Модели машины: Масштабные и сборные модели в интернет-магазине Model-car.ru 1:43 1:24 1:18

названы призеры в 12 странах

20 Январь 2022 в 19:00

Михаил Кулешов

Автор: Хуан-Фелипе Муньос

Автор публикации: Михаил Кулешов

Статистика – крайне увлекательная наука, доказывающая: иногда цифры оказываются красноречивее слов. И сегодня вы убедитесь в этом на собственном опыте. 12 редакций Motor1 из дюжины стран бережно собрали данные об автомобилях, ставших в ушедшем году наиболее популярными на внутренних рынках.

Забегая вперед, интерес вызывают как раскладки по объемам продаж, так и сам список моделей. Итак: начинаем с самой «сытной» страны и далее по убывающей.

США: пикапы незыблемы

Дефицит полупроводников не позволил рынку Соединенных Штатов вернуться на доковидные позиции, однако среди представленных в подборке стран Северная Америка лидирует с огромным отрывом. Совокупные продажи трех наиболее популярных моделей достигли 1 825 157 машин. И все они – пикапы. Золото завоевал Ford серии F. Серебро и бронза – на счету RAM и Chevrolet Silverado. Кстати, траки «Голубого овала» оказались самыми массовыми и в Канаде (111 332 экземпляра).

Россия: доминирует Lada

Невероятно, но факт: в 2021-м в нашей стране продали 1 666 780 новых автомобилей. Это на 4% больше, чем годом ранее, но все равно меньше, чем «командные» достижения первой тройки из США. В итоге две державы объединяет лишь то, что на первых строчках – техника отечественных брендов. В ушедшем году на вершину пьедестала забралась «Веста», слегка опередив более бюджетную «Гранту». А третья позиция досталась корейцам и Kia Rio. Общий показатель призеров – 308 069 машин.

Бразилия: странные крайности

На родине футбола, кофе и босса-новы с покупательской способностью все замечательно: три наиболее популярные модели местного рынка нашли 280 206 покупателей. А самым-самым оказался небольшой – размером с Kia Sportage – пикап Fiat Strada, уверенно опередивший компактные хетчбэки Hyundai HB20 и Fiat Argo (оба – 4 метра в длину). Примечательно, что все три модели изначально предназначены для рынка Латинской Америки. Именно Бразилия является крупнейшим его сегментом.

Франция: никаких сюрпризов

Тему городских компактов уверенно подхватывает Франция, где все медали ожидаемо взяли хетчбэки сегмента B. И все же без удивительных фактов не вышло. Впервые с 2004 года (!) Renault Clio уступил в популярности прямому конкуренту из стана Peugeot – модели 208. Зато «бедная родственница» Dacia Sandero продемонстрировала прямо-таки ошеломительную прибавку в сравнении с прошлым годом (+44%). Совокупный объем продаж перечисленных автомобилей – 250 474 экземпляра.

Германия: монополия Volkswagen

Производитель из Вольфсбурга оправдывает свое имя (Volkswagen – «народный автомобиль»), играючи оккупировав на родине весь пьедестал. Второго столь убедительного выступления одного бренда в этой подборке вы не найдете. Впрочем, и здесь есть удивительные закономерности. Несмотря на то, что Golf уверенно опередил кроссоверы T-Roc и Tiguan, доля модели на местном рынке неуклонно падает, а нынешние 3,5% – худший результат с 1980-го. Вместе три лидера собрали 204 572 заказа.

Италия: в бой идут одни старики

Возраст – ничто. Во всяком случае, если речь про автомобили и их успех на Аппенинском полуострове. Первая тройка, разошедшаяся по стране тиражом в 200 852 экземпляра, состоит сплошь из возрастных моделей. Самым популярным в Италии который год становится Fiat Panda, выпускаемый с 2011-го. На второй строчке – «пятисотый», фактически не меняющийся уже без малого 15 лет. Бронзу же на свой счет записывает античная Lancia Ypsilon. Забавно: все три машины построены на одной платформе.

Индонезия: герои местной кухни

Битва за звание самого популярного автомобиля Индонезии кипит нешуточная. На протяжении 14 лет кряду наиболее массовым здесь становился компактный паркетник Toyota Avanza… пока в 2020-м эстафетную палочку не выхватил хэтч Honda Brio. Что сделали тойотовцы? Выкатили новое поколение и отыгрались! А до кучи опередили очень похожий по формату Mitsubishi Xpander (те же три ряда сидений при длине 4,4 метра) и кеи-грузовик Suzuki Carry. Общий тираж первой троицы – 173 587 машин.

Турция: пошатнувшиеся устои

Нет ничего более постоянного, чем любовь турецких автомобилистов (и таксистов – в частности) к недорогим четырехдверкам Fiat. И пусть вас не пугает непривычное уху имя Egea. Подобные шильдики вешают на седаны Tipo, производимые в Турции для внутреннего рынка с 2016 года. С тех пор машина ни разу не отдавала пальму первенства, но теперь Toyota Corolla подобралась обжигающе близко. Третье же место застолбил хэтч Renault Clio HB. Результат на троих – 127 479 автомобиля.

