Категория: Машинное обучение

Настройка гиперпараметров
Модель машинного обучения определяется как математическая модель с рядом параметров, которые необходимо изучить на основе данных. Обучая модель с суще...подробнее
Реализуйте свою собственную модель word2vec (skip-gram) на Python
Предварительное условие: Знакомство с word2vec Обработка естественного языка (NLP) - это подраздел компьютерных наук и искусственного интеллекта, свя...подробнее
Изучение корреляции в Python
Эта статья призвана дать лучшее понимание очень важной техники многомерного исследования. Матрица корреляции - это, по сути, ковариационная матрица. ...подробнее
ML | Множественная линейная регрессия с использованием Python
Линейная регрессия: Это основной и часто используемый тип для прогнозного анализа. Это статистический подход к моделированию взаимосвязи между завис...подробнее
Таблица непредвиденных обстоятельств в Python
Такие оценки, как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и дисперсия, очень полезны в случае одномерного анализа данных. Но в случае двумер...подробнее
Лучшие библиотеки Python для машинного обучения
Машинное обучение, как следует из названия, - это наука о программировании компьютера, с помощью которого они могут учиться на различных типах данных....подробнее
Понимание различных коробчатых диаграмм с визуализацией
Давайте посмотрим, как boxplot может быть полезен по-разному. Загрузка библиотек import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as p...подробнее
Ящичный график и исследование гистограммы на данных радужной оболочки глаза
Атрибут Информация о наборе данных:Информация об атрибутах: -> длина чашелистика в см -> ширина чашелистника в см -> длина лепест...подробнее
Исследовательский анализ данных в Python | Комплект 2
В предыдущей статье мы обсудили некоторые основные методы анализа данных, теперь давайте посмотрим на визуальные методы. Давайте посмотрим на основны...подробнее
Исследовательский анализ данных в Python | Комплект 1
Исследовательский анализ данных - это метод анализа данных с помощью визуальных методов и всех статистических результатов. Мы узнаем, как применять эт...подробнее