Здравствуйте друзья! Это моя первая статья о машинном обучении. ML — один из лучших доменов на сегодняшний день! Мне интересно узнать что-то в этой области! Я собираюсь рассказать вам о том, как появилась моя первая классификация машинного обучения. Извините за любые языковые проблемы! 😊 Начнем! Прежде всего, мне нужен был набор данных для предсказания. Для этого я использовал набор данных ниже. Это набор данных для оценок учащихся за 3 семестра. Он имеет 6 атрибутов и 10..

Пролить свет на реальные, не ориентированные на человека данные машинного обучения Отказ от ответственности Содержание этой статьи может показаться вам настолько нелепым, что вы можете умереть от смеха. Будьте предупреждены об этом и не забудьте дать конструктивный отзыв перед смертью ;) Введение Дисбаланс классов — хорошо известная проблема в приложениях классификации на основе машинного обучения (ML). Такая проблема возникает, когда количество выборок между разными классами..