Машинное обучение — это область компьютерных наук, в которой алгоритмы обучения распознают закономерности в данных и делают прогнозы на основе этих закономерностей. Доступно множество моделей машинного обучения, но три популярные модели — это линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети.
Прежде чем мы начнем, нажмите кнопку Подписаться, чтобы получать уведомления каждый раз, когда публикуется новый учебник.
- Линейная регрессия
Линейная регрессия — это простая модель, используемая для прогнозирования числовых значений путем нахождения линии, которая лучше всего соответствует набору точек данных. Он обычно используется в финансах, экономике, социальных науках, технике и физических науках для прогнозирования цен на акции, оценки будущих продаж и моделирования физических явлений.
2. Деревья решений
Деревья решений — это модели, которые рекурсивно разбивают данные на подмножества на основе ряда вопросов или критериев. Каждый узел представляет вопрос, а каждая ветвь представляет ответ на вопрос. Деревья решений используются в маркетинге, обслуживании клиентов, медицине, биологии и экологии для прогнозирования оттока клиентов, диагностики заболеваний и классификации видов.
3. Нейронные сети
Нейронные сети — это сложные модели, основанные на структуре человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов, которые выполняют простые вычисления на входах и передают результат на следующий уровень. Нейронные сети очень универсальны и используются для распознавания изображений и речи, обработки естественного языка и игр.
У этих моделей есть сильные и слабые стороны, но все они являются полезными инструментами для решения реальных проблем. Поняв основы машинного обучения и эти три популярные модели, вы сможете приступить к изучению потенциала этой захватывающей области.
пожалуйста, нажмите кнопку подписаться, чтобы получать уведомления каждый раз, когда публикуется новый учебник!
Ссылка на мою биографию: https://koji.to/@Jolextom
