Random Forest - Machine Learning 18
Ya has superado la mitad. Estás muy cerca de completar el curso.
Sobre esta lección
Meu Twitter: http://twitter.com/1iversoDiscreto Blog do Canal: https://universodiscreto.com Grupo no Telegram pros inscritos do canal: https://t.me/joinchat/FT23RBcUWqtW_VqQzVOaOg Código do exemplo acima: https://github.com/lucaslattari/MachineLearningSeries/tree/master/Ep%2018 Bons textos explicando o Random Forest: https://towardsdatascience.com/random-forest-in-python-24d0893d51c0 https://www.datacamp.com/community/tutorials/random-forests-classifier-python https://towardsdatascience.com/understanding-random-forest-58381e0602d2 Sobre overfitting do Random Forest: https://mljar.com/blog/random-forest-overfitting/ https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm#remarks Paper sobre Kinect original e que usa Random Forest: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/BodyPartRecognition.pdf Árvore de Decisão em Python: https://www.youtube.com/watch?v=u-rFRa8jbWc
Sobre este curso
Nessa playlist mantenho atualizados todos os vídeos que fazem parte da série de aulas que eu procuro apresentar todos os principais métodos e algoritmos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) em Python. Assista e aproveite!
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning