Семен Лобачевский

Случайные леса (Random Forests) — это один из наиболее популярных и мощных алгоритмов машинного обучения, который используется для задач классификации и регрессии. Этот метод основан на объединении множества деревьев решений для улучшения точности и предотвращения переобучения.

Переобучение (overfitting) и недообучение (underfitting) — две ключевые проблемы, с которыми сталкиваются при обучении моделей машинного обучения. Эти явления влияют на способность модели к обобщению данных и точности её предсказаний.

Валидация модели — это важнейший этап в процессе разработки машинного обучения, который позволяет оценить её способность к обобщению на новых данных.

Создание первой модели машинного обучения — это захватывающий шаг в изучении этой области. В этом руководстве мы разберем основные этапы построения простой модели на примере библиотеки Scikit-learn, которая предоставляет мощные инструменты для работы с алгоритмами машинного обучения.

Исследование данных (Data Exploration) — это первый шаг в анализе данных, который помогает понять их структуру, выявить основные закономерности и обнаружить возможные проблемы.

Модели машинного обучения (ML) представляют собой математические алгоритмы, которые обучаются на данных для прогнозирования или классификации.

Строки и словари — два из самых часто используемых типов данных в Python. Они обеспечивают гибкость при работе с текстовыми данными и упорядоченными коллекциями.

Циклы и генераторы списков — важные инструменты в Python, которые позволяют выполнять итерации по данным и создавать новые структуры данных.

Списки (или массивы) — один из самых важных типов данных в Python, позволяющий хранить упорядоченные коллекции элементов. Они гибкие и мощные, что делает их ключевым инструментом в арсенале программиста.

Булевы значения и условные операторы играют ключевую роль в программировании, помогая определять, какие блоки кода будут выполнены в зависимости от условий. Рассмотрим эти концепции подробно.