Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Dodatek A Rozwiązania ćwiczeń

Rozwiązania ćwiczeń wymagających napisania kodu znajdziesz w notatnikach Jupyter dostępnych pod adresem ftp://ftp.helion.pl/przyklady/uczema.zip.

Rozdział 1. Krajobraz uczenia maszynowego

1. Uczenie maszynowe polega na tworzeniu systemów zdolnych do uczenia się z danych. Przez „uczenie się” mamy na myśli uzyskiwanie coraz lepszych wyników w niektórych zadaniach przy uwzględnieniu określonej miary wydajności.
2. Uczenie maszynowe nadaje się doskonale do złożonych problemów, dla których nie jesteśmy w stanie stworzyć algorytmicznego rozwiązania, do zastępowania długich list ręcznie dostrajanych reguł, do tworzenia ...