Великобритания: электричество и стиль

«Голубому овалу» должно быть очень обидно: хэтч Fiesta, не покидавший вершину местного чарта с 2009 года, не попал даже в топ-3. И отчасти Ford собственноручно выстрелил себе в ногу, выпустив на рынок кроссовер Puma, перехвативший часть покупателей. В результате золото забрал нерастерявшийся Vauxhall Corsa, опередивший «электричку» Tesla Model 3 и семейство хетчбэков Mini (трех- и пятидверки считали «в кучу»). Вместе перечисленные машины собрали 107 489 заказов.

Аргентина: вы окружены!

С шестизначными числами на сегодня все. Первая тройка аргентинского рынка разошлась тиражом 83 162 экземпляра. И здесь есть важные изменения. Впервые за последние три года первую строчку местного рейтинга занимает не Toyota Hilux. Причем сбросил японский пикап с вершины скромный седан Fiat Cronos – суть уже упомянутый сегодня Argo в четырехдверном форм-факторе. Учитывая подтверждаемую третьей позицией «Амарока» тягу населения к грузовикам – фантастическое достижение.

Испания: нечаянный патриотизм

Первое место немолодого уже B-кроссовера Seat Arona (в серии с 2017-го) должно порадовать местного производителя. Однако победа эта может оказаться пирровой. Истинным героем испанского рынка в уходящем году стало новое поколение паркетника Hyundai Tucson. И есть твердое ощущение, что в 2022-м Arona не выдержит натиска. Да и расположившийся на третьей ступени бюджетник Dacia Sandero не стесняется наступать на пятки. Совокупный результат троицы – 63 623 машины.

Венгрия: так исторически сложилось

На родине «Икаруса» урожай трех наиболее популярных моделей подчеркнуто скромный – 19 344 экземпляра. При этом отчетлива видна тенденция к доминированию бренда Suzuki, чья продукция выпускается на местном заводе в городе Эстергом с 1991 года. Первую строчку с солидным отрывом занимает Vitara, на второй расположился S-Cross (преемник модели SX4, о котором мы уже рассказывали подробно). А на третью «заехал» малыш Fiat 500 – настоящее украшение и без того симпатичных улиц.

Модельный ряд Хавал, цены автомобилей в СПб у официального дилера Хавейл ЛАХТА

Кроссоверы и внедорожники

Haval Dargo X

от 2 969 000 Р

Подробнее о модели Haval Dargo X в наличии

Haval Dargo

от 2 699 000 Р

Подробнее о модели Haval Dargo в наличии

Haval Jolion

от 1 699 000 Р

Подробнее о модели Haval Jolion в наличии

Haval F7

от 2 099 000 Р

Подробнее о модели Haval F7 в наличии

Haval F7x

от 2 099 000 Р

Подробнее о модели Haval F7x в наличии

Haval H9

от 4 099 000 Р

Подробнее о модели Haval H9 в наличии

Пикапы

GWM POER KINGKONG

от 2 799 000 Р

Подробнее о модели GWM POER KINGKONG в наличии

Great Wall Poer

от 3 449 000 Р

Подробнее о модели Great Wall Poer в наличии

Great Wall Wingle 7

от 2 799 000 Р

Подробнее о модели Great Wall Wingle 7 в наличии

Автомобили Haval в Петербурге

Оцените китайские внедорожники Хавал — мощные, маневренные, обладающие отличной проходимостью. Весь модельный ряд Haval адаптирован к российским условиям эксплуатации. Официальный дилер марки в Петербурге предлагает доступные цены и бесплатный тест-драйв машин. Выбирайте стиль, инновационные технологии, прогрессивные инженерные решения. Все это воплощено в линейке новых авто из Китая.

Брендбук Хавел

Компания Хавел ориентирована на выпуск внедорожной техники высшей категории. На сайте нашего автосалона представлены все классы автомобилей от кроссовера до пикапа. Производитель является частью группы Great Wall Motor Company Limited (GWM) и считается ведущим специалистом по внедорожникам в мире.

Отличительные черты автотехники Haval — внедрение инновационных разработок, высокая активная и пассивная безопасность, комфортный салон и стильный дизайн. В нашем автосалоне представлена основная модельная линейка концерна:

• H9
• F7
• F7x
• Jolion
• Dargo X
• Dargo
• Poer Kingkong
• Poer
• Wingle 7

Только уровень стоимости не позволяет отнести эти машины к категории премиум-класса. Технические характеристики делают Хайвел лидером в своем классе. Все авто адаптированы к российскому климату и дорожным условиям.

