Вы находитесь здесь: Full stack разработка веб-приложений » Машинное обучение » Алгоритмы обучения

Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия 		Предыдущая версия
ml:algos [2024/04/10 21:11]
admin 		ml:algos [2024/04/10 21:32]
admin
Строка 8: Строка 8:
  
 Виды алгоритмов обучения с учителем (Supervised Learning Algorithms): Виды алгоритмов обучения с учителем (Supervised Learning Algorithms):
 +
 +[[regression|Регрессия]] используется для прогнозирования результата данной выборки, когда
 +выходная переменная имеет форму реальных значений. Например, регрессионная
 +модель может обрабатывать входные данные для прогнозирования количества
 +осадков, роста человека и т. д. Примерами алгоритмов регрессии являются:
 +линейная регрессия, K-ближайших соседей (KNN).
 +
 +[[MSE]]
  
 **Классификация** используется для прогнозирования результата данной выборки, **Классификация** используется для прогнозирования результата данной выборки,
Строка 15: Строка 23:
 Дерева решений (Decision Tree Classifier). Дерева решений (Decision Tree Classifier).
  
-**Регрессия** используется для прогнозирования результата данной выборки, когда 
-выходная переменная имеет форму реальных значений. Например, регрессионная 
-модель может обрабатывать входные данные для прогнозирования количества 
-осадков, роста человека и т. д. Примерами алгоритмов регрессии являются: 
-линейная регрессия, K-ближайших соседей (KNN). 
  
 **Ансамблирование** — это еще один тип контролируемого обучения. Это означает **Ансамблирование** — это еще один тип контролируемого обучения. Это означает

Вы посетили: • Машинное обучение

Печать/экспорт