PROGRAMMIROVANIE MAShINNOGO OBUChENIYa V PYTHON : Vwedenie w modeli mashinnogo obucheniq - Supervised

Jorge Gómez, Velssy Hernández

ISBN 10: 6205365278 / ISBN 13: 9786205365274

Editore: Sciencia Scripts, 2022

Riguardo questo articolo

Zustand: Hervorragend | Seiten: 112 | Sprache: Russisch | Produktart: Bücher.

Codice articolo 40823372/1

Dati bibliografici

• Titolo: PROGRAMMIROVANIE MAShINNOGO OBUChENIYa V PYTHON : Vwedenie w modeli mashinnogo obucheniq - Supervised
• Editore: Sciencia Scripts
• Data di pubblicazione: 2022
• Lingua: Russo
• ISBN 10: 6205365278
• ISBN 13: 9786205365274
• Rilegatura: Brossura
• Condizione: Hervorragend

Descrizione articolo

Riassunto

Обучение под наблюдением описывает сценарий, в котором опыт становится обучающим фактором, содержащим важную информацию (например, метки "больной/здоровый" для обнаружения болезней растений), которая отсутствует в невидимых "тестовых примерах", к которым будет применяться полученный опыт. В этом сценарии приобретенный опыт направлен на предсказание недостающей информации для тестовых данных. В этом смысле окружающую среду можно рассматривать как учителя, который контролирует ученика, предоставляя ему дополнительную информацию в виде меток. В этой книге мы рассмотрим модели контролируемого машинного обучения, с помощью которых вы поймете теоретические основы, некоторые описания прикладных областей, а затем реализуете каждую из них в лаборатории Jupyter с помощью библиотек pandas и scikit-learn для Python. Сначала вы начнете с логистической регрессии (бинарная классификация), многоклассовой классификации с помощью логистической регрессии, деревьев решений, машин векторов поддержки - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation и, наконец, Naive B