Глава 1: Изучение данных Здравствуйте, читатели! Добро пожаловать в абсолютное базовое руководство по реализации концепций машинного обучения в Python. В этой серии вы познакомитесь с базовой реализацией моделей машинного обучения. Если вам нравится этот сериал, рекомендуйте и делитесь им с друзьями. Итак, чего же мы ждем? Давайте начнем! Шаг 1A: Настройте репозиторий GitHub Прежде чем мы начнем с нашего набора руководств, я бы посоветовал вам настроить репозиторий..

ИИ объединяется с кибербезопасностью, чтобы создать еще один жанр устройств, называемый исследованием угроз. Машинное обучение позволяет анализу угроз обеспечивать более точную настройку рисков, особенно в отношении поведения привилегированных пользователей, — подробно описывает недавняя запись в Forbes. Этот подход можно использовать для создания предупреждений в режиме реального времени и эффективного реагирования на эпизоды путем удаления встреч или вызовов для последующих действий...

Введение: Knn — это алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задачи классификации, так и для задачи прогнозирования регрессии. Скорее всего, он используется в задаче классификации. У алгоритма Knn есть другое название — ленивый алгоритм, и он подпадает под контролируемое обучение. Почему алгоритм Knn называется ленивым алгоритмом?: Большинство алгоритмов, таких как байесовский, классификация, логистическая регрессия, SVM и т. д., обобщаются на обучающем..