Публикации по теме 'math-for-machine-learning'
5 лучших онлайн-курсов по линейной алгебре для науки о данных и машинного обучения
Линейная алгебра — это фундаментальный раздел математики, который играет решающую роль в различных областях, включая машинное обучение, науку о данных, компьютерную графику и многое другое. Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим освоить основы, или опытным практиком, стремящимся углубить свои знания, онлайн-курсы могут стать отличным ресурсом.
В этом сообщении блога мы рассмотрим пять лучших онлайн-курсов для изучения линейной алгебры. Эти курсы охватывают все: от..
Статистика для анализа данных в Python — часть 1
СРЕДНЕЕ, МЕДИАНА И МОДА
ЗНАЧИТ
Среднее – это среднее математическое значение набора из двух или более чисел. Он определяется как (Сумма терминов) / (Количество терминов). Например, среднее значение [2,5,3,10,12] можно вычислить как (2+4+3+10+12)/5.
Чтобы вычислить среднее значение в Python, давайте научимся на следующем примере:
Вопрос (источник: HackeRank): Учитывая массив X из N целых чисел, вычислите среднее значение и выведите соответствующее среднее значение, округленное до..
Статистика для анализа данных в Python, часть 2
СРЕДНЕВЗВЕШЕННОЕ ЗНАЧЕНИЕ
Средневзвешенное значение рассчитывается путем умножения веса (или вероятности), связанного с конкретным событием или результатом, на связанный с ним количественный результат, а затем суммирования всех продуктов вместе.
Например, для заданных массивов X=[10,40,30,50,20] и Y=[1,2,3,4,5] средневзвешенное значение может быть задано следующим образом:
Чтобы рассчитать средневзвешенное значение в Python, давайте научимся на следующем примере:
Вопрос (источник:..
Простая линейная регрессия с использованием Python
Здравствуйте, читатели, надеюсь, у вас все хорошо. Сегодня мы узнаем о простой линейной регрессии, написав ее на python. Прежде чем начать, я надеюсь, что у вас есть базовые знания о весах, numpy и pandas. Удачного обучения.
В простой линейной регрессии будет только одна независимая и только одна зависимая переменная. Простая линейная регрессия мало используется в машинном обучении, но изучение этой концепции действительно стоит того. Формула, объясняющая простую линейную регрессию:..
Множественная линейная регрессия с использованием Python
Здравствуйте, читатели, надеюсь, у вас все хорошо. Сегодня мы узнаем о множественной линейной регрессии, написав ее на python. Прежде чем начать, я надеюсь, что у вас есть базовые знания о весах, numpy и pandas. Также очень полезно узнать о Простой линейной регрессии . Удачного обучения.
В множественной линейной регрессии будет много независимых переменных и одна зависимая переменная. Множественная линейная регрессия широко используется в машинном обучении с учителем. Формула,..
Погрузитесь в основы примеси Джини в деревьях решений с математической интуицией
Дерево решений - это простой алгоритм машинного обучения, который может выполнять как классификацию, так и метод регрессии для набора данных. В этой статье я говорю только о методике классификации алгоритма дерева решений.
Если мы видим Классификацию, это означает классификацию данных по группам или классам. В машинном обучении каждый алгоритм работает по двухэтапному процессу, первый из которых - этап обучения и этап прогнозирования. Таким образом, дерево решений также будет..
Регрессия
Регрессия , как мы видели в предыдущих сообщениях, является типом техники обучения с учителем . Регрессия - это процесс оценки отношения между входными (независимыми переменными) и выходными переменными (зависимыми переменными), где выходные переменные представлены в формате действительных чисел с непрерывным значением. Из приведенного выше утверждения видно, что выходные переменные зависят от независимых входных переменных. Разница между классификацией и регрессией заключается в том,..
