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...

Источник: Nuances of Programming Вступление Продвинутый специалист в области обработки данных владеет широким спектром алгоритмов машинного обучения и может разъяснить результаты работы каждого алгоритма заинтересованным лицам. Однако не у каждого заинтересованного лица достаточно квалификации, чтобы понять эти разъяснения из-за сложности МО. К счастью, их можно сделать наглядными, используя методы уменьшения размерности для создания визуального представления данных высокой размерности. В этой статье вы познакомитесь с одним из таких методов...