Mashinaviy o'qitishning polinom regressiyasi tenglamasi
Mashinaviy o'qitishning polinom regressiyasi tenglamasini tahlil qiling
Pandas kutubxonasining vazifasi nima?
Pandas - bu ochiq manbali kutubxona bo'lib, u asosan aloqador yoki etiketli ma'lumotlar bilan oson va intuitiv tarzda ishlash uchun yaratilgan. U turli xil ma'lumotlar tuzilmalari va raqamli ma'lumotlar va vaqt seriyalarini manipulyatsiya qilish uchun operatsiyalarni taqdim etadi. Bu kutubxona NumPy kutubxonasi ustiga qurilgan. Pandas tez va u foydalanuvchilar uchun yuqori unumdorlikka ega
Pandas kutubxonasi afzalliklari:
Pandas kutubxonasi afzalliklari:
Ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish va tahlil qilish uchun tez va samarali.
Turli fayl ob'ektlaridan ma'lumotlarni yuklash mumkin.
Suzuvchi nuqtada etishmayotgan ma'lumotlarni (NaN sifatida ko'rsatilgan) va suzuvchi nuqta ma'lumotlarini oson boshqarish
Hajmi o'zgaruvchanligi: ustunlarni DataFrame va undan yuqori o'lchamli ob'ektlardan kiritish va o'chirish mumkin
Ma'lumotlar to'plamini birlashtirish va qo'shish.
Ma'lumotlar to'plamlarini moslashuvchan qayta shakllantirish va aylantirish
Vaqt seriyali funksiyalarini ta'minlaydi.
Ma'lumotlar to'plamlarida bo'lish va birlashtirish operatsiyalarini bajarish uchun funktsional imkoniyatlar mavjudligi.
Mashinaviy o’qitish bu?
Zamonaviy sun’iy intellektlar mashinaviy o’qitish yordamida yaratiladi.
Mashinaviy o’qitish - bu kompyuterlarga o’tmishdagi ma'lumotlardan avtomatik ravishda o'rganish imkonini beruvchi o'sib borayotgan texnologiya. Mashinaviy o’qitish tarixiy ma'lumotlar yoki ma'lumotlardan foydalanib, matematik modellarni yaratish va bashorat qilish uchun turli xil algoritmlardan foydalanadi . Hozirda u tasvirni aniqlash , nutqni aniqlash , elektron pochtani filtrlash , Facebook avtomatik teglash , tavsiyalar tizimi va boshqalar kabi turli vazifalar uchun qo'llanilmoqda .
Mashinaviy o'qitish matematik statistika, optimallashtirish usullari va klassik matematik fanlar birlashmasi, lekin hisoblash samaradorligi va qayta tayyorlash muammolari bilan bog'liq o'ziga xos xususiyatlarga ega. Klassik statistik yondashuvlarga alternativ sifatida ko'plab induktiv o'qitish usullari ishlab chiqilgan.
Do'stlaringiz bilan baham: |