автордың кітабынан сөз тіркестері Максимизируйте эффективность машинного обучения. Полное руководство по информационной системе
ИВВ

Кітап туралы Дәйексөздер13 Қазір оқып жатыр136

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

3. Финансы и инвестиции: Система позволяет анализировать финансовые данные, прогнозировать рыночные тренды, определять оптимальные инвестиционные стратегии и оценивать риски. Это может помочь инвесторам, финансовым аналитикам и управленцам принимать обоснованные решения на основе данных.

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

Примеры использования системы в различных сферах деятельности

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

3. Случайный лес: это ансамблевый метод, который комбинирует несколько деревьев решений для классификации. Каждое дерево решений обучается на случайной подвыборке данных с использованием случайных подмножеств признаков. Финальное предсказание класса основывается на голосовании деревьев.

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

Методы классификации:

1. Логистическая регрессия: это линейный алгоритм классификации, который моделирует вероятность принадлежности объекта к определенному классу. Логистическая регрессия использует логистическую функцию для преобразования линейной комбинации признаков в вероятность.

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

1.1. Удаление выбросов: Выбросы — это экстремальные значения, которые сильно отличаются от остальных данных. Они могут искажать обучение модели и влиять на точность предсказаний. Удаление выбросов может быть выполнено путем нахождения значений, выходящих за пределы определенного порога или на основе стандартного отклонения данных.

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

. Градиентный бустинг: это метод ансамблирования, который комбинирует несколько слабых моделей (например, деревьев решений) для создания более мощной модели. Градиентный бустинг постепенно добавляет деревья в ансамбль, строящиеся на основе ошибок предыдущих моделей.

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

4. Случайные леса: это метод ансамблирования, который комбинирует несколько деревьев решений для улучшения точности и стабильности предсказаний. Каждое дерево строится на случайной подвыборке данных и случайном подмножестве признаков. Предсказания получаются путем агрегирования предсказаний всех деревьев.

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

Логистическая регрессия моделирует вероятность отнесения объекта к одному из двух классов на основе линейной комбинации предикторов. Она предсказывает значения между 0 и 1 и может использоваться для прогнозирования вероятности принадлежности к классу.

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

2. Логистическая регрессия: это алгоритм машинного обучения, используемый для бинарной классификации

Комментарий жазу

Елизавета Кривоносовадәйексөз келтірді1 жыл бұрын

Алгоритмы машинного обучения
Обзор и объяснение основных алгоритмов машинного обучения, применяемых в системе

Комментарий жазу

автордың кітабынан сөз тіркестері Максимизируйте эффективность машинного обучения. Полное руководство по информационной системеИВВ

автордың кітабынан сөз тіркестері Максимизируйте эффективность машинного обучения. Полное руководство по информационной системе
ИВВ