Skip to Main Content
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
book

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

by Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili
May 2024
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
688 pages
26h
Russian
Foliant
Content preview from Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
98 Глава 3
простой моделью, ее легче реализовать и проще объяснить с математической точки
зрения. Кроме того, модели логистической регрессии можно легко обновлять, что
удобно при работе с потоковыми данными.
Рис. 3.12. Области принятия решений SVM
3.4.3. Альтернативные реализации алгоритмов
в scikit-learn
Класс
LogisticRegression
библиотеки scikit-learn, который мы использовали в предыду-
щих разделах, может задействовать библиотеку LIBLINEAR, если установить параметр
solver='liblinear'
. LIBLINEAR — это высокооптимизированная библиотека C/C++, раз-
работанная в Национальном университете Тайваня (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

Markus Kammermann

Publisher Resources

ISBN: 9786011100342