Машинное обучение стало неотъемлемой частью современной разработки, и понимание основных методов помогает решать широкий спектр задач. В этой статье мы рассмотрим пять популярных алгоритмов, которые часто встречаются на собеседованиях, с примерами на Python и разбором, что происходит в каждой строке кода. Погнали! Метод ближайшего соседа — это один из самых простых и популярных алгоритмов классификации. Он работает по принципу: объекты классифицируются на основе того, к каким классам принадлежат их ближайшие соседи...

Метод K-ближайших соседей – это алгоритм Машинного обучения (ML) , который используют для решения задач классификации и регрессии. Алгоритм Контролируемого обучения (Supervised Learning), в отличие от Неконтролируемого (Unsupervised Learning), полагается на размеченные входные данные для получения соответствующего результата с новыми данными без ярлыков. Представьте, что компьютер – это ребенок, а мы – это учителя. Обучая ребенка узнавать лошадь, мы покажем ему несколько разных картинок, причем на...