Машинное обучение с использованием Python Автор: Крис Элбон, 2019 Описание: Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие...

Введение В этой статье мы рассмотрим пример применения машинного обучения с использованием библиотек Python. Мы используем библиотеку scikit-learn для создания модели классификации на основе набора данных Iris. ```python ##Импорт необходимых библиотек import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report ## Загрузка данных url = "https://archive...

Введение в машинное обучение на Python В 21 веке большинство приложений, разрабатываемых компаниями, так или иначе создаются с помощью искусственного интеллекта (AI), технологий машинного и глубокого обучения. А в этих технологиях широко используются библиотеки машинного обучения, предоставляемые в Python. Как правило, проекты AI отличаются от обычных проектов в области разработки программного обеспечения. В них используются особые фреймворки, для работы над ними нужны особые навыки, а кроме того, эти проекты требуют проведения глубокого анализа...

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...