Узнайте, как реализовать наивный байесовский классификатор для анализа текста на Python и применить его для категоризации текстовых данных.
Узнайте, как создать и обучить ансамблевые модели с помощью примеров кода на Python. Исследуйте различные типы ансамблей, такие как случайный лес, градиентный бустинг и ансамбли на основе стекинга.
Давайте погрузимся в увлекательный мир случайного леса (Random Forest) и узнаем, как его реализовать для задач классификации на Python!
Узнайте, как использовать метод опорных векторов (SVM) для классификации данных в Python. SVM - это мощный алгоритм машинного обучения, который может быть применен к различным типам данных.
Давайте погрузимся в мир линейной регрессии и рассмотрим ее реализацию на Python с использованием популярной библиотеки scikit-learn. Узнаем, как создать модель линейной регрессии, обучить ее и провести прогнозы.