Публикации по теме 'unsupervised-learning'


КЛАССИФИКАЦИЯ С МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ
Классификация — одно из основных направлений машинного обучения. Его также можно рассматривать как процесс узнавания, понимания. Методы классификации линейные модули Машина опорных векторов Деревья решений Гауссовские процессы Типы классификации машинного обучения Подход к обучению под наблюдением Регрессия Классификация Неконтролируемый подход к обучению Кластеризация Снижение размерности
Линейные модели
Линейные модели делают прогноз, используя линейную функцию входных признаков. Они могут помочь вам понять и предсказать поведение сложных систем или проанализировать экспериментальные, финансовые и биологические данные. Линейные модели регрессии Для регрессии общая формула прогноза для линейной модели выглядит так: y = w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + . . . + w[q]*x[q] + b Здесь от x[0] до x[q] обозначаются признаки (в данном случае число признаков равно q) одной точки данных, «w» и «b»..
Преобразование текста в вложения предложений с помощью некоторых мыслей
Изучение общего слоя распределенных вложений - важный шаг в решении проблем НЛП. Начиная с Миколова и др. (2013) было введено множество подходов к обучению с учителем и обучению без учителя для получения высококачественного текстового представления. Kiros et al. представил skip-Thinks в 2015 году и нацелен на предоставление векторов уровня предложения. Прочитав эту статью, вы поймете: Дизайн с пропуском мыслей Архитектура Реализация Забрать Дизайн без мыслей Если вы не..
«Введение в машинное обучение»
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, которая в последние годы привлекла большое внимание. Это тип искусственного интеллекта, который включает в себя создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или решения на основе этого обучения. Процесс построения модели машинного обучения обычно включает три этапа: подготовка данных, обучение модели и оценка ее производительности. Подготовка данных включает в себя очистку и преобразование данных в формат,..
Я прочитал весь учебник по машинному обучению за час: вот что я узнал.
Использование больших данных для большого обучения. Привет, ребята, это Фрэнк Лю (специализируется на интерпретирующих танцах и антарктических науках о продуктах питания) из Клуба наук о данных Нью-Йоркского университета, и сегодня я познакомлю вас с некоторыми основами машинного обучения! Мы напишем код с нуля и расскажем об основах, чтобы вы могли начать работу с машинным обучением, в частности с распознаванием изображений. Задача: Кот или кролик? Как отличить кошку от..
Машинное обучение
Эта статья о машинном обучении поможет вам понять, что такое машинное обучение, как оно работает, а также методы и виды этой технологии для бизнеса. Что такое машинное обучение Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта , который поможет прогнозировать результаты без явного программирования. Другими словами, это имитация человеческого поведения при обучении персонала. ML использует данные для получения новых результатов. Механизм обучения начинается с поиска..
Машинное обучение и наука о данных, день 1/100 — Введение
Обсудить — Практика — Вопросы и ответы — Комплексная реализация — ИнтервьюВопросы и ответы Эта серия руководств охватывает широкий спектр методов машинного обучения и обработки данных с упором на практическую реализацию с использованием Python. Учебники подойдут как новичкам, так и более опытным специалистам по данным и специалистам по машинному обучению. Серия начнется с введения в концепции машинного обучения и науки о данных, а затем перейдет к более сложным темам, таким как..