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Modélisez vos données avec les méthodes ensemblistes

Table of contents

  • Part 1

    Apprivoisez les méthodes parallèles

    • 1

      Améliorez la performance de vos algorithmes à l’aide des méthodes ensemblistes parallèles

    • 2

      Contrôlez la variance à l’aide du bagging

    • 3

      Réduisez la corrélation entre les apprenants faibles à l’aide des forêts aléatoires

    • 4

      TP - Mesurez la puissance des forêts aléatoires

    • Quiz: Partie 1

  • Part 2

    Maîtrisez les méthodes séquentielles

    • 1

      Initiez-vous aux méthodes séquentielles et au Boosting

    • 2

      Décuplez les capacités du boosting : (X)GBoost

    • Quiz: Partie 2

Table of contents

  • Part 1

    Apprivoisez les méthodes parallèles

    • 1

      Améliorez la performance de vos algorithmes à l’aide des méthodes ensemblistes parallèles

    • 2

      Contrôlez la variance à l’aide du bagging

    • 3

      Réduisez la corrélation entre les apprenants faibles à l’aide des forêts aléatoires

    • 4

      TP - Mesurez la puissance des forêts aléatoires

    • Quiz: Partie 1

  • Part 2

    Maîtrisez les méthodes séquentielles

    • 1

      Initiez-vous aux méthodes séquentielles et au Boosting

    • 2

      Décuplez les capacités du boosting : (X)GBoost

    • Quiz: Partie 2

Partie 1

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Question 1

Question 2