классификация — aicomb.ru

Метка классификация

Алгоритм k-ближайших соседей.

Алгоритм k-ближайших соседей.

Введение Алгоритм k-ближайших соседей (k-nearest neighbors) является одним из простых и эффективных алгоритмов машинного обучения, используемых для классификации и регрессии. Он основан на принципе похоже на похожее и предоставляет гибкую модель, которая способна применяться в различных сферах. В основе работы…

Читать далееАлгоритм k-ближайших соседей.
Классификация и регрессия в машинном обучении.

Классификация и регрессия в машинном обучении.

Введение в машинное обучение Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам обучаться и решать задачи без явного программирования. Она основывается на идеях и принципах статистики, оптимизации и теории вероятности, а также на…

Читать далееКлассификация и регрессия в машинном обучении.
Метод опорных векторов: классификация с использованием определенных разделяющих границ.

Метод опорных векторов: классификация с использованием определенных разделяющих границ.

Введение в метод опорных векторов (SVM) и его применение в классификации. Метод опорных векторов (SVM) — это мощный алгоритм, используемый для классификации данных. Он основан на идее построения оптимальной разделяющей границы между различными классами данных. Опорные вектора — это точки…

Читать далееМетод опорных векторов: классификация с использованием определенных разделяющих границ.
Обучение на основе экземпляров: классификация и прогнозирование на основе сходства с предыдущими примерами.

Обучение на основе экземпляров: классификация и прогнозирование на основе сходства с предыдущими примерами.

Введение Введение Обучение на основе экземпляров является одним из основных методов машинного обучения, позволяющим классифицировать и прогнозировать данные на основе их сходства с предыдущими примерами. Этот метод широко применяется в различных областях, таких как медицина, финансы, рекомендательные системы и многих…

Читать далееОбучение на основе экземпляров: классификация и прогнозирование на основе сходства с предыдущими примерами.