Python - scikit-learn - информация

Машинное обучение для выявления подделок и мошенничества

Узнайте, как использовать машинное обучение для обнаружения поддельных операций и мошенничества, а также примеры кода на Python.

Наивный байесовский классификатор для анализа текста на Python

Узнайте, как реализовать наивный байесовский классификатор для анализа текста на Python и применить его для категоризации текстовых данных.

Классификация с использованием метода опорных векторов (SVM) в 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.

Линейная регрессия: реализация на Python с использованием библиотеки scikit-learn

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.

Библиотека scikit-learn для машинного обучения в Python

Scikit-learn - это библиотека машинного обучения, разработанная на языке программирования Python. Она предоставляет широкий набор инструментов и алгоритмов для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и многих других.

Вверх