Обучение с учителем и обучение без учителя — это два фундаментальных подхода к машинному обучению . Обучение с учителем  — это процесс обучения модели на размеченном наборе данных , при котором для каждого входного параметра предоставляется правильный результат. Цель этого процесса — создать модель, используя исторические данные, чтобы сделать точные прогнозы на основе новых, невидимых данных. Существует два основных типа контролируемого обучения: классификация и регрессия ...

И контролируемое, и неконтролируемое обучение являются формами машинного обучения, поэтому сначала давайте поговорим об основах машинного обучения. Согласно Geeks for Geeks, машинное обучение — это: « Машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. ML — одна из самых захватывающих технологий, с которыми когда-либо приходилось сталкиваться. Как видно из названия, это дает компьютеру то, что делает его более похожим..

Давным-давно, в мире, исцеляющемся от последствий войны (1939–1945), некоторые люди были очарованы темами патриотизма, героизма и самопожертвования, в то время как другие были поражены блеском и гламуром Золотого века Голливуда с участием актеров. как Хамфри Богарт, Кэтрин Хепберн и Мэрилин Монро. Среди всего этого были и те, кто был заинтригован идеей обучения машин обучению и измерению их интеллекта. В этом мире жил блестящий британский математик и ученый по имени Алан Тьюринг. В 1950..

Q1. Что такое логистическая регрессия и чем она отличается от линейной регрессии? Ответ Логистическая регрессия — это статистический метод моделирования взаимосвязи между бинарной зависимой переменной (выходными данными) и одной или несколькими независимыми переменными. Цель состоит в том, чтобы предсказать вероятность того, что зависимая переменная будет иметь определенное значение (обычно 0 или 1) на основе значений независимых переменных. В логистической регрессии зависимая..