Я работал над нисходящей задачей, зависящей от порядка меток классов классификатора. И по некоторым причинам мне действительно нужно изучить интерфейсы и детали реализации. Вот некоторые детали, о которых вы могли не знать. В этом посте я буду использовать MLPClassifier в качестве примера. Нецелочисленные метки можно использовать напрямую Как правило, классификационные метки, подаваемые в нейронные сети, должны быть целыми числами. А со Sklearn LabelEncoder может легко..

Используйте неиспользованный потенциал вычислительной мощности вашего компьютера в программировании машинного обучения. Это был 2004 год, и я устроился на свою первую работу после того, как закончил инженерное дело. Я всегда хотел сосредоточиться на программировании и принес свой первый рабочий стол, чтобы изучить продвинутый C++. Да, вы правильно прочитали — НАСТОЛЬНЫЙ СТОЛ, так как ноутбук в те времена был супердорогим и недосягаемым для меня. Я до сих пор помню, что это был..

K ближайших соседей (KNN) — это непараметрический классификатор с контролируемым обучением, который использует близость для классификации или прогнозирования группировки отдельных точек данных. KNN обычно используется в качестве классификатора, который работает, исходя из предположения, что похожие точки можно найти рядом друг с другом.