Статьи по теме supervised-learning

Публикации по теме 'supervised-learning'

ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ

Если вы когда-либо работали с алгоритмами машинного обучения, вы наверняка несколько раз встречали название "логистическая регрессия". Что такое логистическая регрессия? Логистическая регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, используемый для классификации. Он очень хорошо работает для различных приложений в отрасли. Давайте подумаем о проблеме бинарной классификации: есть ли у человека диабет или нет, в зависимости от уровня сахара в его крови. Рассмотрим следующую..

Варианты использования машинного обучения в банковском деле, финансах и страховании

Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет компьютерным алгоритмам улучшать свою производительность при выполнении задачи, изучая данные. В последние годы ML становится все более популярным в сфере финансовых услуг, включая банковское дело, финансы и страхование. Эти отрасли генерируют огромные объемы данных, и машинное обучение может помочь извлечь ценную информацию из этих данных, автоматизировать процессы и улучшить процесс принятия..

Как распознать разницу между многомерными данными и многофункциональными наборами данных?

Что такое функция в машинном обучении? Функция — это один столбец данных во входном наборе. Например, если вы пытаетесь предсказать, какое домашнее животное выберет кто-то, ваши входные данные могут включать возраст, домашний регион, доход семьи и т. д. Ярлык — это окончательный выбор, например, собака, рыба, игуана, рок и т. д. [1] [2]. Что такое «наблюдение» в статистике? В статистике наблюдение — это просто один случай того, что вы измеряете. Например, предположим, что вы..

5 ключевых терминов в фундаментальных знаниях ML

Рейтинг оптимизация моделей машинного обучения для ранжирования кандидатов, таких как музыка, статьи или продукты. Обычно цель состоит в том, чтобы упорядочить кандидатов, которые с наибольшей вероятностью будут куплены (куплены, просмотрены, понравились и т. д.), над другими кандидатами, которые не являются столь вероятными. взаимодействовать с 2. Контролируемое обучение оптимизация моделей машинного обучения на основе ранее наблюдаемых функций и меток. Обычно цель состоит в том,..

Прогнозирование заболевания почек с использованием алгоритмов обучения с учителем

В машинном обучении существуют различные алгоритмы обучения с учителем, здесь мы используем логистическую регрессию, KNN (K-ближайший сосед), SVM (машина опорных векторов), гуассовский наивный байесовский алгоритм, случайный лес. Мы выполняем прогнозирование с использованием всех упомянутых алгоритмов и сравниваем их точность, чтобы найти наиболее подходящий алгоритм прогнозирования. Давайте погрузимся в код!! Сначала мы загружаем данные и печатаем первые 10 строк, используя..

Введение в контролируемое машинное обучение

Машинное обучение — это подобласть искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерным системам обучаться и совершенствоваться при выполнении широкого круга задач без необходимости явного программирования. За последние несколько десятилетий он приобрел огромную популярность по многим причинам, таким как рост вычислительной мощности, создание большего объема данных, открытие новых вариантов использования реализации и т. д. В общем обзоре алгоритмы машинного обучения можно..

3-минутное руководство для начинающих по машинному обучению

Здесь мы начинаем полную серию машинного обучения и глубокого обучения и упрощаем обучение. За наукой о данных будущее многих областей . У нас есть данные в большом количестве, и специалисты по данным, инженеры машинного обучения делают все возможное, чтобы использовать эти данные и создавать системы, которые полезны для человечества и решают его проблемы. Компьютеры умеют видеть, слышать и учиться. Добро пожаловать в будущее . Традиционно передайте логику и данные машине,..