r 머신러닝 예제

기계 학습기계 학습에 대한 통찰력을 얻고자 하는 사람들을 위한 매우 정확한 빠른 튜토리얼은 학습할 수 있는 알고리즘의 설계를 연구하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 일반적인 기계 학습 작업은 개념 학습, 기능 학습 또는 „예측 모델링“, 클러스터링 및 예측 패턴 찾기입니다. 이러한 작업은 예를 들어 경험이나 지침을 통해 관찰된 사용 가능한 데이터를 통해 학습됩니다. 기계 학습은 경험을 작업에 포함하면 결국 학습이 향상되기를 희망합니다. 궁극적인 목표는 자신과 같은 인간이 더 이상 간섭할 필요가 없도록 자동적인 방식으로 학습을 개선하는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 특히 기계 학습을 접하는 경우 정규화및 그 효과를 연구하는 것이 좋습니다. 예를 들어 먼저 사용자 고유의 정규화() 함수를 만들어 기능 정규화를 수행할 수 있습니다. 기계 학습 프로젝트의 다른 단계는 어떻습니까? 첫 번째 프로젝트이기 때문에 기계 학습 프로젝트의 모든 단계를 다루지는 않았으며 주요 단계에 집중해야 합니다. 즉, 데이터를 로드하고, 데이터를 보고, 일부 알고리즘을 평가하고, 몇 가지 예측을 합니다. 이후 자습서에서는 다른 데이터 준비 및 결과 개선 작업을 볼 수 있습니다. 안녕하세요 Json 은 어떻습니까? 저는 기계 학습에 새로운 것을 접하고 있습니다. 나는 독특한 아이디어를 발명하고 이슬람 뱅킹과 기존의 은행에 대한 교수.

어떻게 그렇게 할 수 있습니다. 어떤 제안이 저를주고 난 대출 정보 또는 예금 bla bla와 같은 어떤 이슬람 은행 데이터 세트를 자금을 하지 않습니다. 나는 당신의 귀중한 정보가 무과진 학습 알고리즘이 레이블이없는 데이터에서 추론을 그릴 수 있기를 바랍니다. 당신에 의해 작성 된 다른 기사의 추가 읽기에 따라, 나는 `회귀`를 사용할 필요가 없습니다 것을 깨닫습니다. 내 데이터 집합에는 입력 및 범주 속성으로 범주 변수가 출력으로 있습니다 (7 수준이 있음). 그래서, 그것은 분류 문제이며, 나는이 아이리스 프로젝트에서 여기에 예제로 제공 한 5 가지 모델 / 맞춤 중 하나를 사용할 수 있다고 가정합니다. 이것이 올바른 이해인지 알려주시겠습니까? – 감사합니다이 가이드를 만드는 뒤에 아이디어는 전 세계적으로 야심 찬 데이터 과학자와 기계 학습 매니아의 여행을 단순화하는 것입니다. 이 가이드를 통해 기계 학습 문제에 대해 작업하고 경험을 얻을 수 있습니다. 다양한 기계 학습 알고리즘과 R & Python 코드를 통해 다양한 기계 학습 알고리즘에 대한 높은 수준의 이해를 제공하고 있습니다.

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