Качество данных является предварительным требованием перед подачей данных в модель машинного обучения. В проектах машинного обучения есть популярная поговорка «мусор в мусоре». Чтобы повысить точность результатов EDA и модели машинного обучения, мы выполняем задачи предварительной обработки данных. Предварительная обработка данных также относится к манипулированию данными, удалению или добавлению дополнительных данных. В этом блоге мы узнаем о различных предположениях регрессионного..

Споры о том, что отличает машинное обучение от статистического моделирования (если что-нибудь ?!), ведутся активно и горячо. В Интернете много статей (см., Например, здесь , здесь или здесь ), и есть даже статьи, опубликованные по этой теме (см., Например, здесь или здесь ). Все они получили как положительную, так и отрицательную реакцию. На мой взгляд, одним из основных факторов, разжигающих дискуссию, является то, что разные люди по-разному относятся к определению терминов..