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
org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html (https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html)]], который можно рекомендовать как первую ступень в разработке программы выбора лучшего классификатора.
2.11. Статистические методы в машинном обучении. Наивный байесовский вывод
2.11.1. Теорема Байеса и ее применение в машинном обучении
Машинное обучение использует теорию вероятности для предсказания и классификации.
Тут будет реклама 1
Особенностью ML является создание алгоритмов, способных обучаться. Способ обучения в данном случае заключается в использовании статистических закономерностей. Одна из таких относительно простых возможностей – использование теоремы Байеса.
Напомним, что теорема Байеса говорит о том, что если известна априорная вероятность гипотезы А – P(A), априорная вероятность гипотезы B – P(B) и условная вероятность наступления события B при истинности гипотезы A – P(B|A), то мы можем рассчитать условную вероятность гипотезы А при наступлении события B:
Рассмотрим пример.
Тут будет реклама 2
Предположим, что нам известна статистика дворовых игр в футбол и погода, при которых они состоялись, например, в таком виде:
То есть мы имеем информацию о количестве игр (14) и сведения о трех видах погоды, при которой они проходили: sunny – солнечно, rainy – дождливо, overcast – пасмурно.
Тут будет реклама 3
Попробуем рассчитать, состоится ли очередная игра, если на улице солнечно (sunny). Для этого нам нужно рассчитать вероятность того, что игра состоится ('yes') при условии 'Sunny', то есть нам нужно рассчитать:
P('yes'|'Sunny').
Другими словами, мы хотим оценить вероятность справедливости гипотезы, что А = 'yes' – игра состоится при условии, что B = 'Sunny'.
Для такого расчета нам нужно вычислить априорные вероятности того, что погода солнечная – P('Sunny') и что игра вообще состоится P('yes').
Тут будет реклама 4
Кроме этого, рассчитать условную вероятность того, что погода является солнечной при состоявшейся игре P('Sunny'|'yes'). Тогда в соответствии с теоремой Байеса мы сможем рассчитать искомую вероятность:
P('yes'|'Sunny') = P('Sunny'|'yes') * P('yes') / P('Sunny')
Используя таблицу, легко посчитать оценки указанных вероятностей.
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
