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Ensemble Methods for Machine Learning
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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.
Buchdetails
- Autor
- Kunapuli, Gautam
- Verlag
- Manning
- ISBN
- 9781617297137
- Erscheinungsdatum
- 02.05.2023
- Seitenzahl
- 352
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- Maße
- 231 × 185 × 20 mm
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