近年来，印度的机器学习、大数据和数据科学领域发展迅速，预计 2023 年这一趋势将继续保持。这种能力在广泛的行业中都很受欢迎，因为它可以帮助您获得改变世界的见解。由于印度拥有庞大的人口和快速增长的经济体，因此对这些行业来说是一个有吸引力的市场。什么是机器学习？机器学习是人工智能和计算机科学的一个领域，它试图通过使用目标数据和…… 阅读更多

数据正在以惊人的速度逐步产生。为了处理如此庞大的数据索引，大型公司和组织正在追逐优秀的数据科学家，以从这些数据索引中提取有意义的数据见解，并将其应用于不同的商业策略。由于企业开始认识到数据的重要性，数据科学的模型和计划已经上升到软件行业的前面。成功获取和处理数据是当今发展中组织的当务之急。组织利用数据科学家来产生见解，这些见解可以帮助他们…… 阅读更多

旅行商问题 (TSP) 是一种解决方案，其中一名推销员必须从一个地方出发，依次访问所有其他城市，然后返回其最初的位置。TSP 就是找到最短路径。多项式时间难度称为 NP 难，它定义了一类问题的属性。子集和是 NP 难问题的一个简单示例。NP-hard - 在多项式时间内无法解决的问题类别称为 NP-hard。让我们以五个城市的示例来了解推销员如何前往每个…… 阅读更多

训练机器学习序列的程序称为该机器的学习模型。机器学习模型是训练的程序化模式，它根据机器学习中先前使用的数据集得出结论。存在不同的机器学习模型，这些模型被划分为不同的因素，例如赋予机器的任务类型。机器学习中的模型 算法学习方法的过程，用于查找某些场景并给出输出，称为机器学习模型。在训练过程中，从数据集中找到特定的模式或输出，而…… 阅读更多

简介 机器学习是科技和商业界的一个热门话题。机器学习是一种处理原始数据、提供有用信息（包括数据预测和分析）并发布最终统计报告的技术。简而言之，ML 有助于处理数据并生成报告以实现既定目标。它使用各种高端算法和范式来参与解决方案。人工智能是发展最快的技术，机器学习和深度学习都属于其范畴。在本文中，您将看到全球组织的 7 大机器学习黑客马拉松和技术活动。这包括…… 阅读更多

粉碎是机器学习中的一个关键概念，它指的是分类器准确区分一组点的任意标签的能力。严格来说，如果分类器可以将一组点划分为所有可能的二元类别，则它会粉碎该点集。VC 维度指定了分类器能够粉碎的最大点数，它衡量了分类器对数据的分类能力。对于机器学习从业者来说，理解粉碎的概念和 VC 维度至关重要。在这篇文章中，我们将仔细研究粉碎点集…… 阅读更多

贝叶斯定理是概率论的基石，它允许计算条件概率。该定理背后的思想是，当出现新信息时，信念或先验知识会发生变化。贝叶斯定理在机器学习领域变得越来越重要，因为它允许将先验知识纳入统计模型，从而产生更准确的预测。贝叶斯定理在机器学习中的应用领域包括垃圾邮件检测、医学诊断、图像识别和自然语言处理。贝叶斯定理通过提供…… 阅读更多

在机器学习领域，训练测试拆分是一种简单但有效的方法。从本质上讲，它涉及将您的数据集分成两个独立的集合，一个用于训练您的模型，另一个用于评估其准确性。可以使用此方法评估模型在面对新数据时的预测效率。通过向模型提供一个它从未训练过的新数据集，您可以评估模型的泛化能力，从而评估它在现实世界中的表现。训练测试拆分本质上充当了模型能力的“现实检验”，…… 阅读更多

回归分析是最常用的统计方法之一，用于检查两个或多个变量之间的关系。它是一种有效的预测和模拟变量行为的工具，在各个领域都有应用，包括经济学、金融、工程和社会科学。回归分析的几何解释是其最重要的组成部分之一，它阐明了变量之间关系的本质。在本文中，我们将探讨回归的几何解释，以及如何将其应用于理解变量之间的关系。什么是回归分析？回归…… 阅读更多

从统计学上讲，逻辑回归可以对二元因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模。它通常用于机器学习和数据科学应用中的分类任务，其中目标是根据其属性预测新观测值的类别。逻辑回归中与每个自变量相关的系数对于确定模型的结果至关重要。在这篇博文中，我们将探讨逻辑回归系数以及它们如何影响模型的整体有效性。理解逻辑回归系数 理解逻辑…… 阅读更多