Статьи по теме supervised-learning

Публикации по теме 'supervised-learning'

Обучение с учителем, давайте учиться

Стоит ли мне сегодня посмотреть фильм? Что ж, позвольте мне проверить свое расписание, позвольте мне проверить погоду. Доступны ли мои друзья сегодня? Это вопросы, которые я задаю себе перед просмотром фильма. Может ли машина имитировать мои решения? Если дать машине данные об этих вопросах и ответах, сможет ли она прийти к такому же выводу, что и я? Ответ - ДА, и этот метод называется обучением с учителем. Знаете, что такое машинное обучение? Если да, то..

Машинное обучение: обучение с учителем и обучение без учителя

Этот блог представляет собой краткое обсуждение методов обучения с учителем и без учителя. Начнем с обучения с учителем Контролируемое обучение Прежде чем мы углубимся в техническую часть, я приведу простой пример того, как маленький ребенок учится этим вещам. Ну, допустим, мы показали ребенку две картинки. Мы сказали ребенку, что первое изображение - яблоко, а второе - банан. Изучая эти две вещи, ребенок помнит, что если цвет красный, а форма круглая, то это яблоко, а..

Контролируемые, неконтролируемые, подкрепляющие и непрерывные модели машинного обучения

Почти каждая компания сегодня делает ставку на искусственный интеллект и машинное обучение для ускорения программ цифровой трансформации, улучшения процесса принятия решений и увеличения роста выручки. У этой тенденции есть две основные причины. Во-первых, традиционный подход к решению проблем и принятию решений, основанный на правилах и руководимый человеком, просто не может справиться с лавинообразно растущими объемами данных в эпоху цифровых технологий. Для сравнения, чем больше..

Простейшая задача классификации машинного обучения с использованием классификатора k ближайших соседей

Задача - создать классификатор для классификации наборов данных о цветках ириса. В этом посте мы возьмем классификатор k-ближайших соседей из sklearn. Давай начнем… Первый шаг в любом проекте машинного обучения - получить набор данных. Здесь мы попытаемся классифицировать цветок ириса. Итак, нам нужен набор данных о цветках ириса. Пакет scikit-learn.dataset содержит несколько очень полезных наборов данных для задач классификации. Здесь мы загрузим этот набор данных из пакета..

Случайные леса - ансамбль деревьев решений

Вот как деревья решений объединяются для создания случайного леса Случайный лес - один из самых мощных алгоритмов машинного обучения, доступных сегодня. Это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для классификации (прогнозирует дискретные выходные данные, т. Е. Для класса), так и для регрессии ( прогнозирует непрерывный результат) задач. В этой статье я описываю, как это можно использовать для задачи классификации с популярным набором..

НАЧАТЬ ОБРАБОТКУ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

ПРИМЕР МНОГООБРАЗНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТА В R (ЧАСТЬ 1) Классификация текста - это тип обработки естественного языка (НЛП). НЛП можно просто определить как обучение алгоритму чтения и анализа человеческих (естественных) языков так же, как это делал бы человек, но намного быстрее, лучше точно и на очень больших объемах данных. Если вы начинающий специалист по данным или аналитик, вы должны знать, как построить модель классификации текста. Практические приложения безграничны - от..

Classification_of_rainy_days_using_supervised_learning

import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import dexplot as dxp import datetime as dt from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler from scipy.stats import chi2_contingency,ttest_ind,bartlett import warnings warnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inline Загрузка данных В этом случае мы будем работать с набором данных различных переменных, связанных с дождем в Австралии. Эти переменные включают в себя такую..