Публикации по теме 'iris-dataset'


Классификатор K_Neighbours: что о вас думают соседи?
Добро пожаловать в увлекательный мир машинного обучения, где компьютеры учатся выполнять сложные задачи, черпая вдохновение из математических и статистических моделей. Одной из наиболее важных отраслей этой дисциплины является классификация — фундаментальный метод, который позволяет машинам организовывать, классифицировать и принимать решения на основе данных. Представьте себе, что у вас есть врожденная способность различать собак и кошек, наблюдая за их отличительными характеристиками...
Реализация ближайших соседей (KNN) без использования Scikit Learn
K-Nearest Neighbours (KNN) определенно один из моих любимых алгоритмов в машинном обучении, потому что он настолько интуитивно понятен и прост для понимания, но при этом является важным алгоритмом для изучения. Давайте посмотрим, что говорится в определении : KNN - это алгоритм обучения с учителем, который оценивает, насколько вероятно, что точка данных (экземпляр) принадлежит к тому или иному классу, в зависимости от того, к какому классу принадлежат его ближайшие «k» экземпляров...
Алгоритм логистической регрессии с нуля с помощью Python
Существует множество пакетов и фреймворков для машинного обучения, которые помогают вам обучать вашу модель, но они не показывают, что происходит за сценой, что происходит с вашими данными на каждом этапе и какие математические расчеты используются, поэтому для этой цели в этой статье я собираюсь реализовать алгоритм логистической регрессии с нуля без какой-либо основы. набор данных, который я собираюсь использовать, — это набор данных цветка ириса, который вы можете найти здесь ...
Учебное пособие по науке о данных: обучение с учителем и обучение без учителя
В последние годы интерес к машинному обучению растет. Машинное обучение можно разделить на три структуры в зависимости от методов обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. В этой статье мы объясним разницу между обучением с учителем и обучением без учителя, рассмотрев реальный код с использованием набора данных Iris, часто используемого в учебных пособиях. В этой статье мы узнаем
машинное обучение Начало работы с Python
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #print(X) #print(y ) feature_names = iris.feature_names target_names = iris.target_names print(target_names) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0,4, random_state=1) print(X_train.shape) print(y_train.shape) print(X_test.shape) # обучение модели на обучающем наборе from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier..
Начните создавать свой первый проект машинного обучения с известным набором данных
Каждый проект машинного обучения начинается с понимания того, что представляют собой данные, и определения целей. Применяя алгоритмы машинного обучения к вашему набору данных, вы понимаете, создаете и анализируете данные, чтобы получить конечный результат. Пять общих шагов, необходимых для создания любого проекта машинного обучения: Понять и определить проблему Проанализируйте и подготовьте данные Применить алгоритмы Уменьшить количество ошибок Предсказать результат давайте..
Анализ регрессионного отчета OLS по набору данных Iris
В этой статье всесторонне анализируется регрессионный отчет OLS для набора данных Iris. В статье рассматривается загрузка набора данных, определение независимых и зависимых переменных и подбор модели регрессии с использованием библиотеки statsmodels Python. В статье также объясняется интерпретация регрессионного отчета, включая понимание коэффициентов, стандартных ошибок, t-статистики и p-значений. Он также охватывает тесты на нормальность, симметрию и эксцесс остатков, а также..