Обучение с учителем на Python

Освойте основы обучения с учителем и узнайте, как делать прогнозы с помощью размеченных данных. Присоединяйтесь к революции ML уже сегодня! Если вы новичок в машинном обучении или хотите специализироваться на обучении с учителем, это идеальное место для начала.Вы начнёте с изучения и внедрения основных моделей обучения с учителем, таких как K-ближайших соседей (KNN), логистическая регрессия, линейная регрессия, машины опорных векторов (SVM) и древовидные модели с помощью популярной библиотеки scikit-learn.Вы также узнаете, как использовать современные алгоритмы, такие как XGBoost, чтобы эффективно повысить производительность моделирования на табличных наборах данных.Чтобы получить максимум от своих моделей, вы узнаете о различных методах настройки гиперпараметров и о том, как определить, какой метод использовать для вашего случая.Вы завершите трек, объединив знания об этих разнообразных моделях, чтобы изучить ансамблевое обучение, где разные модели комбинируются для повышения производительности и решения более сложных задач.К моменту завершения вы освоите основные концепции обучения с учителем и сможете применять их в Python.