(Inggris) The Python Project: Python

Banyak praktisi machine learning menggunakan Random Forests sebagai kotak hitam tanpa benar-benar memahami bagaimana pohon keputusan membagi data atau bagaimana ensemble learning bekerja. Dengan membangun algoritma ini dari dasar, Anda mendemistikasikan inti mekanika machine learning dan menulis kode yang lebih kuat dan efisien. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui matematika dasar dan logika di balik pohon keputusan dan metode ensemble. Anda akan berpindah dari menggunakan fungsi perpustakaan yang sudah dibangun ke menulis kode Python yang bersih dan terstruktur untuk melatih, memprediksi, dan mengevaluasi model Hutan Acak. Apa yang Anda pelajari: Mengerti teori dasar pohon keputusan, informasi, dan entropi; Membuat klasifikator pohon keputusan yang berfungsi sepenuhnya dari nol menggunakan sintaks Python modern dan tip tip; Implementasi bootstrap agregasi untuk menggabungkan beberapa pohon menjadi hutan acak yang kuat; Praktik mengevaluasi kinerja model menggunakan kunci Menggunakan standar penyusunan kode yang bersih dan pola desain yang terstruktur untuk algoritma machine learning. Anda akan mulai dengan konsep inti dan definisi logika pengambilan keputusan sebelum menyelam ke implementasi kode langkah demi langkah. Kurikulumnya berjalan secara logis dari pohon keputusan tunggal ke hutan ansambel, memastikan Anda memahami setiap baris kode yang Anda tulis. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data yang bercita-cita, programmer, dan pemula machine learning yang ingin memahami algoritma secara mendalam dan konseptual tanpa perlu pengalaman sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk membangun dasar machine learning Anda dari dasar.