Курсовая АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА PYTHON, МЕТОДЫ БЕГГИНГ И БУСТИНГ, номер: 334448

"ВВЕДЕНИЕ 2
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОСНОВНОГО ПОНЯТИЯ МЕТОДОВ XGBOOST И BAGGIN. МЕТОДЫ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ 3
1.1. Алгоритм машинного обучения на Python методом XGBoost 3
1.1.1. Для чего используется метод XGBoost в Python 3
1.1.2. Основные виды алгоритмов метода XGBoost 5
1.1.2.1. Адаптивный XGBoost 5
1.1.2.2. Градиентный XGBoost 8
1.2. Алгоритм машинного обучения на Python методом Baggin 11
1.2.1. Для чего используется метод Baggin в Python 11
1.2.2. Деревья регрессии. Baggin 12
1.2.3. Деревья классификации. Baggin 20
1.3. Отличия между Baggin и XGBoost 20
ГЛАВА 2. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА XGBOOST ПРИ ПОМОЩИ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON 21
2.1. Установка XGBoost для использования совместно с Python 21
2.1.1. Загрузка и подготовка данных. Получение результата в виде графиков 22
2.2. Работа с методом Бэггинг в Python 29
2.2.1. Постановка задачи 29
2.2.2. Сравнительный анализ в проведенном примере 33
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 37
ПРИЛОЖЕНИЕ А: Листинг обработки и тестирования XGBoost 39
ПРИЛОЖЕНИЕ Б: Листинг программного кода использование метода бэггинг 40
ПРИЛОЖЕНИЕ В: Листинг программного кода тестирования двух методов 43

"