Публикации по теме 'supervised-learning'


Что такое Наивный Байес?
Введение в алгоритмы машинного обучения Наивный байесовский алгоритм — это контролируемое обучение алгоритм , основанный на теореме Байеса, используемый в самых разных задач классификации в машинном обучении. В этой статье я хотел бы дать вам подробное объяснение и то, как работает эта модель . Что такое Наивный Байес? Наивный байесовский классификатор используется в области контролируемого обучения и представляет собой алгоритм классификации при разработке быстрых..
Модель машинного обучения, чтобы предсказать, будет ли игра иметь большой объем продаж
Я попытался использовать методологию науки о данных для построения модели машинного обучения, чтобы найти способ предсказать, будет ли игра иметь высокие продажи во всем мире, и, надеюсь, создать хорошую прогностическую модель на основе заданных параметров. Я использую методологию CRISP-DM. CRISP-DM расшифровывается как межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных. Весь процесс разбит на шесть основных этапов, а именно: Понимание бизнеса Понимание данных..
Контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением: обзор различных типов машин…
Существует несколько различных типов машинного обучения, которые можно разделить на три категории: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Контролируемое обучение: При обучении с учителем модель обучается на размеченных данных, где для каждого примера в обучающем наборе предоставляется правильный вывод. Модель делает прогнозы на основе этого сопоставления ввода-вывода. Примеры задач контролируемого обучения включают классификацию (например,..
Методы опорных векторов (SVM)
ВВЕДЕНИЕ : – Машины опорных векторов (svm) — это популярные классы алгоритмов, используемых в машинном обучении для задач классификации и регрессии. Алгоритм SVM пытается найти наилучшую гиперплоскость, которая разделяет точки данных разных классов в пространстве признаков . SVM — это мощный алгоритм, который хорошо работает как с линейно разделимыми, так и с нелинейно разделимыми данными. РАБОТА АЛГОРИТМА SVM:- Алгоритм SVM работает, находя оптимальную гиперплоскость, которая..
Что такое машинное обучение??
Итак, что такое машинное обучение? Большинство людей представляют себе робота, выполняющего ту же работу, что и люди, так что же такое машинное обучение? Давайте пройдемся по некоторым определениям, а затем я остановлюсь подробнее. Машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. - Артур Сэмюэл, 1959 г. Таким образом, в основном это обучение компьютера/машины таким образом, чтобы он обучался сам по себе. Но..
Линейная регрессия — Алгоритм машинного обучения
В чем разница между машинным обучением и просто лестницей if else? Если есть помеченный набор данных, почему бы нам просто не вывести код, говорящий «Эй, если x1 = это, x2 = это, x3 = это, … xn = это, тогда выведите y = это и добавить еще столько же случаев для всех точек данных, и это будет работать так же хорошо, как машинное обучение. Дело в таком жестко закодированном виде, что если вы дадите ряду случаев if-else точку данных из-за пределов помеченного набора данных, он не сможет..
Деревья решений. Руководство по выбору атрибутов
Дерево решений — это непараметрический алгоритм обучения с учителем, который можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Внутренние узлы представляют собой набор данных, ветви представляют правила принятия решений, а листья представляют результаты в этом методе древовидной структуры. Алгоритм: 1. Корень — это вся обучающая выборка. 2. Значения корневого атрибута сравниваются с набором данных. На основе сравнения он следует за ветвью и переходит к следующему..