучение модели, оценку и повышение производительности с помощью XGBoost в реальных условиях.
Вы узнаете:
Применение XGBoost в реальных проектах машинного обучения
Подготовка данных для моделей XGBoost
Обучение и оценка моделей XGBoost
Понимание производительности и результатов модели
Практические советы по эффективному использованию XGBoost
Распространенные ошибки, которых следует избегать при работе с XGBoost
Этот учебный курс идеально подходит для:
Учащихся, готовящихся к работе в сфере машинного обучения
Разработчиков на Python, создающих реальные проекты машинного обучения
Студентов, практикующих прикладное машинное обучение
Всех, кто интересуется XGBoost и методами бустинга
📌 Практическое, ориентированное на реальные задачи машинного обучения.
👉 Часть бесплатного практического курса по искусственному интеллекту и машинному обучению.
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
![Почему работает теория шести рукопожатий? [Veritasium]](https://image.4k-video.ru/id-video/ggI1xKzoANs)
![[LIVE] Bez litości. O polityce, służbach, Kaczyńskim i Nawrockim. Piński i Tomasz Szwejgiert](https://image.4k-video.ru/id-video/94bNcpcpHjU)
