Публикации по теме 'sklearn'
Прогнозирование того, покинет ли клиент банк или нет, с помощью машинного обучения
За последние несколько лет важность машинного обучения чрезвычайно возросла. Проще говоря, машинное обучение — это способность машин обучаться без явного программирования. Машинное обучение находит применение в различных областях, и одной из таких областей является банковское дело. Банки обеспокоены неуверенностью в поведении своих клиентов. Они не уверены, останется ли человек в банке, и если известно, что человек уходит, они могут попытаться выяснить, как заставить такого человека..
Распознавание рукописных цифр
В этой статье мы будем обучать модель, которая распознает рукописные цифры, используя scikit-learn и машины опорных векторов.
Импорт scikit-learn, так как он содержит набор данных.
импортировать sklearn
Импорт требуемого набора данных: рукописный набор данных присутствует в sklearn в модуле наборов данных. Мы также можем использовать набор данных, доступный на kaggle или любой другой платформе, но для простоты мы использовали этот набор данных.
из наборов данных импорта..
Символическая регрессия Python с помощью gplearn
В этом уроке я хочу познакомить вас с генетическим программированием на Python с помощью библиотеки gplearn .
Символьная регрессия - это метод машинного обучения, целью которого является определение основного математического выражения, которое лучше всего описывает отношения. Он начинается с создания совокупности наивных случайных формул для представления взаимосвязи между известными независимыми переменными и их целевыми зависимыми переменными с целью прогнозирования новых данных...
Авто МЛ
Глядя в объект.
Всем привет! Сегодня мы рассмотрим параметры AutoML для Scikit Learn и что каждый из них означает. Эта статья может помочь вам решить, что настраивать при использовании Auto ML для Scikit Learn.
Ванильный автосклерн
Чтобы получить vanilla auto-sklearn , используемый в наборах Efficient and Robust Automated Machine Learning ensemble_size=1 и initial_configurations_via_metalearning=0 , выполните следующие действия.
>>> import..
Моделирование Монте-Карло в машинном обучении с использованием SkewedChi2Sampler
В моем последнем посте я обсуждал симуляции Монте-Карло, которые представляют собой эксперименты по добавлению случайных чисел в задачу или вопрос для получения вероятностей. Моделирование методом Монте-Карло используется для моделирования вероятности различных результатов в процессе, который трудно предсказать из-за вмешательства случайных величин . Это метод, используемый для понимания влияния риска и неопределенности в моделях прогнозирования и прогнозирования.
Моделирование..
Что вам нужно знать о деревьях решений
Этот пост будет немного более техническим, чем предыдущий, так что давайте добавим эти старые ограничения мышления.
Сразу же нам нужно провести различие. Хотя большинство фанатов данных рассматривают деревья решений как инструмент строгой классификации, существует также вариант регрессии. Даже несмотря на то, что деревья регрессии разделяют данные в «узлах» (подробнее об этом позже), они соответствуют модели регрессии для каждой независимой переменной и целевой переменной, а затем..
Обзор курса: курс биоинформатики Udemy
На днях я просматривал список бесплатных курсов Udemy и нашел предлагаемый курс по биоинформатике. Так как это было менее двух часов и бесплатно, единственное, что я должен был потерять, это два часа моего времени. Поэтому я приступил к изучению биоинформатики, поскольку она связана с машинным обучением.
Курс был разбит на два раздела, первый из которых представляет собой теоретическое обсуждение различных библиотек, которые можно использовать с языком программирования Python, а..
