Публикации по теме 'supervised-learning'
Серия ML : типы и категории систем машинного обучения
Системы машинного обучения можно разделить на следующие категории.
Как за ними наблюдают во время обучения Онлайн против пакетного обучения Обучение на основе экземпляров и обучение на основе моделей
Каждая категория имеет типы, как показано ниже.
Ниже приведены краткие описания каждого типа.
Обучение под наблюдением:
При обучении с учителем модель обучается на помеченном наборе данных, где каждый пример в обучающем наборе данных имеет связанное желаемое решение..
Обучение с учителем и без учителя - упрощенное
Обсуждение популярных подходов - обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Алгоритмы машинного обучения - это набор алгоритмов, имитирующих поведение при обучении в вычислительных системах. Эти алгоритмы изучают закономерности на основе данных, которые затем могут использоваться для прогнозирования или вывода новых знаний из новых невидимых данных. Есть много подходов к машинному обучению. Самые популярные из них классифицируются как контролируемое ,..
Введение в наивный байесовский алгоритм классификации. Этот алгоритм называется «наивным», потому что он делает…
Введение в наивный байесовский метод классификации Этот алгоритм называется «наивным», потому что он делает наивное предположение, что каждый признак не зависит от других признаков, что в реальной жизни неверно. Что касается части «Байеса», то она относится к статистику и философу Томасу Байесу и теореме, названной в его честь, теореме Байеса, которая является основой наивного байесовского алгоритма. Что такое наивный байесовский алгоритм? Подводя итог вышеперечисленным пунктам, алгоритм..
Исследование сегментации клиентов для Arvato Financial Services
Отчет для проекта Udacity Data Scientist Capstone: создание отчета по сегментации клиентов для Arvato Financial Services.
Часть 1 Предпосылки и введение
Цель этого проекта - предсказать, какие люди с наибольшей вероятностью станут клиентами компании по продаже почтовых услуг в Германии.
Этот проект представляет собой реальную задачу по науке о данных, предоставленную партнерами Bertelsmann Arvato Analytics, и он также служит в качестве проекта Capstone для нано-степени Udacity..
Демонстрация контролируемого алгоритма машинного обучения: наивный байесовский алгоритм
Наивный байесовский алгоритм — это алгоритм машинного обучения, который обычно используется для задач классификации. Он основан на математической теореме, называемой теоремой Байеса, названной в честь математика 18-го века Томаса Байеса. Эта теорема дает способ обновить вероятности или убеждения на основе новых данных.
Цель Наивного Байеса — определить вероятность или вероятность того, что точка данных принадлежит к определенной категории или классу. Он работает, рассматривая..
Математика линейной регрессии
Математика линейной регрессии
Это первая статья из серии «ЗА МАТЕМАТИКОЙ». Давайте сначала обсудим линейную регрессию, тип алгоритма контролируемого обучения, часто используемый в науке о данных и других моделях прогнозирования, связанных с машинным обучением, а также математику, стоящую за ним. Этот алгоритм строит линейную зависимость между функциями (x) и целью (y). Значения данных объектов также называются независимыми переменными, потому что на них ничего не влияет, они являются..
Резюме: Целеобусловленное исследование
20 июля 2023 г., «Хлебные крошки к цели: Целеобусловленное исследование на основе обратной связи человека в цикле — Марсель Торн, Макс Балселлс, Зихан Ван, Самед Десаи, Тао Чен, Пулкит Агравал, Абхишек Гупта
Роботы могут помочь со многими задачами, но нам нужны способы эффективно обучать их новым навыкам. Обычный подход заключается в разработке подробных функций вознаграждения вручную, но это может быть утомительно и отнимать много времени. В новой статье исследователи из..
