Machine Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, maschinelles Lernen zu ermöglichen, indem es Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um aus Daten zu lernen. Die Qualität der Daten, die für das Training von Machine-Learning-Modellen verwendet werden, spielt eine entscheidende Rolle bei der Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Modelle. Dieser Beitrag untersucht die Bedeutung von Training-, Test- und Validation-Sets sowie bewährte Praktiken bei deren Verwendung.
weiterlesen…Kategorie: Maschinelles Lernen
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) ist eine Methode zur Visualisierung von Daten, die in der Datenanalyse und im Machine Learning verwendet wird. t-SNE wurde von Laurens van der Maaten und Geoffrey Hinton entwickelt und ist eine Erweiterung der Stochastic Neighbor Embedding (SNE)-Methode.
weiterlesen…Principal Component Analysis (PCA)
Principal Component Analysis (PCA) ist eine Technik der linearen Algebra, die in der Datenanalyse und im Machine Learning verwendet wird, um die Dimensionalität von Datensätzen zu reduzieren. Mit PCA können wir eine große Anzahl von Variablen in wenige unabhängige Variablen umwandeln, indem wir lineare Kombinationen von Variablen finden, die eine maximale Varianz im Datensatz erklären. Diese neuen Variablen werden als Hauptkomponenten bezeichnet und können verwendet werden, um den Datensatz zu reduzieren oder als Eingabe für andere Machine-Learning-Algorithmen zu dienen.
weiterlesen…K-Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors (KNN) ist ein einfacher, aber leistungsfähiger Machine-Learning-Algorithmus, der sowohl zur Klassifikation als auch zur Regression verwendet werden kann. Der Algorithmus basiert auf der Idee, dass ähnliche Datenpunkte im Raum der Merkmale auch ähnliche Zielvariablen haben werden.
weiterlesen…Entscheidungsbaum-Klassifikation und ihre Python-Implementierung
Entscheidungsbaum-Klassifikation ist eine weit verbreitete Methode des maschinellen Lernens, die in verschiedenen Bereichen wie medizinischer Diagnostik, Finanzwesen und Marketing eingesetzt wird. In diesem Beitrag werden wir die Entscheidungsbaum-Klassifikation, ihre Funktionsweise und eine Python-Implementierung mit der Bibliothek Scikit-Learn erläutern.
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