Публикации по теме 'scikit-learn'
Использование библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn в Python, и…
Уменьшение переобучения и предвзятости в моделях машинного обучения, созданных с помощью TensorFlow, PyTorch и scikit-learn
Библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn, в последние годы становятся все более популярными благодаря их способности упростить процесс создания и обучения моделей машинного обучения. Однако с простотой их использования также возникает возможность переобучения или систематической ошибки в моделях, что может привести к снижению..
Машины опорных векторов и регрессионный анализ
Как использовать SVM для решения задач регрессии
Распространенное заблуждение, что вспомогательные векторные машины полезны только при решении задач классификации.
Целью использования SVM для задач регрессии является определение гиперплоскости, как на изображении выше, и размещение как можно большего числа экземпляров в этой гиперплоскости, в то же время ограничивая нарушения границ.
Таким образом, SVM, используемые таким образом, отличаются от задач классификации, цель которых..
Алгоритм кластеризации k-средних: объяснение и реализация
Эта статья поможет вам понять еще один алгоритм машинного обучения без учителя для решения проблем кластеризации. Давай начнем.
Вступление
k-means - один из самых мягких алгоритмов неконтролируемого обучения, используемых для решения известной проблемы кластеризации. Это итеративный алгоритм, который пытается разделить набор данных на «k» заранее определенных отдельных неперекрывающихся подгрупп (кластеров). Основная идея состоит в том, чтобы определить k центров, по одному для..
Прогнозирование показателей выживаемости при раке молочной железы с использованием логистической регрессии
Приступая к третьему этапу моего буткемпа по науке о данных в школе Flatiron, я был очень рад узнать больше о различных моделях машинного обучения. Наша 3-я фаза сосредоточена на машинном обучении, и мы впервые попробовали модели классификации. Как помешанный на математике, я любил погружаться в математику, стоящую за всеми новыми моделями, которые теперь есть в нашем наборе инструментов для обработки и анализа данных. В частности, когда мы изучали нашу первую модель классификации..
Наука о данных 101: начните с Pandas, Scikit-Learn и Google Colab
Почувствуйте острые ощущения и создайте свой первый ИИ. модель с использованием Python, даже если у вас нет опыта программирования… пока!
В последнее время мне пришлось разработать простое упражнение по кодированию, чтобы помочь новичкам сделать первые шаги в Python и почувствовать «лихорадку машинного обучения». Сегодня я счастлив поделиться этим со всеми, кто хочет начать изучение этой области.
И если вы когда-нибудь застрянете с кодом, вся записная книжка хранится здесь ...
Анализ основных компонентов с нуля с помощью Python
0. Введение
Скажем, у вас есть куча точек данных, и вы хотите найти в них закономерности. Анализ главных компонентов — это инструмент, который может помочь вам в этом. Он находит наиболее важные функции в ваших данных и уменьшает размерность данных. Это означает, что он берет много точек данных и превращает их в меньшее количество точек данных, с которыми легче работать.
В статистике анализ основных компонентов (PCA) — это метод, используемый для уменьшения размерности данных. Это..
Проанализируйте и создайте классификатор на основе удовлетворенности пассажиров авиакомпаний.
Анализ и создание классификатора машинного обучения для прогнозирования удовлетворенности пассажиров на основе данных одной авиакомпании США.
Введение
Авиакомпания — это бизнес, который предлагает услуги по воздушной перевозке пассажиров и грузов. Путешествие по воздуху является распространенным и эффективным способом перемещения из одного места в другое. Авиакомпании соблюдают ряд правил, чтобы авиаперелеты были безопасными и комфортными для людей.
Чтобы авиакомпания была..
