Публикации по теме 'machinelearningalgorithms'


Что такое кластеризация K-средних? Как она влияет на домен безопасности ?
Всем привет ! Вы когда-нибудь задумывались, как мы можем прочитать огромный набор файлов журнала без меток, чтобы что-то предсказать или проанализировать генетику, например, образцы ДНК для анализа эволюционной биологии, если ответ положительный, то вы находитесь в правильном месте! Все эти примеры относятся к категории неконтролируемого обучения, т.е. вывод основных закономерностей из немаркированного заданного набора данных без какой-либо ссылки на помеченные результаты или..
Алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение можно условно разделить на две основные части: обучение с учителем и обучение без учителя. Алгоритмы обучения с подкреплением и системы рекомендаций — это отдельные ветви машинного обучения, которые подпадают под определенные категории: Обучение с учителем . При обучении с учителем алгоритм обучается с использованием помеченных данных, где каждый ввод связан с соответствующей целью или меткой. Цель состоит в том, чтобы изучить сопоставление между входными и выходными..
Алгоритмы машинного обучения стали проще
Моя мама сравнивала машинное обучение с коробкой шоколадных конфет. Вы никогда не можете предсказать, что вы получите. Мама, прости, не сегодня! Без сомнения, мы будем знать о типе шоколада, который мы получаем (надеюсь, я получу темный шоколад). Вы не должны бояться узнать, что находится внутри алгоритма машинного обучения, как если бы вы не боялись. Вы открывали коробку конфет. Будьте уверены, что они в безопасности. Контур Способность извлекать смысл из огромных объемов..
Великая задача прогнозирования цен на жилье: поиски Тимми идеальной линии
История Раз в год жители DataVille собирались, чтобы посоревноваться в конкурсе Great House Prediction Challenge. Цель состояла в том, чтобы как можно точнее предсказать цены на жилье с использованием различных факторов, таких как площадь в квадратных футах, количество комнат и возраст дома. Тимми, начинающий специалист по данным, с радостью записался на конкурс, объединившись со своим опытным братом для решения задачи. Их путешествие началось со сбора данных обо всех домах в..
Алгоритмы машинного обучения и курс машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения — это модели, основанные на математических вычислениях, которые могут автоматически обучаться на входных данных и предоставлять прогнозы или решения, не требуя явных инструкций. Разнообразные категории алгоритмов машинного обучения включают обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и глубокое обучение. Некоторые из широко используемых и популярных алгоритмов машинного обучения включают: Линейная регрессия Логистическая регрессия..
8 алгоритмов машинного обучения, которые необходимо знать…
Привет!!! Если вы только начинаете знакомиться с машинным обучением, то этот пост в блоге для вас. Так как этот блог содержит краткое описание 8 наиболее популярных алгоритмов машинного обучения, которые необходимо знать. Это: 1. Линейная регрессия 2. Логистическая регрессия 3. Дерево решений 4. Случайный лес 5. Классификатор K-средних 6. K-ближайший сосед 7. SVM 8. Наивный Байес Вы можете найти реализацию для каждого алгоритма здесь . Линейная..
Введение в общие алгоритмы машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения — это компьютерные программы, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого. Эти алгоритмы используются в самых разных областях: от беспилотных автомобилей до обнаружения мошенничества и персонализированных рекомендаций. Вот несколько примеров часто используемых алгоритмов машинного обучения и их применения в реальном мире: Линейная регрессия. Линейная регрессия — это статистический метод,..