Практика концепция логистической регрессии и ее применение в машинном обучении. Линейная алгебра для машинного обучения. Программирование задач линейной алгебры. Обычно алгоритмы машинного обучения разделяют на категории

Обучение и программирование алгоритмов обучения без учителя в машинном обучении.
При обучении без учителя алгоритм получает немаркированные данные, поэтому ему нужно самостоятельно найти схожесть в его входных данных. Немаркированных данных обычно гораздо больше, чем маркированных, потому особенно полезными сегодня являются методы машинного обучения, которые облегчают обучение без учителя.
Цель обучения без учителя – обнаружение в наборе данных явных и скрытых шаблонов и черт, что позволяет вычислительной машине автоматически обнаруживать схожесть, необходимую для классификации необработанных данных.
Обучение без учителя обычно используется для транзакционных данных. К примеру, у вас может быть большой набор данных о клиентах и их покупках, но как человек вы, вероятно, не сможете обнаружить схожие атрибуты в профилях клиентов и их типах покупок. На основе полученных данных алгоритм обучения без учителя может выяснить, что женщины определенного возрастного диапазона, покупающие мыло без запаха, вероятно, беременны, и потому эта аудитория может стать целевой для маркетинговой кампании, связанной с беременностью и детскими продуктами, что увеличит количество заказов.
Алгоритм, который не знает «правильных» ответов, может анализировать и организовывать более широкие и несвязанные наборы данных. Обучение без учителя часто используется для обнаружения аномалий (в том числе выявления для мошенничества с кредитными картами) и создания систем рекомендаций, которые советуют пользователю, какие продукты купить/ какой фильм посмотреть и т.п. на основе его предпочтений. При обучении без учителя немаркированные изображения собак могут использоваться в качестве входных данных для алгоритма поиска сходств и классификации всех фотографий собак.

Обучение без учителя (unsupervised learning, неконтролируемое обучение) – класс методов машинного обучения для поиска шаблонов в наборе данных. Данные, получаемые на вход таких алгоритмов обычно не размечены, то есть передаются только входные переменные X без соответствующих меток y. Если в контролируемом обучении (обучении с учителем, supervised learning) система пытается извлечь уроки из предыдущих примеров, то в обучении без учителя – система старается самостоятельно найти шаблоны непосредственно из приведенного примера.

На левой части изображения представлен пример контролируемого обучения: здесь для того, чтобы найти лучшую функцию, соответствующую представленным точкам, используется метод регрессии. В то же время при неконтролируемом обучении входные данные разделяются на основе представленных характеристик, а предсказание свойств основывается на том, какому кластеру принадлежит пример.