Публикации по теме 'supervised-learning'
Что такое контролируемое обучение в машинном обучении и его виды.
Контролируемое обучение
Машинное обучение под наблюдением – это подкатегория машинного обучения и искусственного интеллекта.
Это один из вводных алгоритмов в концепциях машинного обучения, который чаще всего используется для анализа данных.
Алгоритмы контролируемого обучения имеют решающий результат. Сравнение моделей проще в обучении с учителем и выполняется с использованием ошибки прогнозирования.
Обучение с учителем осуществляется двумя способами: регрессией и..
Введение в машинное обучение. Часть I
В настоящее время существует ажиотаж вокруг термина Машинное обучение , впервые появившегося в середине 19 века. С точки зрения непрофессионала, машинное обучение — это когда машина учится или делает прогнозы самостоятельно, используя шаблоны из данных. В качестве аналогии, это похоже на то, как ребенок учится ходить, когда глаза действуют как входные данные, чтобы видеть окружение, наш мозг будет иметь алгоритм, который обучает нейроны тому, как реагировать на окружение.
Машинное..
Предварительная обработка данных
Реализация
В основе машинного обучения лежит обработка данных. Ваши инструменты машинного обучения настолько же хороши, насколько и качество ваших данных . В этом блоге рассматриваются различные этапы очистки данных . Ваши данные должны пройти несколько этапов, прежде чем их можно будет использовать для прогнозирования.
Набор данных для этого блога можно получить здесь .
Этапы предварительной обработки данных:
Импорт необходимых библиотек Импорт набора данных..
Введение в машинное обучение
Модель регрессии использует контролируемое обучение.
Есть 3 типа:
Обучение с подкреплением
2. Supervised ML — данные помечены, мы знаем, что хотим предсказать
Регрессия - предсказать количество Классификация — предсказать категорию
3. Неконтролируемое машинное обучение — данные не размечены, мы ищем закономерности
Кластеризация — размещение строк в группах Разложение — представление строк в виде комбинации «составных» строк.
Регрессионная модель:
Разделите..
K-Ближайшие соседи: все, что вам нужно знать
Никогда не любил демонстрировать свои знания в блогах, а не писать статьи или даже книгу, но чувствовал себя неловко, объясняя K-Nearest Neighbours (K-NN) одному из моих коллег ранее сегодня. Поэтому в этом посте я объясняю все, что вам нужно знать о K-NN.
Вы - средний показатель из пяти человек, живущих вокруг вас.
Содержание:
Вступление Как это работает Что такое ‘K ’ в K-NN (в этом случае также называется гиперпараметрической настройкой) Создание рекомендательной системы..
Arvato Bertelsmann Анализ клиентов
Введение
В этом проекте были проанализированы демографические данные клиентов компании по продаже товаров по почте в Германии и сопоставлены с демографической информацией для населения в целом. Данные предоставила Bertelsmann Arvato Analytics.
Сегментация клиентов использовалась для выявления тех групп населения, которые лучше всего описывают основную клиентскую базу компании. Во второй части анализа набор данных с демографической информацией для целей маркетинговой кампании..
