На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Машинное обучение. Погружение в технологию» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Машинное обучение. Погружение в технологию
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Автор
Дата выхода
03 июня 2023
🔍 Загляните за кулисы "Машинное обучение. Погружение в технологию" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Машинное обучение. Погружение в технологию" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Артем Демиденко) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Практическое руководство, предназначенное для всех, кто хочет войти в мир машинного обучения и освоить его основы. Авторы книги предлагают читателям увлекательное путешествие в эту захватывающую область, начиная с основных концепций и принципов машинного обучения и заканчивая практическими навыками построения и обучения моделей. Внутри книги читатели найдут понятные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и глубокое обучение. Они узнают, как подготовить данные для обучения моделей, как выбрать и настроить подходящие алгоритмы, а также как оценивать и улучшать производительность моделей.
📚 Читайте "Машинное обучение. Погружение в технологию" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Машинное обучение. Погружение в технологию", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Во-первых, она проста в понимании и реализации. Во-вторых, она обладает хорошей интерпретируемостью, поскольку коэффициенты модели позволяют определить вклад каждой независимой переменной в вероятность классификации. В-третьих, логистическая регрессия может обрабатывать как категориальные, так и числовые признаки, что делает ее гибкой для различных типов данных.
Однако следует отметить, что логистическая регрессия также имеет свои ограничения. Она предполагает линейную разделимость классов, что может быть недостаточным для сложных данных.
Тут будет реклама 1
Кроме того, она чувствительна к выбросам и может давать неверные предсказания, если данные имеют значительные отклонения или нарушают предположения модели.
В применении логистической регрессии важно учитывать также регуляризацию, чтобы справиться с проблемой переобучения и улучшить обобщающую способность модели. Регуляризация может быть выполнена с использованием L1-регуляризации (лассо) или L2-регуляризации (гребневая регрессия).
Логистическая регрессия может быть применена во многих областях, включая медицину, биологию, маркетинг, финансы и многие другие.
Тут будет реклама 2
Она может использоваться для прогнозирования вероятности наступления событий, определения рисков и принятия решений на основе классификации.
2.3 Метод k ближайших соседей
Метод k ближайших соседей (k-NN) – это алгоритм классификации и регрессии, основанный на принципе близости объектов. Он относит новое наблюдение к классу, основываясь на классификации его k ближайших соседей в пространстве признаков.
Тут будет реклама 3
В алгоритме k-NN выбирается значение k – количество ближайших соседей, которые будут участвовать в принятии решения. Для классификации нового наблюдения происходит подсчет количества соседей в каждом классе, и наблюдение относится к классу с наибольшим числом соседей.
Для классификации с помощью метода k-NN необходимо выбрать значение k – количество ближайших соседей, которые будут участвовать в принятии решения. При поступлении нового наблюдения алгоритм вычисляет расстояние между ним и остальными объектами в обучающем наборе данных.
Тут будет реклама 4
Затем выбираются k объектов с наименьшими расстояниями, и их классы используются для определения класса нового наблюдения. Например, если большинство ближайших соседей относится к классу "A", то новое наблюдение будет отнесено к классу "A".
В задачах регрессии метод k-NN использует среднее или медианное значение целевой переменной у k ближайших соседей в качестве прогноза для нового наблюдения.
Мнения
О книге «Машинное обучение. Погружение в технологию» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Машинное обучение. Погружение в технологию» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Артем Демиденко! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
