Публикации по теме 'unsupervised-learning'
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..
Многообразное обучение для нелинейного уменьшения размерности
Хотя мы видели, что для уменьшения линейной размерности у нас есть методы уменьшения размерности, такие как PCA, SVD и добавочное обучение; мы с нетерпением ждем возможности сделать линейные модели более общими по отношению к нелинейным наборам данных. Эти методы могут отображать нелинейное вложение из данных высокой размерности (которые лежат на многообразии) в пространство низкой размерности, создавая при этом необходимые условия для возврата исходной конструкции высокой размерности.
Мы..
Алгоритмы машинного обучения — что вам нужно знать
Давайте начнем с того, что означает алгоритм и что он может сделать для кода, который мы пишем на любом из языков.
Что ж, алгоритм можно определить так: «В математике и информатике алгоритм — это недвусмысленная спецификация того, как решать класс задач. Алгоритмы могут выполнять вычисления, обработку данных и автоматические логические задачи», или, говоря простым языком, это можно интерпретировать как « алгоритм — это компьютерная процедура, которая во многом похожа на рецепт..
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..
SVM одного класса для обнаружения аномалий
Используйте неконтролируемую машину опорных векторов одного класса для обнаружения выбросов
Одноклассовая машина опорных векторов (SVM) — это неконтролируемая модель для обнаружения аномалий или выбросов. В отличие от обычного SVM с учителем, SVM с одним классом не имеет целевых меток для процесса обучения модели. Вместо этого он изучает границу для нормальных точек данных и идентифицирует данные за границей как аномалии.
Жизненный цикл алгоритмов машинного обучения
Что такое ML?
Когда вы слышите ML или AI, что приходит на ум, так это то, что вы вводите некоторые данные или вводите изображения в алгоритмы ML, и эти алгоритмы предсказывают вывод или изображения? Да, это делают алгоритмы, но с данными предстоит проделать большую работу, прежде чем они пройдут через алгоритмы машинного обучения.
Когда я начал изучать концепции ML, стало очевидно, что весь процесс не так прост, как кажется со стороны!
В этом блоге я расскажу о том, что включает в..
