Under construction...
В этой статье собраны основные алгоритмы машинного обучения.
Логистическая регрессия (logistic regression) является фундаментальной техникой классификации данных. Это относительно простой линейный классификатор. Несмотря на свою простоту и популярность, есть случаи, где логистическая регрессия работает плохо. В таком случае следует использовать другие техники.
- видео с пояснениями;
- исходный код в Google Colab;
- оригинальная статья на английском языке.
Метод k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors, k-NN) —
- видео с пояснениями;
- исходный код в Google Colab;
- статья.
Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) —
- видео с пояснениями;
- исходный код в Google Colab;
- статья.
Метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM) —
- видео с пояснениями;
- объяснение с нуля и реализация на Python
- исходный код в Google Colab;
- статья.
Мешок слов (Bag of Words) —
- видео с пояснениями;
- исходный код в Google Colab;
- статья.
Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) —
- видео с пояснениями;
- исходный код в Google Colab;
- статья.
Дерево принятия решений (Decision Tree) —
- видео с пояснениями;
- исходный код в Google Colab;
- статья.
Случайный Лес (Random Forest) —
- видео с пояснениями;
- исходный код в Google Colab;
- статья.
Нейронная сеть (Neural Networks) —
- видео с пояснениями;
- исходный код в Google Colab;
- статья.
Все примеры исходного кода собраны тут. Вы можете импортировать их в Google CoLab и посмотреть, как это работает.
Теги: машинное обучение, machine learning, Data Science, алгоритмы, еще,
Хабы: машинное обучение, еще,