Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики. В первой статье мы очистили и структурировали данные, провели разведочный анализ, собрали набор признаков для использования в модели и установили базовый уровень для оценки результатов. С помощью этой статьи мы научимся реализовывать на Python...

Однажды мы обещали сделать серию постов с разбором базовых алгоритмов машинного обучения: открывает нашу подборку kNN — метод k Nearest Neighbors или «k ближайших соседей» Что такое метод k ближайших соседей? kNN — это один из самых известных алгоритмов классификации в мире ML. Новички смело могут знакомиться с классификаторами — и вообще машинным обучением — именно по нему. Прелесть в том, что для понимания kNN не нужно копаться в сложных математических терминах: всё объясняется буквально на пальцах...