Ensemble Methods for Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Manning Mai 2023, 2023
- Brossura
- Nuovo
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Neuware -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.
Codice articolo 9781617297137
- Titolo
- Ensemble Methods for Machine Learning
- Autore
- Gautam Kunapuli
- Editore
- Manning Mai 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617297135
- ISBN 13
- 9781617297137
- Peso dell'articolo
- 646 grammi
- Dimensioni
- 231x185x20 mm
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’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 “wisdom of crowds” method that dodges the inaccuracies and limitations of a single model. By basing responses on multiple perspectives, this innovative approach can deliver robust predictions even without massive datasets.
About the Book
Ensemble Methods for Machine Learning teaches you practical techniques for applying multiple ML approaches simultaneously. Each chapter contains a unique case study that demonstrates a fully functional ensemble method, with examples including medical diagnosis, sentiment analysis, handwriting classification, and more. There’s no complex math or theory—you’ll learn in a visuals-first manner, with ample code for easy experimentation!
What’s Inside
- Bagging, boosting, and gradient boosting
- Methods for classification, regression, and retrieval
- Interpretability and explainability for ensemble methods
- Feature engineering and ensemble diversity
About the Reader
For Python programmers with machine learning experience.
About the Author
Gautam Kunapuli has over 15 years of experience in academia and the machine learning industry.
Table of Contents
PART 1 - THE BASICS OF ENSEMBLES
1 Ensemble methods: Hype or hallelujah?
PART 2 - ESSENTIAL ENSEMBLE METHODS
2 Homogeneous parallel ensembles: Bagging and random forests
3 Heterogeneous parallel ensembles: Combining strong learners
4 Sequential ensembles: Adaptive boosting
5 Sequential ensembles: Gradient boosting
6 Sequential ensembles: Newton boosting
PART 3 - ENSEMBLES IN THE WILD: ADAPTING ENSEMBLE METHODS TO YOUR DATA
7 Learning with continuous and count labels
8 Learning with categorical features
9 Explaining your ensembles
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Die Schreibwaren sind im Büro, in der Schule und Zuhause allgegenwärtig und auch im Computerzeitalter nicht aus dem Alltag wegzudenken. Schreibwaren Wegmann ist Ihr Online Shop für Bürobedarf und Schulbedarf, der das ganze Sortiment an Büromaterial und Schulsachen zu günstigen Preisen online zu kaufen bietet. In unserem ständig wachsendem Angebot im Online Shop führen wir derzeit viele tausend Büroartikel, alles rund um die Schule, Bürotechnik, Büroeinrichtung bis hin zu ausgefallenen Geschenkartikeln und Postkarten, originell oder regional aus der Region Bayerischer Wald, Böhmerwald, Arberland und Zwiesel. Schreibwaren Wegmann ist Ihr Schreibwarengeschäft. Besuchen Sie uns gerne auch persönlich in unserem Schreibwarenladen in Zwiesel am Stadtplatz 6. Wir heißen Sie herzlich willkommen. Unsere Öffnungszeiten im Schreibwarengeschäft: Montag - Freitag : 07.30 - 19.00 Uhr, Samstag 07.30 - 16.00 Uhr. Und natürlich rund um die Uhr, 24/7, im Schreibwaren Online Shop.…
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Waldbahnstraße 94
Zwiesel, Germania 94227
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Waldbahnstr. 94
94227 Zwiesel
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Fax: 09922609491
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Wegmann1855, Zwiesel, Germany, +49 22609490, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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