На нашем сайте вы можете читать онлайн «Введение в машинное обучение». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Учебники и пособия для вузов. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Введение в машинное обучение
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Дата выхода
15 января 2024
Краткое содержание книги Введение в машинное обучение, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Введение в машинное обучение. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Равиль Ильгизович Мухамедиев) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Учебник поможет студентам различных специальностей освоить современные технологии машинного обучения и практически использовать их в работе и научных проектах. В настоящем пособии даются весьма краткие теоретические и относительно подробные практические сведения о применении отдельных алгоритмов классификации и регрессии. Для практического освоения материала достаточно базовых навыков работы с языком Python. При этом освоение возможностей основных библиотек, таких как matplotlib, numpy, pandas, sklearn происходит в процессе решения задач. Используя полученные знания и навыки, студенты смогут решать широкий круг задач классификации, регрессии, анализировать влияние отдельных признаков на работу классификаторов и регрессионных моделей, снижать размерность данных, визуализировать результаты и оценивать качество моделей машинного обучения. Издание рекомендовано УМО РУМС.
Введение в машинное обучение читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Введение в машинное обучение без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Например, если мы рассматриваем задачу прогнозирования стоимости автомобиля, исходя из года его производства, то год производства будет являться входной переменной или свойством (x), а стоимость – целевой переменной (y) (рисунок 2.1).
Рисунок 2.1. Зависимость стоимости автомобиля от года выпуска
В таком случае мы решаем задачу регрессии одной переменной. Случай регрессии многих переменных возникает тогда, когда мы будем учитывать кроме года выпуска объем двигателя, количество посадочных мест, марку и т.
Тут будет реклама 1
п. Перечисленные параметры образуют множество свойств или входных параметров, которые определяют единственную целевую переменную – стоимость.
Забегая вперед, можно сказать, что для подбора параметров ?
необходимо, чтобы параметры x
?X (в многомерном случае), описывающие объекты, были выражены единицами одинаковой размерности и примерно одинаковой величины. Чаще всего путем нормализации стремятся представить все параметры в виде чисел в диапазоне 0?x?1 или –1?x?1. Вообще говоря, выбор функции нормализации зависит от класса задачи.
Тут будет реклама 2
Кроме того, в процессе предварительной обработки данных могут быть использованы методы, обеспечивающие исключение аномальных значений, исключение шумов (например, высокочастотных) путем сглаживания и т.п. Выбор этих методов также зависит от класса задачи. После того как параметры нормализованы и очищены от аномальных значений, а также исключены объекты, которые определены не полностью (то есть объекты, для которых часть свойств неизвестна), выполняется поиск функции гипотезы h
(x), которая минимизирует стоимость J(?).
Тут будет реклама 3
2.2. Линейная регрессия одной переменной
Задача линейной регрессии формулируется как поиск минимальной функции стоимости (см. формулу 2.1) при условии, что функция гипотезы является линейной h
= ?
+ ?
x. Очевидно, что подобная функция соответствует линии в двумерном пространстве (рисунок 3.1a). Для нахождения оптимальной функции h
(x) применяется алгоритм градиентного спуска (gradient descent), суть которого заключается в последовательном изменении параметров ?
, ?
с использованием выражения:
где ? – параметр обучения; а
является производной функции стоимости по ?
.
Тут будет реклама 4
Знак := означает присваивание, в отличие от знака равенства (=), применяемого в алгебраических выражениях.
При этом шаги алгоритма выполняются так, что вначале происходит одновременное изменение обоих параметров на основании выражения 2.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Введение в машинное обучение, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!
Похожие книги
