ML:机器学习中的数据简介 IT技术

ML:机器学习中的数据简介

数据: 可以是任何未经解释和分析的未经处理的事实, 值, 文本, 声音或图片。数据是所有数据分析, 机器学习和人工智能中最重要的部分。没有数据, 我们就无法训练任何模型, 所有现代研究和自动化都将徒劳...
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ML机器学习类型–第2部分 IT技术

ML机器学习类型–第2部分

无监督学习: 这是一种学习, 我们在训练时不给模型指定目标, 即训练模型仅输入参数值。该模型本身必须找到可以学习的方式。图A中的数据集是购物中心数据, 其中包含订阅其客户的客户的信息。订阅后, 他们将...
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ML机器学习:了解数据处理 IT技术

ML机器学习:了解数据处理

数据处理是将数据从给定格式转换为更加有用和期望的格式的任务, 即使其更有意义和更有意义。使用机器学习算法, 数学建模和统计知识, 可以使整个过程自动化。根据我们正在执行的任务和机器的要求, 此完整过程...
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ML用于特征选择的额外树分类器 Python

ML用于特征选择的额外树分类器

先决条件: 决策树分类器 极随机树分类器(额外树分类器)是一种整体学习技术, 可将在"森林"中收集的多个不相关的决策树的结果进行汇总, 以输出其分类结果。从概念上讲, 它与随机森林分类器非常相似, 唯...
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Python中的列联表介绍和用法示例 IT技术

Python中的列联表介绍和用法示例

在单变量数据分析的情况下, 均值, 中位数, 标准差和方差之类的估计非常有用。但是在双变量分析(比较两个变量)的情况下, 相关性发挥了作用。 列联表是探索两个或更多变量的技术之一。基本上, 它是两个或...
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