В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов! Читать далее
В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure. Читать дальше →
1. Вступление Это небольшое практическое руководство по применению алгоритмов машинного обучения. Разумеется, существует немалое число алгоритмов машинного обучения и способов математического (статистического) анализа информации, однако, эта заметка посвящена именно Random Forest. В заметке показаны примеры использования этого алгоритма для задач классификации и регрессии, а также даны некоторые теоретические пояснения. Читать дальше →
Хабр, привет. Этот пост — краткий обзор общих алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки. Метод главных компонент (PCA)/SVD Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв…