Публикации по теме 'sklearn'


Поиск пульсаров с помощью машинного обучения
РУКОВОДСТВО ПО ПОИСКУ ЗВЕЗД Поиск пульсаров с помощью машинного обучения Давай найдем эти звезды Цель. Поиск пульсаров - трудоемкий процесс, для классификации которого требуются опытные астрономы и обученные добровольцы. В этой статье мы реализуем методы машинного обучения, чтобы облегчить этот процесс. Материалы и методы: Предлагаемая работа будет разработана и протестирована на выборке кандидатов в пульсары, собранной в ходе исследования с высоким временным разрешением (..
Обзор курса: введение Udacity в машинное обучение
Недавно я прошел бесплатный курс Udacity «Введение в машинное обучение», пытаясь обновить и усовершенствовать свой текущий набор навыков. По завершении курса я решил написать пост о том, что я изучал, и о проектах, которые я предпринял, чтобы изучить материал курса и, надеюсь, продвинуться в своей профессии: - Урок 1 Урок 1 курса был вводным уроком, в котором описывалось то, что я должен был узнать на курсе. Предполагалось, что курс продлится около четырех месяцев, но я торопился..
День 48 из 100DaysofML
Совместная фильтрация. Я упоминал о механизмах рекомендаций в своих предыдущих блогах, поэтому я решил немного поработать над одним из его вариантов — совместной фильтрацией. Для тех, кто читает мой блог впервые, я постараюсь осветить самое необходимое. Системы рекомендаций предназначены для прогнозирования интересов пользователей и рекомендации продуктов, которые, скорее всего, им интересны. Они являются одними из самых мощных систем машинного обучения, которые интернет-магазины..
Линейная регрессия от базовой
Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — очень популярный алгоритм обучения с учителем. Этот алгоритм используется для прогнозирования значений на основе определенных входных данных, известных как признаки. Он используется для поиска связи между непрерывными переменными или входными данными, в которой одна зависит от всех других независимых входных данных. Зависимый признак прогнозируется на основе всех независимых признаков. Гипотеза Y(pred) = b0 + b1*x Здесь b0 —..
Будьте осторожны со sklearn и pandas в производственной среде.
Недавно я потратил некоторое время на решение проблемы с задержкой в ​​одном из наших сервисов машинного обучения, который построен с использованием Python и множества библиотек машинного обучения Python, включая numpy, scipy, sklearn и pandas. Оказывается, виноваты sklearn и pandas. sk-learn реализован на чистом языке Python (поправьте меня, если я ошибаюсь), что неизбежно приводит к некоторым проблемам с задержкой из-за неэффективности языка Python. В нашем случае мы обнаружили, что..
Поддержка векторных машин (SVM) четко объяснена: учебное пособие на Python по проблемам классификации с…
В этой статье я объясню суть SVM, зачем и как их использовать. Кроме того, я показываю, как построить опорные векторы и границы решений в 2D и 3D. Введение Все слышали об известных и широко используемых машинах опорных векторов (SVM). Оригинальный алгоритм SVM был изобретен Владимиром Н. Вапником и Алексеем Я. Червоненкис в 1963 году. SVM - это контролируемые модели машинного обучения, которые обычно используются для классификации ( SVC - поддержка векторной..
Введение в генетические алгоритмы
Генетический алгоритм — это компьютерная программа, которая использует естественный отбор для поиска наиболее перспективных кандидатов на конкретную работу. Генетические алгоритмы — это процедуры оптимизации задач со сложными гипотезами. Генетические алгоритмы обычно используются для создания высококачественных решений задач оптимизации и поиска, полагаясь на биологически вдохновленные операторы, такие как мутация, скрещивание и отбор. Они имитируют биологическую эволюцию посредством..