Как известно; существует множество фреймворков для приложений машинного обучения. С помощью этих фреймворков модель может быть создана в короткие сроки. Помимо создания моделей, важно также углубиться в алгоритмы. Если мы изучим математические основы алгоритмов машинного обучения, мы также сможем улучшить новые инновационные алгоритмы.
Проверьте мою учетную запись Kaggle или GitHub и узнайте подробности алгоритма.
- Наивный байесовский
- Байесовская теория принятия решений
- K означает кластеризацию
- LDA
- PCA
