یادگیری ماشین با نظارت: توضیح ۵ مدل برتر

راهنمایی دوستانه برای مبتدیان در زمینه آموزش و ارزیابی مدل‌ها. آنچه خواهید آموخت: توضیح چگونگی کارکرد یادگیری ماشین با نظارت از طریق درک ویژگی‌ها، هدف‌ها، مجموعه‌های داده و چگونگی یادگیری مدل‌ها از داده. ساخت مدل‌های اصلی یادگیری با نظارت از جمله رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، k-نزدیک‌ترین همسایه‌ها، درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای رگرسیون و طبقه‌بندی مانند تقسیم‌بندی‌های آموزش/آزمایش، ماتریس‌های سردرگمی، دقت، فراخوانی و اعتبارسنجی متقاطع. بهبود عملکرد مدل از طریق تشخیص بیش‌برازش و کم‌برازش و اعمال مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها و پیش‌پردازش. ایجاد اعتماد به نفس و بنیان مفهومی لازم برای کاوش مستقل و ادامه توسعه مدل‌ها. نیازمندی‌ها: بدون تجربه در یادگیری ماشین. شما هر آنچه لازم دارید یاد خواهید گرفت. دانش پایه پایتون، از جمله متغیرها، انواع داده، دستورات شرطی، حلقه‌ها و توابع. آشنایی با نحوۀ پایتون و اسکریپت‌های ساده.