Публикации по теме 'machinelearningalgorithms'


Представление регрессии дерева решений: изучение ее принципов, реализация
В мире машинного обучения регрессия дерева решений — это мощный алгоритм, используемый для прогнозирования числовых значений. Его простота и интерпретируемость делают его популярным выбором среди специалистов по данным. В этой статье мы углубимся в основы регрессии дерева решений, демистифицируя принципы ее работы на структурированном и простом языке. Оглавление Введение Регрессия дерева решений Практическая реализация регрессии дерева решений Преимущества регрессии дерева..
Шаги, необходимые при работе над проектом машинного обучения
Машинное обучение — это быстрорастущая область искусственного интеллекта, которая произвела революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями. Это подмножество искусственного интеллекта, использующее алгоритмы, чтобы дать компьютерам возможность учиться на данных и принимать решения без явного программирования. Это мощный инструмент, который можно использовать для решения сложных проблем и прогнозирования. В следующих абзацах мы сначала обсудим базовое определение и направления..
Основные алгоритмы контролируемого обучения, используемые в машинном обучении
Что такое контролируемое обучение? Обучение с учителем — это подмножество машинного обучения, в котором модель машинного обучения обучается на размеченных (входных) данных. В результате контролируемая модель способна максимально точно прогнозировать дальнейшие результаты (выходы). Концепцию контролируемого обучения можно объяснить на примерах из реальной жизни, например, когда учитель впервые обучает ребенка новой теме. Для упрощения скажем, что воспитатель хочет научить ребенка..
Алгоритм RandomForest
Введение: Случайный лес — один из наиболее важных алгоритмов машинного обучения, который относится к обучению с учителем. Обучение с учителем можно определить как процесс, в котором алгоритм будет обучаться и на основе обученных данных будут делаться прогнозы. Алгоритмы, которые подпадают под контролируемое обучение, включают линейную регрессию, логистическую регрессию, наивный байесовский алгоритм, метод опорных векторов, дерево решений, случайный лес, KNN, нейронные сети. Алгоритм..
Что такое логистическая регрессия?
Логистическая регрессия — это тип алгоритма классификации в машинном обучении, который используется для прогнозирования бинарного результата (например, 0 или 1, да или нет). Это простой и эффективный алгоритм, который хорошо подходит для линейно разделимых данных. Чтобы понять, как работает логистическая регрессия, давайте рассмотрим простой пример. Предположим, у нас есть набор данных, состоящий из двух функций, x1 и x2, и бинарного результата y. Мы хотим использовать логистическую..
Обучение с подкреплением — Дружественный подход к пониманию
[Как мы учили алфавиты в детстве по маленьким подаркам родителей] «Цените, когда все сделано хорошо, и советуйте исправлять ошибки. Не вини.!" «Подход машинного обучения к обучению агента на основе вознаграждения за желаемые действия и наказания за неправильные действия в изменяющейся среде. Поэтому ясно, что он основан на максимизации вознаграждения». Это применимо в ситуации, когда вывод делается итеративно, как робототехника, игры и т. д. 4 компонента алгоритмов обучения..
Что такое алгоритмы машинного обучения? | Заботливый
Алгоритм машинного обучения — это метод, с помощью которого система ИИ выполняет свою задачу, обычно предсказывая выходные значения на основе заданных входных данных. Двумя основными процессами алгоритмов машинного обучения являются классификация и регрессия. Алгоритмы машинного обучения — это программы, которые приспосабливаются к более высокой производительности по мере того, как они подвергаются большему количеству данных. Обучающая часть машинного обучения означает, что эти..