Введение Метод регуляризации очень популярен в области машинного обучения, однако вы увидите, что многие люди до сих пор его не используют. Одна из причин, о которой я могу думать, заключается в сложности всей концепции регуляризации, поэтому я решил сделать ее простой для всех нас. В этой статье я попытаюсь объяснить регуляризацию простым для понимания и использования способом. По сути, пока я объясняю концепцию, я дам практические подробности о том, как реализовать регуляризацию в..

Регрессия с использованием основных компонентов и ElasticNet | Навстречу AI Прогнозирование относительного расположения КТ-срезов на КТ-изображениях Прогнозирование относительного расположения КТ-срезов на осевой оси человеческого тела с использованием методов регрессии на очень многомерных данных Регрессия - один из самых фундаментальных методов машинного обучения. Проще говоря, это означает «прогнозирование непрерывной переменной с помощью других независимых категориальных /..

Существуют различные гиперпараметры, используемые для обучения модели, и выбор лучшего гиперпараметра играет важную роль в достижении наилучшей производительности вывода. Итак, для преодоления таких проблем мы используем Grid Search. GridSearchCV от Scikit-learn (где CV означает перекрестная проверка) обучает модель различным гиперпараметрам, введенным пользователем, и выводит наиболее подходящий гиперпараметр для соответствующих обучающих данных и модели. В подходе GridSearchCV модель..

Обычное руководство по контролируемому обучению с помощью scikit-learn — Эластичные сетевые обобщенные линейные модели (6) Это шестая часть из 92 частей обычного руководства по обучению с учителем с помощью scikit-learn, написанного с целью научиться эффективно применять алгоритмы для продуктивного использования и уметь объяснять алгоритмическую логику, лежащую в их основе. Ссылки на все части смотрите в первой статье . Эластичная чистая регрессия Это продолжение обсуждения..