Улучшение производительности моделей ML
Ансамбли могут дать нам результат в машинном обучении, объединив несколько моделей. По сути, ансамблевые модели состоят из нескольких индивидуально обученных контролируемых […]
Машинное обучение — показатели производительности
Существуют различные метрики, которые мы можем использовать для оценки производительности алгоритмов ML, классификации, а также алгоритмов регрессии. Мы должны тщательно выбирать […]
Машинное обучение — автоматические рабочие процессы
Для успешного выполнения и получения результатов модель машинного обучения должна автоматизировать некоторые стандартные рабочие процессы. Процесс автоматизации этих стандартных рабочих процессов […]
Алгоритм КНН — поиск ближайших соседей
Алгоритм K-ближайших соседей (KNN) — это тип управляемого алгоритма ML, который может использоваться как для классификации, так и для задач […]
Алгоритмы кластеризации — обзор
Методы кластеризации являются одним из наиболее полезных неконтролируемых методов ML. Эти методы используются для нахождения сходства, а также моделей взаимосвязи между […]
Машинное обучение — иерархическая кластеризация
Иерархическая кластеризация является еще одним алгоритмом обучения без контроля, который используется для группировки непомеченных точек данных, имеющих сходные характеристики. Алгоритмы иерархической […]
ML — Алгоритм кластеризации K-средних
Алгоритм кластеризации K-средних вычисляет центроиды и выполняет итерации, пока мы не найдем оптимальный центроид. Предполагается, что количество кластеров уже известно. Это также […]
Алгоритмы регрессии — линейная регрессия
Линейная регрессия может быть определена как статистическая модель, которая анализирует линейные отношения между зависимой переменной с заданным набором независимых переменных. Линейная […]
Регрессионные алгоритмы — обзор
Регрессия является еще одним важным и широко используемым инструментом статистического и машинного обучения. Основная цель задач на основе регрессии — предсказать […]
Алгоритмы классификации — Наивный Байес
Наивные байесовские алгоритмы — это метод классификации, основанный на применении теоремы Байеса с сильным предположением, что все предикторы независимы друг […]