Введение: Что такое машинное обучение? Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта (ИИ), который дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Машинное обучение нацелено на разработку компьютерных программ, которые могут изменяться при представлении новых данных. Типы машинного обучения: Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение Обучение с подкреплением Контролируемое обучение : Контролируемое обучение - это задача машинного..

Введение Машинное обучение (ML) — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерным системам учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени без явного программирования. Он включает в себя создание алгоритмов и статистических моделей, которые автоматически выявляют закономерности в данных и используют эти закономерности для прогнозирования или принятия решений. Важность машинного обучения резко возросла в последние годы из-за резкого..

Если в вашем наборе данных есть категориальные переменные и вы хотите знать, как обращаться с категориальными переменными в машинном обучении, то это руководство для вас. В этой статье вы поймете метод машинного обучения для категориальных переменных вместе с кодом Python. Поэтому уделите несколько минут этой статье и развейте свои сомнения. Теперь без дальнейших церемоний, давайте начнем - Как работать с категориальными переменными в машинном обучении с помощью Python?..

Эта статья была написана Наджибом Уль Хассаном , членом группы технического контента Educative. Marvel Comics представила вымышленного персонажа Судьбу в 1980-х годах, способного предвидеть будущие события. Захватывающая новость заключается в том, что предсказание будущих событий больше не просто фантазия! Благодаря прогрессу, достигнутому в машинном обучении, машина может помочь прогнозировать будущие события, используя прошлое. Увлекательно, правда? Давайте начнем это..

KNN можно использовать как для регрессионных , так и для классификационных задач прогнозирования. Но он более широко используется в задачах классификации в промышленности. В распознавании образов алгоритм k-ближайшего соседа (k-NN) представляет собой непараметрический метод, используемый для классификации и регрессии. В обоих случаях вход состоит из k ближайших обучающих примеров в пространстве признаков. Результат зависит от того, используется ли k-NN для классификации или..