В данном блоге доступно 10 постов на разные темы
Для конкретной темы или вопроса воспользуйся формой поиска
Линейные модели: база
Как устроены линейные модели? Линейные модели предсказывают целевую переменную как линейную комбинацию признаков: - Каждому признаку присваивается свой "вес" (коэффициент) - Предсказание = сумма (признак × вес) + свободный член …
Деревья решений
Решающие деревья и ансамбли 1. Как строится решающее дерево? Процесс построения (жадный алгоритм): Начинаем с корня (все данные) Выбираем лучший признак и порог для разделения Для каждого признака перебираем возможные …
Наивный баесовский классификатор - приручаем вероятность
Наивный байесовский классификатор Идея: Используем теорему Байеса для классификации Теорема Байеса: P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B) В нашем случае: P(класс|признаки) = P(признаки|класс) × P(класс) / P(признаки) Где: - …