Ensemble Methods for Machine Learning (Paperback or Softback)
Kunapuli, Gautam
ISBN 10: 1617297135 ISBN 13: 9781617297137
Editorial: Manning Publications 5/2/2023, 2023
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Descripción
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Ensemble Methods for Machine Learning 1.33. N° de ref. del artículo BBS-9781617297137
Sinopsis:
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.
About the Technology Ensemble machine learning lets you make robust predictions without needing the huge datasets and processing power demanded by deep learning. It sets multiple models to work on solving a problem, combining their results for better performance than a single model working alone. This "wisdom of crowds" approach distils information from several models into a set of highly accurate results.
Acerca del autor: Gautam Kunapuli has over 15 years of experience in academia and the machine learning industry. He has developed several novel algorithms for diverse application domains including social network analysis, text and natural language processing, behaviour mining, educational data mining and biomedical applications. He has also published papers exploring ensemble methods in relational domains and with imbalanced data.
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Detalles bibliográficos
Título: Ensemble Methods for Machine Learning (...
Editorial: Manning Publications 5/2/2023
Año de publicación: 2023
Encuadernación: Paperback or Softback
Condición: New
Tipo de libro: Book
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Ensemble Methods for Machine Learning
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Manning (edition ), 2023
ISBN 10: 1617297135
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Über den AutorrnrnGautam Kunapuli has over 15 years of experience in academia and the machine learning industry. He has developed several novel algorithms for diverse application domains including social network analysis, text and natu. Nº de ref. del artículo: 507778790
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