Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python
Decision Trees and Ensembling techniques in Python. How to run Bagging, Random Forest, GBM, AdaBoost & XGBoost in Python
Những gì bạn sẽ học được
- Get a solid understanding of decision treeUnderstand the business scenarios where decision tree is applicableTune a machine learning model's hyperparameters and evaluate its performance
- Use Pandas DataFrames to manipulate data and make statistical computations
- Use decision trees to make predictionsLearn the advantage and disadvantages of the different algorithms
Những gì bạn sẽ nhận được
Mô tả khóa học
Bạn đang tìm kiếm một khóa học Cây quyết định (Decision Tree) toàn diện, hướng dẫn mọi thứ bạn cần để xây dựng mô hình Decision Tree, Random Forest và XGBoost bằng Python? Bạn đã tìm đúng nơi rồi đấy!
Đây chính là khóa học nâng cao về Cây quyết định và các kỹ thuật dựa trên cây mà bạn cần!
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có khả năng:
- Nhận diện bài toán kinh doanh có thể giải quyết bằng Decision Tree, Random Forest hoặc XGBoost trong Học máy.
- Hiểu rõ các thuật toán nâng cao dựa trên cây quyết định như Random Forest, Bagging, AdaBoost và XGBoost.
- Tạo mô hình dựa trên cây (Decision Tree, Random Forest, Bagging, AdaBoost, XGBoost) bằng Python và phân tích kết quả.
- Tự tin thực hành, thảo luận và nắm vững các khái niệm Học máy.
Lợi ích khóa học mang lại cho bạn
Tất cả học viên tham gia khóa học Học máy nâng cao này sẽ nhận được Chứng chỉ hoàn thành có thể xác thực.
Dù bạn là nhà quản lý, chuyên viên đi làm hay sinh viên muốn ứng dụng Học máy vào giải quyết vấn đề thực tế trong kinh doanh, khóa học này sẽ xây dựng nền tảng vững chắc thông qua các kỹ thuật nâng cao như Decision Tree, Random Forest, Bagging, AdaBoost và XGBoost.
Tại sao nên chọn khóa học này?
Khóa học bao gồm đầy đủ các bước cần thiết để giải quyết bài toán kinh doanh bằng Cây quyết định.
Nhiều khóa học chỉ tập trung vào chạy mô hình, nhưng chúng tôi tin rằng công đoạn trước và sau khi phân tích còn quan trọng hơn: chuẩn bị dữ liệu, tiền xử lý, đánh giá chất lượng mô hình và diễn giải kết quả một cách thiết thực.
Ai là người hướng dẫn bạn?
Khóa học được giảng dạy bởi Abhishek và Pukhraj – những chuyên gia giàu kinh nghiệm từ công ty tư vấn phân tích toàn cầu. Chúng tôi đã giúp nhiều doanh nghiệp giải quyết vấn đề nhờ Học máy và mang những kinh nghiệm thực tiễn vào khóa học.
Chúng tôi cũng là tác giả của nhiều khóa học trực tuyến nổi tiếng với hơn 150.000 lượt đăng ký và hàng nghìn đánh giá 5 sao:
"Rất tuyệt vời, tôi thích cách giải thích dễ hiểu cho cả người mới bắt đầu." - Joshua
"Cảm ơn tác giả, khóa học thật xuất sắc. Đáng giá từng đồng!" - Daisy
Cam kết từ chúng tôi
Giảng dạy là sứ mệnh của chúng tôi. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào về nội dung, bài tập hay chủ đề liên quan, bạn luôn có thể đặt câu hỏi trong khóa học hoặc gửi tin nhắn trực tiếp.
Tải tài liệu thực hành, làm bài quiz và hoàn thành assignment
Mỗi bài học đều kèm theo tài liệu và bài tập thực hành. Bạn cũng có thể làm quiz để kiểm tra mức độ hiểu bài.
Nội dung khóa học
Khóa học hướng dẫn bạn từng bước xây dựng mô hình dựa trên cây quyết định – một trong những mô hình Học máy phổ biến nhất.
- Phần 1: Giới thiệu về Học máy
Bạn sẽ hiểu Học máy là gì, các thuật ngữ liên quan và các bước xây dựng mô hình. - Phần 2: Cơ bản về Python
Thiết lập môi trường Python và Jupyter, làm quen với thư viện Numpy, Pandas, Seaborn. - Phần 3: Tiền xử lý và Cây quyết định đơn giản
Học về xử lý missing value, biến đổi biến, chia dữ liệu train-test và vẽ cây quyết định. - Phần 4: Cây phân loại đơn giản
Mở rộng kiến thức sang cây phân loại và thực hành trên Python. - Phần 5, 6, 7: Kỹ thuật Ensemble
Đi sâu vào các phương pháp nâng cao: Random Forest, Bagging, Gradient Boosting, AdaBoost, XGBoost.
Kết thúc khóa học, bạn sẽ tự tin xây dựng mô hình Decision Tree bằng Python, nắm vững kỹ thuật dự đoán và giải quyết vấn đề kinh doanh.
Hãy nhấn nút đăng ký ngay và hẹn gặp bạn trong bài học đầu tiên!
Trân trọng,
Start-Tech Academy
Đối tượng phù hợp của khóa học:
- Người muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu.
- Chuyên viên đang đi làm bắt đầu hành trình với Dữ liệu.
- Nhà thống kê cần tích lũy kinh nghiệm thực tế.
- Bất kỳ ai muốn thành thạo kỹ thuật Cây quyết định từ Cơ bản đến Nâng cao trong thời gian ngắn.
Nội dung khóa học
Chương trình học
Từ khóa
Khóa học gợi ý
Khám phá thêm những khóa học tuyệt vời khác
