В этой статье мы рассмотрим проблему, решаемую этими двумя типами обучения в машинном обучении. Контент, который мы рассмотрим: Регрессия. Классификация. Кластеризация. Ассоциация. Это все типы проблем, которые может решить контролируемое и неконтролируемое машинное обучение. Прежде чем мы начнем, нам нужно знать, что это за термины, чтобы понять это, вы можете обратиться к этой статье ниже, https://medium.com/@khanumerkus/let-us-understand-about-machine-learning-and-..

С возвращением, теперь мы обсудим REST API, который мы создадим, чтобы мы могли моделировать необходимые объекты данных. Чтобы узнать больше, посетите предыдущие статьи этой серии. Миграции Мы будем создавать простой API для управления книгами и рецензиями на книги. Наш API будет предоставлять конечные точки, которые будут создавать, обновлять, удалять и извлекать книги, а также конечные точки для создания обзоров и изменения обзоров на платформе. Мы не будем рассматривать..

Задача Цель этой статьи - предоставить более понятную (наглядную) документацию по ассоциациям Sequelize и магическим методам. Если вы новичок в Sequelize и / или реляционных базах данных, прочтите эти статьи ( здесь и здесь ) для получения некоторой справочной информации. Мотивация При реализации серверной базы данных Sequelize представляет собой мощную и эффективную платформу объектно-реляционного сопоставления (ORM). Однако некоторые из его возможностей скрыты страницами..