Семен Лобачевский

Метод опорных векторов - это мощный инструмент машинного обучения, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии.

В этой статье я расскажу о двух популярных линейных моделях: логистической регрессии (LogisticRegression) и линейной регрессии (LinearRegression). Мы рассмотрим принципы работы этих моделей, их применения и реализации на Python с помощью библиотек scikit-learn и TensorFlow.

Как специалист по обработке данных, одной из самых распространенных проблем, с которыми я сталкиваюсь при работе с реальными наборами данных, является обработка пропущенных значений.

Работая с данными в задачах машинного обучения, мне часто приходится иметь дело с категориальными признаками - переменными, которые могут принимать одно из ограниченного числа возможных значений, например, пол, цвет или город.

Сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом работы с масштабированием признаков (Feature Scaling) в машинном обучении. Это очень важная тема, так как правильное масштабирование признаков может значительно улучшить качество моделей.

Когда я начинал заниматься машинным обучением, одной из первых важных концепций, с которой я столкнулся, было разделение данных на обучающую и тестовую выборки. Это критически важный шаг, который помогает оценить реальную производительность модели и избежать проблемы переобучения (overfitting).

В scikit-learn, популярной библиотеке машинного обучения для Python, есть несколько встроенных наборов данных, которые можно использовать для обучения и тестирования моделей машинного обучения.

Я - опытный инженер по машинному обучению, и сегодня я хотел бы поделиться своими мыслями и опытом в области оценки качества моделей машинного обучения.

Загрузка и предобработка данных - это первый и очень важный этап в любом проекте по анализу данных или машинному обучению. От качества данных напрямую зависит конечный результат. Поэтому я всегда уделяю много внимания этому процессу.

Я всегда был заинтересован в машинном обучении и его потенциале в решении сложных задач. Но с самого начала моей карьеры в этой области я столкнулся с двумя важными концепциями: переобучением и недообучением.