УСТАНОВКА И НАСТРОЙКА
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ
МЕТОДЫ РЕГРЕССИИ
Простая линейная регрессия
Множественная линейная регрессия
Полиномиальная линейная регрессия
Регрессия опорных векторов
Регрессия дерева решений
Регрессия случайного леса
Оценка производительности регрессионной модели
МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ
K-ближайших соседей (KNN)
Метод опорных векторов (SVM)
Ядро SVM
Наивная байесовская классификация
Классификация дерева решений
Классификация случайного леса
Оценка классификации Производительность модели
ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА (НЛП)
Основы НЛП
Методы предварительной обработки языка
Автоматическое суммирование данного текстового документа
КЛАСТЕРНЫЕ МЕТОДЫ
Кластеризация K-средних
Пакетная кластеризация K-mini
Иерархическая кластеризация
ЛОКТЕВОЙ МЕТОД
МЕТОДЫ СМЯГЧЕНИЯ КРИВЫХ
ОБУЧЕНИЕ ПРАВИЛУ АССОЦИАЦИИ
ПОДДЕРЖИВАЮЩЕЕ ОБУЧЕНИЕ
ОСНОВЫ NUMPY И PANDA
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
Основы / что такое глубокое обучение
">> Читать далее >>"
