Стратегии поиска гиперпараметров: Grid Search и Random Search

В машинном обучении гиперпараметры являются важными настройками, которые влияют на процесс обучения модели, но не могут быть обучены сами по себе на основе данных.

Что такое гиперпараметры

Гиперпараметры являются важной концепцией в машинном обучении и глубоких нейронных сетях.

Кластеризация: K-Means, DBSCAN и другие алгоритмы

Кластеризация - это задача беспозывного обучения, которая заключается в разделении набора данных на группы, или кластеры, объектов с похожими характеристиками.

Снижение размерности с использованием PCA и t-SNE

Мы рассмотрим два популярных алгоритма снижения размерности: Главные Компоненты (Principal Component Analysis, PCA) и t-распределение Сtochastic Neighbor Embedding (t-SNE).

Наивный байесовский классификатор

Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes) является одним из самых простых и эффективных алгоритмов машинного обучения, используемых для задач классификации.

Метод опорных векторов (SVC, SVR)

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

Линейные модели: LogisticRegression и LinearRegression

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.

Заполнение пропущенных значений

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

Обработка категориальных признаков

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.

Масштабирование признаков

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.