левин. курсовая работа (1). Подготовка к работе проверкаустановлен Python какой версииПрописать в Path пути
 Скачать 0.96 Mb.
|
|
КУРС ИЗ БЛОКА COMPUTER SCIENCE МАШИНА ОБУЧЕНИЯ НА PYTHON ПОДГОТОВКА К РАБОТЕ ПРОВЕРКА - Установлен Python какой версии - Прописать в Path пути - Установлен ли PIP, если Python от версии 2.7.9, то по умолчанию - Нужен ли апгрейт для pip UPGRADE PIP УСТАНО ВИТЬ ЧЕРЕЗ PIP - Pandas - Sklearn УСТАНОВИТЬ MATPLOTLIB КЛАССИФИКАЦИЯ И РЕГРЕССИЯ В PYTHON Основная масса задач, решаемых при помощи алгоритмов, относится к проблемам классификации (classification) и регрессионного анализа (predictive analysis). Под классификацией понимается устойчивое разграничение единиц наблюдения (экземпляров) набора данных к определённой категории (классу) по результатам обучения. Регрессионный анализ представляет собой набор статистических методов и процессов для оценки взаимосвязи между переменными с целью оценки значение непрерывной выходной переменной по значениям входных переменных. Регрессионный анализ имеет в своём распоряжении два совершенно разных метода – predictive modeling и forecasting. Если имеется временной ряд (time-series data), то с помощью регрессионной модели на основе явного тренда при соблюдении стационарности (постоянства) можно выполнить прогнозирование (forecasting). Если условия формирования уровней временного ряда изменяются, то есть стационарности (non-stationary process) не наблюдается, то дело за predictive modeling. КЛАССИФИКАЦИЯ ИМПОРТ ДЛЯ ЗАДАЧИ PANDAS МОЖЕТ ЧИТАТЬ CSV В ДАТАСЕТ ОБЩАЯ СТРУКТУРА АЛГОРИТМА ML ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ Случайный лес Получение выборки: тестовой и обучающей ПОЛУЧЕНИЕ ИГРУШЕЧНОГО ДАТАСЕТ ДЕЛАЕМ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ И ОЦЕНИВАНИЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНЫЕ АЛГОРИТМЫ АЛГОРИТМЫ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ И АНСАМБЛЕВЫЕ МОЖНО ДОБАВИТЬ ВСЕ АЛГОРИТМЫ В МОДЕЛЬ И ОЦЕНИТЬ ИХ РАБОТУ НА ДАТАСЕТ РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ Если их отсортировать, то ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ - Стандартизация - Масштабирование - Нормализация ПРОГНОЗИРОВАНИЕ (УСЛОВИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА ИЗМЕНЯЮТСЯ) ИМПОРТ ДЛЯ ЗАДАЧИ ДЕЛАЕМ ВСЕ ТОЖЕ ЧТО И ПРИ КЛАССИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНЫЕ АЛГОРИТМЫ АЛГОРИТМЫ АНСАМБЛЕВЫЕ МОЖНО ДОБАВИТЬ ВСЕ АЛГОРИТМЫ В МОДЕЛЬ И ОЦЕНИТЬ ИХ РАБОТУ НА ДАТАСЕТ РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ Если отсортировать, то |