Публикации по теме 'supervised-learning'
Основная интуиция LDA
Всякий раз, когда мы сталкиваемся с моделями машинного обучения, включающими классификацию данных изображения или имеем дело с векторами сложной размерности, вычисления становятся препятствием для получения своевременных результатов. Поэтому интуитивно понятно использовать алгоритмы, которые уменьшают сложность вычислений с использованием векторов и помогают получать своевременные и лучшие результаты. И мы поговорим об одной такой методике классификации, использующей уменьшение размерности,..
Контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением: введение в сознание новичка
Если бы вы были машиной, какую стратегию обучения вы бы использовали?
Машинное обучение, область, которая позволяет компьютерам учиться без явного программирования — Артур Сэмюэл
Вместо того, чтобы использовать жесткие инструкции или фиксированную последовательность действий, мы стремимся обучать машину так же, как мы обучаем ребенка, позволяя ему учиться на собственном опыте.
Контролируемое обучение — для подачи множества данных, четко обозначенных правильными ответами.
Как..
Машинное обучение с помощью scikit-learn
Это краткий справочник по применению контролируемого машинного обучения с использованием sklearn в Python. В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с основными концепциями машинного обучения с учителем.
Регрессия с использованием линейной модели
Находит вес (w) и постоянный член (b), который минимизирует квадратичную ошибку модели (также называемую функцией потерь). Линейные модели не имеют каких-либо параметров для управления сложностью модели, однако предварительная..
Краткая история машинного обучения Камала Хокинга
Интересный факт: машинное обучение (ML), глубокое обучение (DL), Илон Маск, Google, Dark Souls 2: Scholar of the First Sin, AlphaGo, София (Hanson Robotic), Pac-Man, Камаль - Вы, наверное, слышали по крайней мере о двух из этих девяти имен и выражений, и вам интересно, какая связь между ними.
Вот ответ: искусственный интеллект (ИИ)! Все вышеперечисленное - либо подгруппы, либо пользователи, либо поклонники искусственного интеллекта, либо внушающие ему страх. Эта замечательная..
Перекрестная проверка в R
Учитывая все наблюдения в наборе данных, возникает важный вопрос, какие наблюдения будут использоваться для обучения модели машинного обучения. Одним из вариантов было бы случайное разделение набора данных с определенной пропорцией. Однако случайное разделение набора данных не всегда может дать хорошие результаты. Например, случайное разделение может не полностью отражать характеристики и распределение набора данных. В частности, если набор данных содержит несбалансированные или редкие..
Типы машинного обучения
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, основная цель которой — сделать машины разумными, способными принимать решения самостоятельно, используя знания и прошлый опыт. Давайте возьмем реальный пример, чтобы понять машинное обучение. Предположим, человек посещает врача для проверки. Первый вопрос, который задает врач, – как вы себя чувствуете. Человек сообщает врачу о симптомах, таких как потливость, лихорадка, кашель, чихание, потеря аппетита. На основании..
Что такое регресс?
Регрессия — это тип алгоритма контролируемого обучения в машинном обучении, который используется для прогнозирования непрерывной выходной переменной на основе одной или нескольких входных переменных. Другими словами, это статистический метод, используемый для оценки взаимосвязи между входной переменной (или переменными) и непрерывной выходной переменной.
Типичным примером регрессии является прогнозирование цены дома на основе его характеристик, таких как размер дома, количество..
