КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ на Практике!

Классификация в машинном обучении для новичков! Сегодня мы Легко И Просто разберем 7 самых распространенных алгоритмов машинного обучения!
00:00 Вступление
01:01 Логистическая регрессия
04:05 K-NN Метод k-ближайших соседей
05:55 SVM Support vector machine (Метод опорных векторов)
09:37 SVM Support vector machine Kernel
12:52 Naive Bayes classifier (Наивный байесовский классификатор)
16:26 Decision Tree (Классификатор дерева решений)
18:45 Random Forest Decision Tree
19:50 Когда какую модель классификации применять?

[olegpetrov]

Спасибо за объяснения принципа работы ядровых методов! Я, конечно, понимал, что там как куда переводится, но интуитивно момент не был очевиден

Автор -- красава

[oki]

Видео помогло сдать ИИ в электроэнергетике, большое спасибо)

[antojke]

А где код то? Зачем писать что на питоне тогда..

[CHAFILD]

Как строить такие графики, которые у тебя на превью? Лайк, спасибо за видео

[Mai-sqcc]

А как узнать наши данные линейно разделимы или нет?

[КириллЧе-яы]

Три наилучших классификатора по мнению знающих - нейронки, опорные вектора и буст…

[no_place_at_all]

Подскажи источник картинок и теории от куда ты их берешь?

[mmmmmg]

Капээээц, теории в ml намного больше чем практики, мне это по душе, но не когда ничего не понятно

[bonnyklaid]

Чувак, ты не умеешь объяснять. Я ничего не понял. Я старая бабуля и хотела понять как работает ML