Несмотря на то, что деревья решений классифицируются (каламбур) как слабый классификатор, они играют огромную роль в машинном обучении. Они обеспечивают основу для подмножества семейства алгоритмов машинного обучения, известного как ансамблевое обучение, которое включает такие алгоритмы, как Случайный лес и Повышение . Хотя большинство этих алгоритмов были абстрагированы в Python, R и некоторых инструментах BI/Stat, реализуя их с нуля, любознательный человек может получить хорошее..

Полезные вещи и где их получить Поскольку мы не занимаемся функциональным программированием, это означает, что мы обычно полагаемся на доступ к переменным, изменение их значений и их передачу для выполнения задач, для которых мы программируем. Будучи «опытными новичками», мы знаем об области видимости переменной, что она означает и как влияет на нашу работу. Но в асинхронной сфере Node.js, возможно, нам нужно немного освежить наши знания. Начнем с основного: Это довольно..

Это продолжение предыдущей статьи на https://medium.com/@mkvjayanth1/implementing-a-neural-network-from-scratch-using-classes-in-python-216b74ee8c58 Вот пример того, как создать и обучить нейронную сеть с 2 входными нейронами, 2 скрытыми нейронами и 1 выходным нейроном: (XOR) # create the neural network with 2 input neurons, 2 hidden neurons, and 1 output neuron nn = NeuralNetwork([2, 2, 1], sigmoid_activation) # create the dataset with input and output values X = np.array([[1, 1],..

В предыдущей статье была объяснена математическая основа SVM с жесткими границами. В итоге формулировка сводилась к компактной функции стоимости J(α) , которую нужно было максимизировать. В этой статье метод градиентного восхождения используется в качестве последовательной максимальной оптимизации, что означает, что градиентное восхождение итеративно улучшает аппроксимацию значений α , что приводит к максимальному значению функции J . Итерационная процедура метода..

Существует множество библиотек синтаксического анализатора CLI практически для всех языков программирования. Однако иногда вы можете не найти тот, который предлагает правильную комбинацию функций, которые вам нужны, или, может быть, вы просто хотите понять, что заставляет их работать. Создание синтаксического анализатора CLI, вероятно, намного проще, чем вы думаете! Для начала предположим, что мы передали некоторые аргументы в виде строкового массива, и нам не нужно беспокоиться о..

Сегодня мы узнаем о вероятностном алгоритме классификации, известном как логистическая регрессия, и его реализации. Введение Логистическая регрессия подпадает под контролируемые алгоритмы машинного обучения. Его название немного вводит в заблуждение, поскольку оно используется для двоичной классификации , однако часть регрессии проистекает из его сходства с линейной регрессией. Как мы узнали, линейная регрессия включает в себя поиск линии регрессии, которая «соответствует» нашему..