Машинное обучение (МО) - это раздел искусственного интеллекта, который обучает компьютерные системы извлекать знания из данных и принимать решения на их основе. Существует множество методов и алгоритмов в МО, каждый из которых применяется в разных областях и для разных задач. В данной статье мы рассмотрим основные методы и алгоритмы, широко используемые в машинном обучении. 1. Линейная регрессия Линейная регрессия - это метод, используемый для предсказания числовых значений (целевой переменной) на основе линейной зависимости между входными признаками...

Наивный байесовский алгоритм - это вероятностный алгоритм машинного обучения, основанный на теореме Байеса и используемый в самых разных задачах классификации. В этой статье мы разберем Наивный байесовский алгоритм и все основные понятия, чтобы не осталось места для сомнений в понимании . Введение в Наивный байесовский алгоритм Самые простые решения обычно оказываются самыми мощными, и Наивный байесовский алгоритм - хороший тому пример. Несмотря на прогресс в области машинного обучения за последние годы, этот алгоритм оказался не только простым, но и быстрым, точным и надежным...