August 2014
Intermediate to advanced
328 pages
10h 7m
Polish
Do tej pory omówiono kilka klasyfikatorów, z których większość jest odpowiednia do przewidywania, do jakiej kategorii należy nowa porcja danych. Jednakże klasyfikatory bayesowskie, drzewa decyzyjne i maszyny wektorów nośnych (zostaną zaprezentowane w następnym rozdziale) nie są najlepszymi algorytmami do tworzenia przewidywań dotyczących danych liczbowych na podstawie wielu różnych atrybutów, takich jak ceny. W tym rozdziale zajmiemy się algorytmami, które mogą być uczone w celu określania przewidywań liczbowych na podstawie zaprezentowanych wcześniej przykładów, a nawet w celu wyświetlania rozkładów prawdopodobieństwa na potrzeby przewidywań, aby ułatwić użytkownikowi interpretację tego, jak przewidywanie zostało ...