Введение Одной из самых увлекательных областей технологий сегодня является машинное обучение. Это меняет то, как мы работаем, живем и подходим к решению проблем. Теперь мы можем легко и эффективно подходить к сложным реальным задачам благодаря методам машинного обучения. В этом блоге мы рассмотрим 4 самых популярных алгоритма машинного обучения с линейными моделями, а также некоторые примеры их кода. и практических приложений. Независимо от вашего уровня опыта, этот блог..

В эту статью войдут заметки, которые я сделал во время изучения курса Advanced Machine Learning. Надеюсь, она будет полезна читателям. Вот простая кодовая реализация примеров линейной модели, перекрестной проверки и градиентного спуска, описанных в этой статье. Линейная модель Линейные модели описывают непрерывную переменную отклика как функцию одной или нескольких переменных-предикторов. Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для создания линейной модели...

𝗛𝗲𝗹𝗹𝗼 𝗘𝘃𝗲𝗿𝘆𝗼𝗻𝗲, 𝗜 𝗮𝗺 𝗯𝗮𝗰𝗸 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝘆𝗲𝘁 𝗮𝗻𝗼𝘁𝗵𝗲𝗿 𝘁𝗮𝘀𝗸 𝗼𝗿 𝗰𝗮𝗻 𝘀𝗮𝘆 𝗽𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗮𝗯𝗼𝘂𝘁 “𝗧𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻𝗱 𝗗𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀 𝗶𝗻 𝗗𝗼𝗰𝗸𝗲𝗿 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗮𝗶𝗻𝗲𝗿𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻” Чтобы узнать больше о докере и его настройке на RHEL8. Вы можете сослаться на мой предыдущий блог. «𝐋𝐚𝐮𝐧𝐜𝐡𝐢𝐧𝐠 𝐀 𝐖𝐞𝐛𝐬𝐞𝐫𝐯𝐞𝐫 𝐎𝐧 𝐃𝐨𝐜𝐤𝐞𝐫 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐚𝐢𝐧𝐞𝐫 | Парта Пателя | Середина" Надеюсь, вы упомянули вышеупомянутый блог и поняли 𝗗𝗼𝗰𝗸𝗲𝗿. Теперь давайте переместимся и разберемся с 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠. Машинное обучение :- Машинное обучение..

Все обученные модели могут устареть и стать бесполезными. Это общеизвестная правда, что через некоторое время все модели не могут быть точными. Это нормально и связано с временным сдвигом, который может произойти в потоке данных. В частности, необходимо отслеживать и постоянно обновлять большую часть приложений, которые включают моделирование человеческой деятельности. Например, изменение некоторых потребностей или рыночных тенденций может повлиять на покупательную способность..