Публикации по теме 'explained'
Объяснение метода опорных векторов (SVM)!
Полезно для тех, кто начинает свою карьеру в машинном обучении и хочет узнать больше о машинах опорных векторов — это статья без заметок, которые я подготовил, пока изучал ее (так что не думайте много о грамматике, это было специально), Я повторяю, что это то же самое, что и начало, и в SVM есть гораздо больше, особенно математика.
Мощная модель машинного обучения — линейная, нелинейная классификация, регрессия, обнаружение выбросов — хорошо подходит для наборов данных небольшого и..
Деревья решений легко объясняются
Деревья решений (DT) - это непараметрический контролируемый метод обучения, используемый для классификации и регрессии. Деревья решений учатся на основе данных аппроксимировать синусоидальную кривую с помощью набора правил принятия решений «если-то-еще». Чем глубже дерево, тем сложнее правила принятия решений и точнее модель.
Дерево решений строит классификационные или регрессионные модели в виде древовидной структуры. Он разбивает набор данных на все меньшие и меньшие подмножества, в то..