Публикации по теме 'iris-dataset'


Анализ основных компонентов объясняется на примере
Машинное обучение Анализ основных компонентов объясняется на примере Интуиция, немного математики и кода Всем привет! В этом посте мы увидим, как избавиться от слишком большого количества измерений. В предыдущем посте мы узнали, что слишком много измерений может быть проклятием. Так что в каком-то смысле мы научимся снимать проклятия! Существует множество методов уменьшения размерности, таких как PCA, LDA, t-SNE и так далее. Даже автоэнкодеры используются для преобразования..
Простой пример пайплайна в ML и зачем вам его изучать?
Что такое конвейер в машинном обучении? Pipeline — это мощный инструмент для стандартизации ваших операций и последовательного их объединения, создания объединений и точной настройки параметров. Класс конвейера Scikit-learn разработан как управляемый способ применения серии преобразований данных с последующей оценкой В этой статье мы увидим сначала создание нормального кода для разработки модели машинного обучения, а затем его построение с помощью Pipeline. К концу статьи у вас..
Классификатор случайного леса с использованием Scikit-learn
Случайный лес — это популярный метод ансамблевого обучения, который можно использовать для задач классификации и регрессии. Он строит несколько деревьев решений и объединяет их прогнозы для повышения точности и уменьшения переобучения. Scikit-learn — популярная библиотека Python для машинного обучения, включая классификатор Random Forest.
От теории к практике: машины опорных векторов
Добро пожаловать в первую часть моей новой серии статей «От теории к практике: алгоритмы машинного обучения». Каждую неделю я буду обсуждать разные алгоритмы машинного обучения и демонстрировать, как применять их к обычным наборам данных. В этой первой статье мы углубимся в основы машины опорных векторов. Я дам базовый обзор того, как работает алгоритм. Затем мы применим теорию на практике, реализовав алгоритм на Python и запустив его на наборе данных Iris. Я надеюсь, что вы найдете..
Машинное обучение с помощью Scikit-Learn — Python
Scikit-learn — это библиотека Python, которая предоставляет широкий спектр инструментов для машинного обучения. Он построен на основе NumPy, SciPy и Matplotlib и предоставляет простой и эффективный интерфейс для работы с алгоритмами машинного обучения. Scikit-learn включает множество популярных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, методы опорных векторов, деревья решений и случайные леса. Он также предоставляет инструменты для..
Визуализация и понимание: набор данных Iris
В области машинного обучения у нас обычно нет таких идей, с чего начать и как анализировать наборы данных, не зная об этом. Так что не волнуйтесь, я постараюсь направить вас, чтобы вы могли лучше учиться, а не только изучать, вы также можете узнать, как визуализировать набор данных и с какой определенной степенью функции мы можем реализовать на разных платформах. У нас есть множество игровых наборов данных в виде регрессии, двоичной классификации, многомерной классификации, НЛП и многих..
Исследовательский анализ данных набора данных IRIS
Давайте рассмотрим один из простейших наборов данных, набор данных IRIS, который в основном представляет собой данные о трех разновидностях одного типа цветка в форме длины чашелистика, ширины чашелистика, длины лепестка и ширины лепестка. Набор данных состоит из 50 образцов каждого из трех видов ириса ( Iris setosa , Iris virginica , и Ирис разноцветный ). Для каждого образца были измерены четыре характеристики: длина и ширина чашелистиков и лепестков в сантиметрах. Наша..