Наука о данных: машинное обучение Простая, но эффективная модель для решения задач линейной классификации. Модель контролируемой логистической регрессии в scikit-learn Логистическая регрессия — это краеугольный камень машинного обучения, облегчающий классификацию путем моделирования вероятности принадлежности экземпляра к определенной категории. Библиотека scikit-learn (часто сокращенно sklearn ) в Python предоставляет надежные инструменты для построения моделей логистической..

Контролируемое машинное обучение Обучение с учителем , как следует из названия, предполагает присутствие руководителя в качестве учителя. По сути, контролируемое обучение — это когда мы обучаем или обучаем машину, используя данные, которые хорошо помечены. Это означает, что некоторые данные уже отмечены правильным ответом. После этого машине предоставляется новый набор примеров (данных), чтобы алгоритм обучения с учителем анализировал обучающие данные (набор обучающих примеров) и..

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. Другими словами, это метод обучения компьютеров принимать решения на основе закономерностей в данных, а не полагаться на правила, созданные людьми. Машинное обучение используется в различных приложениях, включая распознавание речи, классификацию изображений и прогнозное моделирование. В этой статье мы опишем пошаговый процесс прогнозирования оттока клиентов с..