Алгоритмы машинного обучения с нуля с Python и NumPy

Понимание того, как работают алгоритмы машинного обучения, имеет важное значение для любого начинающего специалиста по данным. Создание алгориумов с нуля демистифицирует сложную математику и раскрывает внутреннюю механику моделей предсказания. Чтобы понять, как работает машинное обучение, и какие задачи оно решает, вам понадобится изучить основы машинного обучения. Вы узнаете, какие функции выполняются в алгоритмах машинного образования, как они работают, и каковы их основные свойства. Реализуйте линейные и логистические регрессионные модели с использованием чистого NumPy. Построьте деревья решений и классификаторы на основе расстояний по строкам. Применяйте методы оптимизации, такие как градиентное спускание, для обучения моделей. Оцените производительность модели с помощью стандартных метрик, таких как точность и среднеквадратическая ошибка. Курс начинается с ключевой терминологии и основных манипуляций с массивами, а затем вы пройдете пошаговый процесс построения алгоритмов. Это текстовое руководство предназначено для новичков, имеющих базовые знания Python, и не требует предварительного опыта машинного обучения. Прочитайте материал и начните создавать алгоримы машинного образования с нуля.