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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Methods of Machine Learning

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Abstract

The article discusses machine learning methods. Methods are taken as an example, ways to study under observation and training, as well as training with partial attraction of a teacher based on experiments and research. Presented options for the main types of machine learning models for each method. An isolated structure of any machine learning model is analyzed. The main component of the main component is considered, which is a statistical operation on orthogonal transformation, translating observation of variables into a set of main component—values. Dana Library “Scikit-Learn”, in which most machine learning algorithms are implemented. Described by the “Random Forest” algorithm, which is used in “Sberbank” to predict the non-payment and bankruptcies of companies and IP. In conclusion, describes what tasks can be solved depending on the choice of learning.

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Literatur
3.
Zurück zum Zitat Bangert, P.: Machine learning. In P. Bangert (Ed.), Machine learning and data science in the power generation industry (pp. 41–75). Elsevier, Amsterdam (2021) Bangert, P.: Machine learning. In P. Bangert (Ed.), Machine learning and data science in the power generation industry (pp. 41–75). Elsevier, Amsterdam (2021)
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Metadaten
Titel
Methods of Machine Learning
verfasst von
S. A. Chevereva
Copyright-Jahr
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-83175-2_110

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