Обзор практического машинного обучения с помощью Scikit-Learn, Keras и Tensorflow Орельена Жерона Резюме Уменьшение размерности — это процесс получения многомерных данных (данных, для которых требуется более трех измерений) и уменьшения количества измерений, чтобы либо упростить работу с данными, либо сделать их достаточно видимыми при визуализации данных. Это сокращение требует математических вычислений и требует потери информации, но в долгосрочной перспективе может сделать данные..

Это отчет о проекте класса C204 «Внедрение машинного обучения в физические науки», предлагаемого осенью 2021 года в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе (UCLA). Прогноз погоды играет важную роль в нашей жизни. Наши предки также предсказывали эту информацию, наблюдая за изменениями природы, такими как движение облаков, звезд и ветра. Теперь мы можем угадывать погоду по всему миру, используя крупномасштабные методы численного моделирования. Более того, наблюдение со спутников..

Путь к применению модели линейной регрессии с помощью предварительной обработки от А до Я Это руководство включает пошаговый подход к построению модели линейной регрессии для набора данных. Набор данных, который используется в учебнике, доступен ниже. Погода в Сегеде в 2006-2016 гг. Ежечасная / ежедневная сводка с температурой, давлением, скоростью ветра и др. www.kaggle.com Давайте рассмотрим следующий пример использования,..