Теги: machine-learning
В первой части статьи я разобрал базовую терминологию ML: постановку задачи, емкость, переобучение и недообучение, регуляризацию и гиперпараметры, точечную оценку, смещение оценки, дисперсию, стандартную ошибку и состоятельность, а так-же важные... читать дальше
Теги: machine-learning algorithms time-complexity scikit-learn
Временная сложность определяет количество операций, которые необходимо выполнить алгоритму для обработки входных данных объемом n. Показатель сложности усредняется, но на практике необходимо исходить из худшего случая, при котором для обработки... читать дальше
Теги: machine-learning
Практически все алгоритмы машинного обучения можно описать как комбинацию набора данных, функции стоимости, процедуры оптимизации и модели. Любой из этих компонентов можно заменить, как правило, независмо от других. Такая формула... читать дальше
Теги: scikit-learn phyton sklearn API
API scikit-learn включает три основных интерфейса: estimator для построения и обучения моделей predictor для рассчета предсказаний transformer для предварительной обработки данных Estimators Этот интерфейс является базовым для библиотеки. Все алгоритмы... читать дальше
Теги: scikit-learn phyton sklearn
В scikit-learn можно воспользоваться встроенными метриками для отбора модели. Это можно сделать с помощью аргумента scoring, который доступен в том числе и для кросс-валидации и грид-серча. Список доступен в модуле... читать дальше
Этот проект поддерживается KonstantinKlepikov