PYTHON И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ СЕБАСТЬЯН РАШКА
Python – один из наиболее популярных языков программирования, который широко используется в машинном обучении. В особенности, библиотека scikit-learn, написанная на Python, является одной из наиболее распространенных библиотек машинного обучения.
Одним из авторитетных источников о Python и машинном обучении является книга Sebastian Raschka "Python Machine Learning". В этой книге автор рассматривает различные техники машинного обучения на языке Python и дает примеры кода, которые позволяют читателю лучше понять, как это работает.
Один из примеров кода, в книге Рашки, показывает, как можно обучить модель машинного обучения на данных Iris с использованием библиотеки scikit-learn:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)
Этот код демонстрирует, каким образом можно обучить модель решающего дерева на данных Iris. В данном примере, модель была обучена на двух измерениях («petal length» и «petal width»), а глубина дерева была ограничена двумя.
13.4.5 Sequential Feature Selection -- Code Examples (L13: Feature Selection)
Lightning Bits: Engineering for Researchers
Book Launch Event: Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
Conditional Ordinal Regression for Neural Networks (CORN) With Examples in PyTorch
The Three Elements of PyTorch
Keeping Up With arXiv – There Are So Many Papers!
Some thoughts on using large language models
Ratings and Rankings -- Using Deep Learning When Class Labels Have A Natural Order
Новые материалы:
- Кросс энтропия python
- Python urllib2 как установить
- Face recognition python как установить
- Фибоначчи python sololearn
- Django admin startproject не создает проект
- Двойное равно в python
- Python поиск в строке
- Nuitka python 3 создание exe
- Python посчитать количество букв в слове
- Pytest python примеры
- Python фабрика декораторов
- Python глобальный массив