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學習如何使用 Python 寫基因演算法( Genetic Algorithm )的程式,以及如何最佳化機器學習演算法的性能
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課程說明
在本課程中,你將了解什麼是超參數( hyperparameters ),什麼是遺傳演算法( Genetic Algorithm ),以及什麼是超參數最佳化( hyperparameter optimization )。
在本課程中,你將應用遺傳演算法最佳化支持向量機( Support Vector Machines )和多層感知器神經網路( Multilayer Perceptron Neural Networks )的性能。超參數最佳化將在兩個資料集上完成,一個用於預測建築物冷熱負荷的迴歸資料集,以及一個關於將電子郵件分類為垃圾郵件和非垃圾郵件的分類資料集。 SVM 和 MLP 將被應用於資料集而不進行最佳化,並將其結果與最佳化結果進行比較。
到本課程結束時,你將學到如何使用 Python 寫遺傳演算法程式,以及如何最佳化機器學習演算法以獲得最佳性能。
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--課程已於 2020 年 6 月更新--
學習如何使用 Python 寫遺傳演算法的程式,以及如何最佳化機器學習演算法的性能
從這 6.5 小時的課程,你會學到
1.應用遺傳演算法最佳化機器學習演算法
2. 遺傳演算法在支持向量機和多層感知器神經網路中的應用
3. 學習如何在 Python 中編寫遺傳演算法的程式
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