Публикации по теме 'scikit-learn'


Линейная регрессия 101: учебное пособие по Python
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это широко используемый метод в науке о данных, который часто используется в качестве базовой модели для сравнения с более сложными моделями. В этом уроке мы узнаем, как выполнять линейную регрессию в Python, используя библиотеку scikit-learn.
Как реализовать логистическую регрессию с помощью Sklearn в Python
Регрессия — это процесс выявления взаимосвязей между данными в наборе данных и прогнозирования возможного результата. Логистическая регрессия — это форма регрессии, в основном ориентированная на дискретные функции или бинарную цель, которая отличается от линейной регрессии, которая работает с непрерывными функциями. Линейная регрессия представлена ​​линией y= mx+b, тогда как логистическая регрессия представлена ​​y= 1/e^-(mx+b), образующей сигмовидную кривую. Реализация логистической..
Полное руководство по Scikit-Learn
Часть 5: Введение в алгоритм спектральной бикластеризации. С возвращением, ребята из машинного обучения! Еще неделя, еще один пример Scikit-Learn, на который стоит взглянуть. В этом эпизоде ​​мы рассмотрим алгоритм спектральной бикластеризации. Информация была получена из scikit-learn. орг . Без дальнейших церемоний, давайте прыгать! Алгоритм спектральной бикластеризации В следующем примере вы узнаете, как создать набор данных в виде шахматной доски и как выполнить его..
Создание модели машинного обучения для прогнозирования продаж
На современном высококонкурентном рынке точное прогнозирование продаж может дать компаниям конкурентное преимущество. Машинное обучение может помочь компаниям построить прогностическую модель, которая сможет прогнозировать будущие продажи. В этой статье мы обсудим, как построить модель машинного обучения для прогнозирования продаж с помощью Python. Мы будем использовать набор данных о продажах от Kaggle, который содержит исторические данные о продажах за 1559…
Улучшите свои навыки машинного обучения с помощью набора данных с открытым доступом из Scikit Learn.
Самый верный способ улучшить свои навыки и портфолио в области науки о данных и машинного обучения (ML) — это практиковаться! упражняться!! упражняться!!! Однако наличие доступа к различным типам наборов данных является сверхкритическим. Наука о данных и машинное обучение включают в себя извлечение полезной информации из данных, поэтому «данные» находятся в центре внимания. В этом посте я покажу вам, где и как получить доступ к тоннам (возможно, миллионам) наборов данных, которые..
Создание моделей машинного обучения с помощью Python
Узнайте, как создавать модели машинного обучения с помощью scikit-learn. Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. Библиотека Python scikit-learn — это мощный инструмент для создания моделей машинного обучения, предоставляющий простой и…
Scikit-Learn и метрики ошибок регрессии
В этом уроке вы познакомитесь с кратким обзором Sicikit-Learn. Библиотека под названием Scikit-Learn содержит множество алгоритмов машинного обучения. Использование того, что они называют универсальной оценочной инфраструктурой API для вызова и использования многих моделей, которые вы будете создавать, является наиболее важным аспектом этого инструментария. Метрики ошибок регрессии В задачах регрессии мы должны использовать метрики, предназначенные для непрерывных значений ...