Машинное обучение (МО) становится все более популярным благодаря своему потенциалу решать сложные задачи и анализировать большие объемы данных. Python является одним из самых популярных языков программирования для разработки моделей машинного обучения благодаря своей простоте, гибкости и наличию мощных библиотек. В этой статье мы рассмотрим, с чего начать изучение машинного обучения на Python, и какие шаги необходимо предпринять для успешного освоения этой области. Первым шагом в изучении машинного обучения на Python является освоение самого языка программирования...

Python - один из самых популярных языков программирования для разработки приложений и решения различных задач. Он также широко используется в области машинного обучения, благодаря своей простоте, гибкости и обширной библиотеке инструментов для работы с данными. Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютеру самостоятельно извлекать знания из данных и принимать решения без явного программирования. Python играет важную роль в разработке алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, кластеризация, регрессия и др...

Рассмотрим один из способов распределения объектов по группам - агломеративную кластеризацию в Python. Она является разновидностью иерархического алгоритма и заключается в последовательном объединении точек в кластеры. При этом сначала каждый объект лежит в отдельной группе, после на каждом шаге самые близкие кластеры объединяются на основании выбранных метрик расстояния. В качестве дистанций между кластерами часто принимают: В качестве метрики расстояния между точками обычно используется евклидова мера (также поддерживается много других, например, корреляция, косинусное различие)...