Методы и примеры кода для науки о данных: магистры наук о данных CMU - Fcodenotes

«Магистры наук о данных CMU» — это магистерская программа по наукам о данных, предлагаемая Университетом Карнеги-Меллона (CMU). Вот несколько методов, обычно используемых в науке о данных, а также примеры кода:

Линейная регрессия.
Линейная регрессия – это статистический подход к моделированию взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

Пример кода на Python с использованием библиотеки scikit-learn:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Create a linear regression object
model = LinearRegression()
# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Predict using the trained model
y_pred = model.predict(X_test)
```
Логистическая регрессия.
Логистическая регрессия используется для задач двоичной классификации, где зависимая переменная является категориальной и имеет два класса.

Пример кода на Python с использованием библиотеки scikit-learn:
```
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Create a logistic regression object
model = LogisticRegression()
# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Predict using the trained model
y_pred = model.predict(X_test)
```
Деревья решений.
Деревья решений – это популярный алгоритм машинного обучения, использующий древовидную модель для принятия решений на основе значений признаков.

Пример кода на Python с использованием библиотеки scikit-learn:
```
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Create a decision tree classifier object
model = DecisionTreeClassifier()
# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Predict using the trained model
y_pred = model.predict(X_test)
```
Случайные леса.
Случайные леса – это метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько деревьев решений для прогнозирования.

Пример кода на Python с использованием библиотеки scikit-learn:
```
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Create a random forest classifier object
model = RandomForestClassifier()
# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Predict using the trained model
y_pred = model.predict(X_test)
```
Машины опорных векторов (SVM).
SVM — это мощный алгоритм контролируемого обучения, используемый для задач классификации и регрессии.

Пример кода на Python с использованием библиотеки scikit-learn:
```
from sklearn.svm import SVC
# Create an SVM classifier object
model = SVC()
# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Predict using the trained model
y_pred = model.predict(X_test)
```
Кластеризация по K-средним.
Кластеризация по K-средним – это алгоритм обучения без учителя, используемый для группировки похожих точек данных.

Пример кода на Python с использованием библиотеки scikit-learn:
```
from sklearn.cluster import KMeans
# Create a K-means clustering object
model = KMeans(n_clusters=3)
# Fit the model to the data
model.fit(X)
# Predict the cluster labels for new data points
labels = model.predict(X_new)
```