Kiel grimpi la enigajn funkciojn povas plibonigi la agadon de linearaj regresaj modeloj?
Skali la enigajn trajtojn povas signife plibonigi la agadon de linearaj regresaj modeloj laŭ pluraj manieroj. En ĉi tiu respondo, ni esploros la kialojn malantaŭ ĉi tiu plibonigo kaj provizos detalan klarigon pri la avantaĝoj de skalo. Lineara regreso estas vaste uzita algoritmo en maŝinlernado por antaŭdiri kontinuajn valorojn bazitajn sur enigaĵoj.
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, malprogreso, Piklado kaj grimpado, Ekzamena revizio
Kio estas kelkaj oftaj skalaj teknikoj haveblaj en Python, kaj kiel ili povas esti aplikataj per la 'scikit-learn' biblioteko?
Skalado estas grava antaŭpretiga paŝo en maŝinlernado, ĉar ĝi helpas normigi la funkciojn de datumaro. En Python, ekzistas pluraj oftaj skalaj teknikoj haveblaj kiuj povas esti aplikitaj uzante la 'scikit-learn' bibliotekon. Tiuj teknikoj inkludas normigadon, min-maksan skaladon, kaj fortikan skaladon. Normigado, ankaŭ konata kiel z-poenta normaligo, transformas la datenojn tia
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, malprogreso, Piklado kaj grimpado, Ekzamena revizio
Kio estas la celo grimpi en maŝinlernado kaj kial ĝi estas grava?
Skalado en maŝinlernado rilatas al la procezo de transformado de la trajtoj de datumaro al konsekvenca gamo. Ĝi estas esenca antaŭprilabora paŝo, kiu celas normaligi la datumojn kaj alporti ĝin en normigitan formaton. La celo de skalo estas certigi ke ĉiuj trajtoj havas egalan gravecon dum la lernado
Kiel ni povas pikli trejnitan klasigilon en Python uzante la modulon 'pickle'?
Por pikli trejnitan klasigilon en Python uzante la modulon 'pickle', ni povas sekvi kelkajn simplajn paŝojn. Pickling permesas al ni seriigi objekton kaj konservi ĝin al dosiero, kiu poste povas esti ŝarĝita kaj uzata poste. Ĉi tio estas precipe utila kiam ni volas konservi trejnitan maŝinlerndan modelon, kiel ekzemple
Kio estas pikado en la kunteksto de maŝinlernado kun Python kaj kial ĝi utilas?
Piklado, en la kunteksto de maŝinlernado kun Python, rilatas al la procezo de seriigado kaj deserialigado de Python-objektoj al kaj de bajta fluo. Ĝi permesas al ni stoki la staton de objekto en dosiero aŭ transdoni ĝin tra reto, kaj poste restarigi la staton de la objekto en pli posta tempo. Pikado