Если нам нужно, чтобы какую-то работу выполняли другие, то их следует обучить такой работе. Подобным образом машина также обучается работе и определяет ее совершенство с точки зрения метрик. В основном используемые метрики — это точность, точность. Как мы обсуждали в наших предыдущих статьях, человек учится быстро, но требует времени, чтобы выполнить огромный объем работы. С другой стороны, машина учится медленно, но делает это быстро. Что касается предварительной обработки, она помогает..

Регуляризация позволяет нам найти функцию минимальной стоимости, используя штрафной член цели. Как это помогает улучшить нашу модель? скажем, у вас есть модель с 15 функциями, вам действительно нужно обучить все эти функции? означает, что чем сложнее система, тем точнее она будет тестироваться. Например, предположим, что вы классифицируете тип транспортного средства, если большая часть данных для автомобиля, например, окрашена в красный цвет, то при тестировании на зеленом он будет..

Практическое руководство по предварительной обработке данных в Python с использованием Scikit Learn Введение В этой статье основное внимание уделяется методам предварительной обработки данных в Python. Алгоритмы обучения имеют... www.analyticsvidhya.com