Публикации по теме 'supervised-learning'


Алгоритм дерева решений
Что такое дерево решений? Деревья решений — это широко используемые алгоритмы машинного обучения с учителем. Они популярны из-за простоты интерпретации и широкого спектра применений. Они работают как для задач регрессии, так и для задач классификации. Дерево решений состоит из серии последовательных решений или узлов решений по некоторым функциям набора данных. Получающаяся в результате структура, похожая на поток, перемещается с помощью операторов условного управления или правил..
Контролируемое обучение
Регрессия — это метод, который отображает взаимосвязь между переменной y на основе значений x пример: y- Дюймы дождя варьируются в зависимости от x- Продано новых автомобилей Если вы считаете, что между двумя вещами существует связь, регрессия поможет ее подтвердить. Основные типы: Линейная регрессия - непрерывные переменные, решает проблему регрессии, прямая линия Логистическая регрессия - категориальные переменные, решает проблему классификации, кривая s Линейная регрессия..
ОБУЧЕНИЕ С КОНТРОЛЕМ И ОБУЧЕНИЕ БЕЗ КОНТРОЛЯ
Что вы подразумеваете под контролируемым обучением?😍 Обучение с учителем — популярный метод машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченном наборе данных. В этом типе обучения алгоритм учится на парах ввода-вывода, представленных в обучающих данных. Цель состоит в том, чтобы сопоставить входные данные с соответствующими правильными выходными данными на основе заданных меток, а затем использовать это изученное сопоставление для прогнозирования новых, невидимых данных...
Контролируемое и неконтролируемое обучение
Обучение с учителем и обучение без учителя — два самых популярных метода машинного обучения, используемых сегодня. Оба типа обучения имеют свои уникальные характеристики и подходят для разных типов задач. В этом сообщении блога мы обсудим ключевые различия между контролируемым и неконтролируемым обучением и приведем примеры того, когда каждый метод наиболее подходит. Обучение под наблюдением похоже на учителя. Вам дан набор помеченных примеров, где каждый пример имеет вход и..
Обучение машинному обучению
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая используется для прогнозирования результатов приложения без явного программирования для этого. Он подразделяется на: Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение Обучение с подкреплением Контролируемое обучение: это тип машинного обучения, при котором машина обучается на хорошо размеченных данных. Пример. Прогнозирование цены дома. Прогнозируя цену дома, мы классифицируем дом по таким характеристикам, как..
Машинное обучение
Искусственный интеллект — это процесс создания компьютера, достаточного для того, чтобы он вел себя как человек. Другое определение — заставить компьютеры вести себя рационально. Классическим тестом для ИИ является тест Тьюринга, в котором человек одновременно опрашивает человека и компьютер, задавая одни и те же вопросы и не в состоянии различить их. ИИ — это широкий термин с различными подобластями. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это одна из подобластей. С..
Простая линейная регрессия
Интуиция | математический подход | В Питоне | Предположения В этом блоге мы попытаемся понять самый первый алгоритм, который большинство людей изучают во время данных науки или машинного обучения Путешествие по линейной регрессии Темы, затронутые в этом блоге Интуиция Математический подход Простая линейная регрессия в Python Условие, необходимое для реализации линейной регрессии Интуиция, стоящая за линейной регрессией Линейная регрессия — это тип..