近年來，印度的機器學習、大資料和資料科學領域發展迅速，預計 2023 年這一趨勢將繼續保持。這種能力在廣泛的行業中都很受歡迎，因為它可以幫助您獲得改變世界的見解。由於印度擁有龐大的人口和快速增長的經濟體，因此對這些行業來說是一個有吸引力的市場。什麼是機器學習？機器學習是人工智慧和計算機科學的一個領域，它試圖透過使用目標資料和…… 閱讀更多

資料正在以驚人的速度逐步產生。為了處理如此龐大的資料索引，大型公司和組織正在追逐優秀的資料科學家，以從這些資料索引中提取有意義的資料見解，並將其應用於不同的商業策略。由於企業開始認識到資料的重要性，資料科學的模型和計劃已經上升到軟體行業的前面。成功獲取和處理資料是當今發展中組織的當務之急。組織利用資料科學家來產生見解，這些見解可以幫助他們…… 閱讀更多

旅行商問題 (TSP) 是一種解決方案，其中一名推銷員必須從一個地方出發，依次訪問所有其他城市，然後返回其最初的位置。TSP 就是找到最短路徑。多項式時間難度稱為 NP 難，它定義了一類問題的屬性。子集和是 NP 難問題的一個簡單示例。NP-hard - 在多項式時間內無法解決的問題類別稱為 NP-hard。讓我們以五個城市的示例來了解推銷員如何前往每個…… 閱讀更多

訓練機器學習序列的程式稱為該機器的學習模型。機器學習模型是訓練的程式化模式，它根據機器學習中先前使用的資料集得出結論。存在不同的機器學習模型，這些模型被劃分為不同的因素，例如賦予機器的任務型別。機器學習中的模型 演算法學習方法的過程，用於查詢某些場景並給出輸出，稱為機器學習模型。在訓練過程中，從資料集中找到特定的模式或輸出，而…… 閱讀更多

簡介 機器學習是科技和商業界的一個熱門話題。機器學習是一種處理原始資料、提供有用資訊（包括資料預測和分析）併發布最終統計報告的技術。簡而言之，ML 有助於處理資料並生成報告以實現既定目標。它使用各種高階演算法和正規化來參與解決方案。人工智慧是發展最快的技術，機器學習和深度學習都屬於其範疇。在本文中，您將看到全球組織的 7 大機器學習駭客馬拉松和技術活動。這包括…… 閱讀更多

粉碎是機器學習中的一個關鍵概念，它指的是分類器準確區分一組點的任意標籤的能力。嚴格來說，如果分類器可以將一組點劃分為所有可能的二元類別，則它會粉碎該點集。VC 維度指定了分類器能夠粉碎的最大點數，它衡量了分類器對資料的分類能力。對於機器學習從業者來說，理解粉碎的概念和 VC 維度至關重要。在這篇文章中，我們將仔細研究粉碎點集…… 閱讀更多

貝葉斯定理是機率論的基石，它允許計算條件機率。該定理背後的思想是，當出現新資訊時，信念或先驗知識會發生變化。貝葉斯定理在機器學習領域變得越來越重要，因為它允許將先驗知識納入統計模型，從而產生更準確的預測。貝葉斯定理在機器學習中的應用領域包括垃圾郵件檢測、醫學診斷、影像識別和自然語言處理。貝葉斯定理透過提供…… 閱讀更多

在機器學習領域，訓練測試拆分是一種簡單但有效的方法。從本質上講，它涉及將您的資料集分成兩個獨立的集合，一個用於訓練您的模型，另一個用於評估其準確性。可以使用此方法評估模型在面對新資料時的預測效率。透過向模型提供一個它從未訓練過的新資料集，您可以評估模型的泛化能力，從而評估它在現實世界中的表現。訓練測試拆分本質上充當了模型能力的“現實檢驗”，…… 閱讀更多

迴歸分析是最常用的統計方法之一，用於檢查兩個或多個變數之間的關係。它是一種有效的預測和模擬變數行為的工具，在各個領域都有應用，包括經濟學、金融、工程和社會科學。迴歸分析的幾何解釋是其最重要的組成部分之一，它闡明瞭變數之間關係的本質。在本文中，我們將探討回歸的幾何解釋，以及如何將其應用於理解變數之間的關係。什麼是迴歸分析？迴歸…… 閱讀更多

從統計學上講，邏輯迴歸可以對二元因變數與一個或多個自變數之間的關係進行建模。它通常用於機器學習和資料科學應用中的分類任務，其中目標是根據其屬性預測新觀測值的類別。邏輯迴歸中與每個自變數相關的係數對於確定模型的結果至關重要。在這篇博文中，我們將探討邏輯迴歸係數以及它們如何影響模型的整體有效性。理解邏輯迴歸係數 理解邏輯…… 閱讀更多