«Эндрю Нг Машинное обучение Udacity» — это запрос, связанный с курсом Эндрю Нг по машинному обучению на платформе Udacity. Поскольку в запросе не указана конкретная тема курса, я предоставлю вам список различных методов машинного обучения вместе с примерами кода. Вот некоторые популярные методы машинного обучения и соответствующие им примеры кода:
-
Линейная регрессия:
Пример кода:from sklearn.linear_model import LinearRegression # Create a linear regression model model = LinearRegression() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train) # Predict on test data y_pred = model.predict(X_test) -
Логистическая регрессия:
Пример кода:from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Create a logistic regression model model = LogisticRegression() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train) # Predict probabilities on test data y_pred_proba = model.predict_proba(X_test) -
Дерево решений:
Пример кода:from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Create a decision tree model model = DecisionTreeClassifier() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train) # Predict on test data y_pred = model.predict(X_test) -
Случайные леса:
Пример кода:from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Create a random forest model model = RandomForestClassifier() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train) # Predict on test data y_pred = model.predict(X_test) -
Машины опорных векторов (SVM):
Пример кода:from sklearn.svm import SVC # Create an SVM model model = SVC() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train) # Predict on test data y_pred = model.predict(X_test) -
K-ближайшие соседи (KNN):
Пример кода:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Create a KNN model model = KNeighborsClassifier() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train) # Predict on test data y_pred = model.predict(X_test) -
Нейронные сети (глубокое обучение):
Пример кода:from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # Create a neural network model model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=input_dim)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compile the model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # Predict on test data y_pred = model.predict(X_test)
Это лишь небольшая подборка методов машинного обучения с примерами кода. Каждый метод имеет свои конкретные варианты использования и варианты. Не забудьте адаптировать примеры кода к вашей конкретной проблеме и набору данных.