Что такое поддельные новости? В наши дни социальные сети являются одним из самых доступных источников новостей для многих людей по всему миру, благодаря их низкой ценности, быстрому доступу и быстрому распространению. Тем не менее, это происходит из-за сомнительных характеристик и жизненно важных рисков воздействия «фальшивых новостей», которые специально написаны, чтобы ввести читателей в заблуждение. Поддельные новости, тип желтой журналистики, включают в себя новости, которые..

Вы, должно быть, слышали термины машинное обучение. Затем вы должны думать, что это отличный инструмент, поэтому его должно быть трудно освоить. Нет, шаги в машинном обучении просты, но сложно создать наилучшую возможную модель машинного обучения, используя любой инструмент, который мы знаем на этапах машинного обучения. Во-первых, машинное обучение связано с прогнозированием. Мы создаем модель машинного обучения, чтобы что-то предсказывать. Основываясь на наборе данных (мы назвали..

Ответ на этот вопрос дает интересные идеи, которые могут принести пользу хозяину, стремящемуся максимизировать свою прибыль. Чтобы глубже погрузиться в возможные факторы, влияющие на стоимость аренды Airbnb, я использовал различные модели линейной регрессии с Scikit-Learn и StatsModels в Python . В этом посте я выделю подход, который я использовал для ответа на этот вопрос, а также то, как я использовал две популярные модели линейной регрессии. Главный вопрос: Что предсказывает..

Я использую библиотеку машинного обучения Python, sklearn, уже более двух лет, поэтому я подумал, что было бы неплохо собрать воедино то, что я узнал об этой замечательной библиотеке. Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая делает упор на создание интеллектуальных машин, которые работают и реагируют так же, как люди.

Машинное обучение и анализ данных с помощью Python[14] Переобучение приводит к структуре с высокой дисперсией. При внесении небольших изменений в набор данных для обучения модель, запомнив предыдущий набор данных для обучения, будет давать неточные результаты. Бэггинг, с другой стороны, разделяет исходный набор данных и создает несколько деревьев решений для уменьшения дисперсии. Пакетирование и перекрестная проверка могут показаться похожими и их можно спутать, но они служат разным..