Ensemble Methods for Machine Learning
eBook - ePub

Ensemble Methods for Machine Learning

Gautam Kunapuli

Compartir libro
  1. 352 páginas
  2. English
  3. ePUB (apto para móviles)
  4. Disponible en iOS y Android
eBook - ePub

Ensemble Methods for Machine Learning

Gautam Kunapuli

Detalles del libro
Índice
Citas

Información del libro

Ensemble machine learning combines the power of multiple machine learning approaches, working together to deliver models that are highly performant and highly accurate. Inside Ensemble Methods for Machine Learning you will find:

  • Methods for classification, regression, and recommendations
  • Sophisticated off-the-shelf ensemble implementations
  • Random forests, boosting, and gradient boosting
  • Feature engineering and ensemble diversity
  • Interpretability and explainability for ensemble methods


Ensemble machine learning trains a diverse group of machine learning models to work together, aggregating their output to deliver richer results than a single model. Now in Ensemble Methods for Machine Learning you'll discover core ensemble methods that have proven records in both data science competitions and real-world applications. Hands-on case studies show you how each algorithm works in production. By the time you're done, you'll know the benefits, limitations, and practical methods of applying ensemble machine learning to real-world data, and be ready to build more explainable ML systems. About the Technology Automatically compare, contrast, and blend the output from multiple models to squeeze the best results from your data. Ensemble machine learning applies a "wisdom of crowds" method that dodges the inaccuracies and limitations of a single model. By basing responses on multiple perspectives, this innovative approach can deliver robust predictions even without massive datasets. About the Book Ensemble Methods for Machine Learning teaches you practical techniques for applying multiple ML approaches simultaneously. Each chapter contains a unique case study that demonstrates a fully functional ensemble method, with examples including medical diagnosis, sentiment analysis, handwriting classification, and more. There's no complex math or theory—you'll learn in a visuals-first manner, with ample code for easy experimentation! What's Inside

  • Bagging, boosting, and gradient boosting
  • Methods for classification, regression, and retrieval
  • Interpretability and explainability for ensemble methods
  • Feature engineering and ensemble diversity


About the Reader For Python programmers with machine learning experience. About the Author Gautam Kunapuli has over 15 years of experience in academia and the machine learning industry. Table of Contents PART 1 - THE BASICS OF ENSEMBLES
1 Ensemble methods: Hype or hallelujah?
PART 2 - ESSENTIAL ENSEMBLE METHODS
2 Homogeneous parallel ensembles: Bagging and random forests
3 Heterogeneous parallel ensembles: Combining strong learners
4 Sequential ensembles: Adaptive boosting
5 Sequential ensembles: Gradient boosting
6 Sequential ensembles: Newton boosting
PART 3 - ENSEMBLES IN THE WILD: ADAPTING ENSEMBLE METHODS TO YOUR DATA
7 Learning with continuous and count labels
8 Learning with categorical features
9 Explaining your ensembles

Preguntas frecuentes

¿Cómo cancelo mi suscripción?
Simplemente, dirígete a la sección ajustes de la cuenta y haz clic en «Cancelar suscripción». Así de sencillo. Después de cancelar tu suscripción, esta permanecerá activa el tiempo restante que hayas pagado. Obtén más información aquí.
¿Cómo descargo los libros?
Por el momento, todos nuestros libros ePub adaptables a dispositivos móviles se pueden descargar a través de la aplicación. La mayor parte de nuestros PDF también se puede descargar y ya estamos trabajando para que el resto también sea descargable. Obtén más información aquí.
¿En qué se diferencian los planes de precios?
Ambos planes te permiten acceder por completo a la biblioteca y a todas las funciones de Perlego. Las únicas diferencias son el precio y el período de suscripción: con el plan anual ahorrarás en torno a un 30 % en comparación con 12 meses de un plan mensual.
¿Qué es Perlego?
Somos un servicio de suscripción de libros de texto en línea que te permite acceder a toda una biblioteca en línea por menos de lo que cuesta un libro al mes. Con más de un millón de libros sobre más de 1000 categorías, ¡tenemos todo lo que necesitas! Obtén más información aquí.
¿Perlego ofrece la función de texto a voz?
Busca el símbolo de lectura en voz alta en tu próximo libro para ver si puedes escucharlo. La herramienta de lectura en voz alta lee el texto en voz alta por ti, resaltando el texto a medida que se lee. Puedes pausarla, acelerarla y ralentizarla. Obtén más información aquí.
¿Es Ensemble Methods for Machine Learning un PDF/ePUB en línea?
Sí, puedes acceder a Ensemble Methods for Machine Learning de Gautam Kunapuli en formato PDF o ePUB, así como a otros libros populares de Informatica y Reti neurali. Tenemos más de un millón de libros disponibles en nuestro catálogo para que explores.

Información

Editorial
Manning
Año
2023
ISBN
9781638356707
Categoría
Informatica
Categoría
Reti neurali

Índice