Публикации по теме 'sklearn'
Сравнение созданных с нуля и готовых моделей логистической регрессии
В недавнем посте я сравнил сделанную с нуля линейную регрессию с ее эквивалентом готовой версии. В этом посте я обнаружил, что в наборе данных, который я использовал для сравнения, по крайней мере, оценка линейной регрессии sklearn превзошла версию оценки, созданную с нуля. Этот пост можно прочитать здесь…
Как использовать полиномиальные функции sklearn для прогнозирования нелинейных данных
Одной из областей машинного обучения, в которой у меня мало практики, является полиномиальная регрессия.
Полиномиальная регрессия — это форма линейной регрессии в машинном обучении, в которой взаимосвязь между независимой переменной (признаком) и зависимой переменной (целью) моделируется как полином n-й степени. Другими словами, вместо того, чтобы подбирать прямую линию к данным, полиномиальная регрессия подгоняет полиномиальную кривую, чтобы зафиксировать более сложные и нелинейные..
ИИ в действии: как программы меняют медицинскую диагностику
Введение
Медицинская диагностика является важнейшим компонентом здравоохранения, но она может быть сложной и трудной задачей даже для опытных врачей. В результате многие исследователи и медицинские работники изучают возможности использования программ и алгоритмов для повышения точности и эффективности медицинской диагностики. В этом обсуждении мы рассмотрим, как программы и алгоритмы используются в медицинской диагностике и как они могут помочь врачам и другим специалистам в области..
машинное обучение-y-datascience-con-python-con-sklearn-y-pyspark
Машинное обучение и наука о данных с Python с sklearn и pyspark Экспериментально-теоретико-практический метод, который используется в языке программирования Python и наборе инструментов Scikit Learn. См… app.tutellus.com
Создание финансового машинного обучения с помощью Scikit-Learn: подробное руководство
От нуля до единицы в Financial ML Developer с SKlearn
Машинное обучение произвело революцию в сфере финансов, изменив то, как финансовые учреждения работают и принимают решения. От прогнозирования цен на акции и оптимизации портфелей до оценки кредитного риска и выявления мошенничества модели машинного обучения стали незаменимыми инструментами в финансовой отрасли. Scikit-learn, популярная библиотека Python для машинного обучения, предоставляет надежный и удобный набор инструментов для..
Как проверить сходство косинусов в двух столбцах данных
В предыдущем посте в блоге я обсуждал, как измерить косинусное сходство между двумя или более строками текста, но в этом посте я решил провести измерение между двумя столбцами текста в фрейме данных.
В анализе данных сходство косинусов является мерой сходства между двумя последовательностями чисел. Поскольку я сравнивал образцы текста, мне было необходимо…
Кластеризация K-средних: введение
Исследование и внедрение K-средних
Кластеризация K-средних — это неконтролируемый алгоритм машинного обучения. Поясним это предложение немного подробнее.
Цель кластеризации состоит в том, чтобы разделить данные на однородные кластеры. Точки в каждом кластере больше похожи друг на друга, чем на точки в других кластерах.
Неконтролируемое машинное обучение обучается на наборе данных без каких-либо меток. Цель состоит в том, чтобы обнаружить закономерности или отношения в данных,..
