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課程簡介
簡介
- 隨機森林的概述和優勢
- 理解決策樹和集成方法
入門
- 設置庫（Numpy、Pandas、Matplotlib等）
- 隨機森林中的分類和迴歸
- 用例和示例
實現隨機森林
- 準備訓練數據集
- 訓練機器學習模型
- 評估和提高準確性
調整隨機森林中的超參數
- 執行交叉驗證
- 隨機搜索和網格搜索
- 可視化訓練模型性能
- 優化超參數
最佳實踐和故障排除技巧
總結和下一步
最低要求
- 瞭解機器學習概念
- 具備Python編程經驗
受衆
- 數據科學家
- 軟件工程師
14 時間：
