Публикации по теме 'ml-algorithm'
Соединяя точки: линейная регрессия стала проще для юных умов
Линейная регрессия — один из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения. Как правило, это первый алгоритм, изучаемый на курсах машинного обучения, и он является строительным блоком для более сложных алгоритмов.
Линейная регрессия похожа на выяснение того, как две вещи связаны друг с другом.
Примеры линейной регрессии
Вы хотите знать, как ваш рост связан с вашим весом. Вы можете собирать данные о множестве людей разного роста и веса и отображать их на графике. Затем вы..
ИИ и социальные сети: как машинное обучение меняет способ нашего общения
Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует социальные сети, меняя способ нашего общения и взаимодействия в сети. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных социальных сетей, выявлять закономерности и делать прогнозы о поведении пользователей. Вот некоторые из способов, которыми ИИ меняет социальные сети.
Введение в машинное обучение с помощью R
Несомненно, машинное обучение - самая востребованная технология на современном рынке. Его приложения варьируются от беспилотных автомобилей до прогнозирования смертельных заболеваний, таких как БАС. Мотивацией для написания этой статьи стал высокий спрос на навыки машинного обучения. В этой статье вы поймете все основные концепции машинного обучения и практическую реализацию машинного обучения с использованием языка R.
В этой статье рассматриваются следующие темы:
Потребность в..
Выбор правильного алгоритма машинного обучения для вашего проекта !!
Выбор правильного алгоритма машинного обучения для конкретной задачи зависит от нескольких факторов, таких как тип проблемы, которую вы пытаетесь решить, размер и качество ваших данных, доступные вычислительные ресурсы и желаемые показатели производительности. Вот несколько рекомендаций по выбору лучшего алгоритма машинного обучения для вашей задачи:
Классификация и регрессия. Если вы пытаетесь предсказать категориальную переменную, например, является ли электронное письмо спамом, вам..
Полное руководство по интеллектуальному анализу данных
Мы живем в эпоху массового производства данных. Если задуматься - практически каждый гаджет или услуга, которые мы используем, создает много информации (например, Facebook обрабатывает около 500+ терабайт данных каждый день). Все эти данные отправляются непосредственно владельцам продуктов, и они могут использовать их для создания лучшего продукта. Этот процесс сбора данных и их понимания называется интеллектуальным анализом данных .
Однако этот процесс не так прост, как кажется...
Введение в логистическую регрессию
Логистическая регрессия — это статистический алгоритм, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он в основном используется для прогнозирования бинарного результата (т. Е. Переменной только с двумя возможными значениями) на основе одной или нескольких переменных-предикторов. Например, его можно использовать для прогнозирования того, купит ли клиент продукт или нет, на основе его демографических данных.
Логистическая..
Введение в машинное обучение
Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который включает разработку алгоритмов, позволяющих машинам учиться на основе данных без явного программирования. Другими словами, машинное обучение позволяет компьютерам учиться и делать прогнозы или принимать решения на основе закономерностей в данных, а не точных указаний, что делать.
Алгоритмы машинного обучения используются в широком спектре приложений, включая распознавание изображений, распознавание речи,..
