Публикации по теме 'supervised-learning'


Машинное обучение: подробное руководство
Машинное обучение (ML) — это быстро развивающаяся область, которая может преобразовать широкий спектр отраслей и приложений. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных, от прогнозирования цен на акции до обнаружения рака, чтобы делать точные и надежные прогнозы. Но что такое ML и как он работает? В этом подробном руководстве мы рассмотрим основы машинного обучения и то, как его можно использовать для решения реальных задач. Что такое машинное..
Контролируемое и неконтролируемое обучение
В этой статье мы собираемся изучить два подхода к машинному обучению — контролируемое и неконтролируемое обучение. Это один из самых основных вопросов для новичков в науке о данных. Без базового понимания контролируемого и неконтролируемого обучения вы не сможете добиться каких-либо успехов в области науки о данных. Итак, давайте начнем и узнаем больше об этих двух подходах. Основное различие между этими двумя подходами заключается в том, что в обучении с учителем используются помеченные..
Введение в линейную регрессию
Линейная регрессия — это метод статистического моделирования, который часто используется для исследования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это метод подгонки линейного уравнения к ряду точек данных для прогнозирования значений предстоящих точек данных. Основная цель линейной регрессии — определить линию, которая лучше всего соответствует точкам данных. Связь между независимыми и зависимыми переменными показана этой линией, которая..
Машина опорных векторов!
Машина опорных векторов : машины опорных векторов являются частью контролируемых методов обучения, которые можно использовать для классификации, регрессии, а также для обнаружения выбросов (если вы не знаете, что такое выбросы на самом деле, сделайте посмотрите мой предыдущий блог) Как быть с выбросами! Но прежде всего, что такое выбросы? 🤔 medium.com Машины опорных векторов (SVM) — популярный выбор среди машинного обучения...
Понимание контролируемого и неконтролируемого обучения: подробное руководство
Введение: Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных без явного программирования. Модели машинного обучения можно разделить на два типа: обучение с учителем и обучение без учителя. Обучение под наблюдением: Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится на размеченных данных. Другими словами, алгоритм обучается на наборе пар..
ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ (Глава 1)
Добро пожаловать в серию статей о машинном обучении, где я буду обсуждать важные темы машинного обучения, включая различные модели машинного обучения. Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет системе или компьютеру учиться на основе данных. Типы машинного обучения 1] ОБУЧЕНИЕ С КОНТРОЛЕМ Обучение с учителем — это тип машинного обучения, в котором каждая точка данных связана с меткой. Весь набор данных помечен, и модель машинного обучения..
Что изучать в контролируемом обучении!!
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченных данных для прогнозирования результата или классификации данных по категориям. Есть несколько ключевых тем для изучения в обучении с учителем, в том числе: Регрессионный анализ. Регрессионный анализ — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В обучении с учителем регрессионный анализ..