Публикации по теме 'scikit-learn'


Как добавить новые данные в предварительно обученную модель в Scikit-learn
Машинное обучение Как добавить новые данные в предварительно обученную модель в Scikit-learn Пошаговое руководство по использованию warm_start=True и partial_fit() в scikit-learn Когда вы создаете модель машинного обучения с нуля, обычно вы разделяете свой набор данных на обучающий и тестовый наборы, а затем обучаете свою модель на своем обучающем наборе. Затем вы проверяете производительность своей модели на своем тестовом наборе, и если вы получаете что-то приличное, вы можете..
Надо их всех обучить!
Мы все были одержимы покемонами в какой-то момент нашего детства, и я знаю, как трудно вспомнить каждого покемона (около 800!). В сериале у Эша не было этой проблемы из-за покедекса, который ему дал профессор Оук. Так почему бы не создать наш собственный крутой Pokedex ?! В этом посте я научу вас, как создать программу, которая идентифицирует различные типы покемонов, используя очень простой алгоритм машинного обучения от scikit learn. Набор данных Самая важная часть любой..
Хватит записываться на скучные курсы! Научитесь самостоятельному научному набору Учитесь с помощью ChatGPT!
Откройте для себя увлекательный способ обучения Sci-kit Learn: освойте машинное обучение и алгоритмы с помощью ChatGPT Теперь мы все начинаем изучать науку о данных и машинное обучение, записываясь на онлайн-курсы. Признаюсь, некоторые из них действительно помогают в процессе обучения. Тем не менее, многие из них теперь стали бесполезными после выпуска ChatGPT. Как ChatGPT помогает учиться самостоятельно?? Теперь я сделал то же самое с matplotlib здесь . Я разделил Matplotlib..
Распознавание рукописных цифр с помощью Scikit-Learn
Распознавание рукописного текста - проблема, которая восходит к первым автоматам, которым требовалось распознавать отдельные символы в рукописных документах. Классификация рукописного текста или чисел важна для многих реальных сценариев. Например, почтовая служба может сканировать почтовые индексы на конвертах, чтобы автоматизировать группировку конвертов, которые необходимо отправить в одно и то же место. В этой статье описывается распознавание рукописных цифр (от 0 до 9) с использованием..
Разница между методами подгонки, преобразования, подгонки и прогнозирования scikit-learn и когда их использовать…
В этой статье вы узнаете об основных различиях между методами scikit-learn fit и fit_transform и о том, когда их использовать. Кроме того, будет объяснено использование метода прогнозирования. Как энтузиасту науки о данных, вам, должно быть, в какой-то момент было трудно понять разницу между методами scikit-learn fit и fit-transform. Если да, то эта статья рассеет все ваши сомнения. Прежде чем перейти непосредственно к теме, давайте сначала изучим некоторые основные термины...
KMeans менее чем за 5 минут
(Подход снизу вверх) Предположим, вы специалист по обработке данных в компании по производству одежды, и у вас есть набор данных с характеристиками роста и веса, и вы хотите найти кластеры (т. е. группы малых, средних и крупных примерок одежды), чтобы ваша компания могла производить одежду. соответственно, и доставьте своим клиентам удовлетворение от великолепного оснащения вашего бренда, а TBH вы можете получить за это прибавку 😛 KMeans - это алгоритм обучения без учителя...
GridSearchCV для настройки параметров в алгоритмах машинного обучения
Большинство алгоритмов машинного обучения, предоставляемых scikit-learn , имеют параметры по умолчанию. Однако в большинстве задач эти параметры не обеспечивают наиболее оптимальную производительность алгоритма из-за характера проблемы, размера используемого набора данных или характера характеристик набора данных, дискретных или категориальных. Основываясь на предварительном анализе данных, GridSearchCV может помочь в поиске в пространстве параметров наиболее эффективных параметров..