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數學不好!模型太多不會選!只會套模板不懂原理!
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這個課程是關於整合方法 (Ensemble Methods)。
已經學習了一些經典的機器學習模型,如 k-nearest neighbor 和決策樹。 也研究了他們的局限和缺點。
但是,如果可以結合這些模型來消除這些限制,並產生更強大的分類器或迴歸器呢?
在本課程中,你將學習如何將決策樹和邏輯迴歸等模型相結合,以建立可以達到比基礎模型更高的精度的模型。
具體來說,課程將詳細研究隨機森林和 AdaBoost 演算法。
為了激勵討論,課程將學習統計學習中一個重要的話題 – 偏差 – 變異權衡 ( bias-variance trade-off )。然後,我們將研究 bootstrap 技術和 bagging 作為同時減少偏差和變異的方法。
將會做大量的實驗,並在真實的資料集上使用這些演算法,這樣你就可以親眼看到它們是多麼的強大。
由於深度學習如此受歡迎,課程也會研究隨機森林、AdaBoost 和深度學習神經網路之間的一些有趣的共同點。
這個課程的材料都是免費的。你可以使用 Windows、Linux 或 Mac 上的簡單命令下載並安裝 Python、Numpy 和 Scipy。
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