شاید یکی از کم ارزش ترین و در عین حال قدرتمندترین ویژگی هایی که Scikit-Learn ارائه می دهد ، خطوط لوله یک متحد عالی برای ایجاد گردش کار مؤثر و مدولار یادگیری ماشین است. منبع: machinelearningmastery.com
در این مقاله ، شما یاد می گیرید: • داده های تصویر خام بدون ساختار را به ویژگی های ساخت یافته و آموزنده تبدیل کنید. منبع: machinelearningmastery.com
اگر این مطلب را می خوانید ، به احتمال زیاد می دانید که عملکرد یک مدل یادگیری ماشین فقط تابعی از الگوریتم انتخاب شده نیست. منبع: machinelearningmastery.com
این روزها ، غیر معمول نیست که به مجموعه داده هایی که خیلی بزرگ هستند برای دسترسی به حافظه دسترسی تصادفی (RAM) ، به ویژه هنگام کار بر روی پروژه های تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته در مقیاس ، مدیریت داده های جریان تولید شده با سرعت بالا یا ساختن مدل های بزرگ یادگیری … ادامه
شما یک مدل یادگیری ماشین ایجاد کرده اید که کاملاً بر روی داده های آموزش عمل می کند اما در مثالهای جدید ناکام است. منبع: machinelearningmastery.com
در مدلهای طبقه بندی ، عدم موفقیت هنگامی اتفاق می افتد که مدل کلاس اشتباه را به مشاهده داده های جدید اختصاص دهد. یعنی هنگامی که دقت طبقه بندی آن به اندازه کافی بیش از تعداد مشخصی از پیش بینی ها نیست. منبع: machinelearningmastery.com
Numpy یکی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون برای کار با شماره و داده است. منبع: machinelearningmastery.com
تجسم عملکرد مدل یک قطعه اساسی از پازل گردش کار یادگیری ماشین است. منبع: machinelearningmastery.com
در این مقاله ، شما یاد خواهید گرفت: • طبقه بندی کننده درخت تصمیم برای تشخیص ایمیل اسپم ایجاد کنید که داده های متن را تجزیه و تحلیل می کند. منبع: machinelearningmastery.com
یکی از گسترده ترین تکنیک های یادگیری ماشین XGBOOST (تقویت شیب شدید) است. منبع: machinelearningmastery.com
