Кластеризация — это задача разделения совокупности или точек данных на несколько групп таким образом, чтобы точки данных в одних и тех же группах были более похожи на другие точки данных в той же группе и отличались от точек данных в других группах. Это в основном совокупность объектов на основе сходства и несходства между ними. Кластеризация: scikit-learn Давайте посмотрим, как кросс-валидация реализована в SkLearn. Для начала импортируем необходимые библиотеки: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn...

Как обучается компьютер? Как он учится видеть закономерности и анализировать данные? Для этого есть несколько алгоритмов – расскажем о них подробнее в статье. Машинное обучение – это способность компьютера выводить новые алгоритмы на основе изученных данных. Такое обучение используется во многих видах бизнеса – для упрощения аналитики и улучшения стратегии маркетинга. В основном, машинное обучение сводится к обработке большого количества данных и созданию прогнозов на их основе, а также оно помогает в работе некоторых сервисов – например, в автоматическом распознавании лиц или объектов...