Neuware -Obuchenie pod nabl�deniem opisywaet scenarij, w kotorom opyt stanowitsq obucha�schim faktorom, soderzhaschim wazhnu� informaci� (naprimer, metki 'bol'noj/zdorowyj' dlq obnaruzheniq boleznej rastenij), kotoraq otsutstwuet w newidimyh 'testowyh primerah', k kotorym budet primenqt'sq poluchennyj opyt. V �tom scenarii priobretennyj opyt naprawlen na predskazanie nedosta�schej informacii dlq testowyh dannyh. V �tom smysle okruzha�schu� sredu mozhno rassmatriwat' kak uchitelq, kotoryj kontroliruet uchenika, predostawlqq emu dopolnitel'nu� informaci� w wide metok. V �toj knige my rassmotrim modeli kontroliruemogo mashinnogo obucheniq, s pomosch'� kotoryh wy pojmete teoreticheskie osnowy, nekotorye opisaniq prikladnyh oblastej, a zatem realizuete kazhdu� iz nih w laboratorii Jupyter s pomosch'� bibliotek pandas i scikit-learn dlq Python. Snachala wy nachnete s logisticheskoj regressii (binarnaq klassifikaciq), mnogoklassowoj klassifikacii s pomosch'� logisticheskoj regressii, derew'ew reshenij, mashin wektorow podderzhki - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation i, nakonec, Naive BBooks on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 112 pp. Russisch. Bestandsnummer des Verk�ufers 9786205365274

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Bibliografische Details

Titel: PROGRAMMIROVANIE MAShINNOGO OBUChENIYa V ...

Verlag: Sciencia Scripts Nov 2022

Erscheinungsdatum: 2022

Einband: Taschenbuch

Zustand: Neu

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Inhaltsangabe:

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

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