Хавейл модельный ряд и цены

В онлайн-каталоге официального дилера в Петербурге представлены ведущие модели Haval. Каждую можно заказать в максимальной комплектации — все дополнительные опции доступны в России:

• Н9 от 4 099 000 руб — самый крупный в линейке семиместный внедорожник. Энергичный, выразительный экстерьер, комфортный салон, просторный багажник.
• F7 от 2 199 000 руб — кроссовер премиального уровня, яркий и быстрый. Опережает конкурентов по количеству и качеству цифровых технологий. Высокая маневренность, отличная управляемость, идеальное послушание.
• F7x от 2 249 000 руб — самая скоростная модификация в модельной линейке. Стремительный, элегантный, мощный. Обладает увеличенным клиренсом 191 мм и мотором мощностью 190 л. с.
• JOLION от 1 699 000 руб — яркий городской кроссовер с максимумом ассистентов вождения и систем активной безопасности.
  Притягательный стиль авто легко узнаваем в городском потоке.
• DARGO X от 2 969 000 руб
• DARGO от 2 699 000 руб
• POER KINGKONG от 2 799 000 руб
• POER от 3 599 000 руб — пикап с комфортностью и ходовыми качествами кроссовера. Расширенная функциональность, высокая проходимость и надежность.
• Wingle 7 от 2 799 000 руб — увеличенный пикап с полноприводной трансмиссией. Оснащен турбированным двигателем. Надежный, выносливый, просторный салон и кузов.

Почему стоит выбрать официального дилера?

В России китайские внедорожники Haval — относительно новое явление. Это может стать одним из плюсов для покупателя: на этапе расширения рынка производитель предлагает очень выгодные цены. В автосалоне официального дилера можно купить внедорожник с максимальным цифровым оснащением по цене городского универсала.

Ваши преимущества:

• выгодные скидки и специальные предложения
• гарантийная поддержка
• привлекательные предложения по автострахованию
• бесплатный тест-драйв

Испытайте автомобиль, соответствующий вашему образу жизни, в реальных условиях.

Что такое модели машинного обучения?

Что такое модель машинного обучения?

Модель машинного обучения — это программа, которая может находить закономерности или принимать решения на основе ранее неизвестного набора данных. Например, при обработке естественного языка модели машинного обучения могут анализировать и правильно распознавать намерения, стоящие за ранее неизвестными предложениями или сочетаниями слов. В распознавании изображений модель машинного обучения можно научить распознавать объекты, например автомобили или собак. Модель машинного обучения может выполнять такие задачи, «обучив» ее на большом наборе данных. Во время обучения алгоритм машинного обучения оптимизируется для поиска определенных закономерностей или выходных данных из набора данных в зависимости от задачи. Результат этого процесса — часто компьютерная программа с определенными правилами и структурами данных — называется моделью машинного обучения.

Что такое алгоритм машинного обучения?

Алгоритм машинного обучения — это математический метод поиска закономерностей в наборе данных. Алгоритмы машинного обучения часто основаны на статистике, исчислении и линейной алгебре. Некоторые популярные примеры алгоритмов машинного обучения включают линейную регрессию, деревья решений, случайный лес и XGBoost.

Что такое модельное обучение в машинном обучении?

Процесс запуска алгоритма машинного обучения на наборе данных (называемом обучающими данными) и оптимизации алгоритма для поиска определенных шаблонов или выходных данных называется обучением модели. Полученная функция с правилами и структурами данных называется обученной моделью машинного обучения.

Какие существуют типы машинного обучения?

В целом, большинство методов машинного обучения можно разделить на обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Что такое контролируемое машинное обучение?

В машинном обучении с учителем алгоритму предоставляется набор входных данных, и он вознаграждается или оптимизируется для соответствия набору определенных выходных данных. Например, контролируемое машинное обучение широко используется в распознавании изображений с использованием метода, называемого классификацией. Контролируемое машинное обучение также используется для прогнозирования демографических показателей, таких как рост населения или показатели здоровья, с использованием метода, называемого регрессией.

Что такое неконтролируемое машинное обучение?

При неконтролируемом машинном обучении алгоритму предоставляется входной набор данных, но он не вознаграждается и не оптимизируется для конкретных выходных данных, а вместо этого обучается группировать объекты по общим характеристикам. Например, механизмы рекомендаций в интернет-магазинах основаны на неконтролируемом машинном обучении, в частности на методе, называемом кластеризацией.

Что такое обучение с подкреплением?

При обучении с подкреплением алгоритм обучается с помощью множества экспериментов методом проб и ошибок. Обучение с подкреплением происходит, когда алгоритм постоянно взаимодействует с окружающей средой, а не полагается на обучающие данные. Один из самых популярных примеров обучения с подкреплением — автономное вождение.

Какие существуют модели машинного обучения?

Существует множество моделей машинного обучения, и почти все они основаны на определенных алгоритмах машинного обучения. Популярные алгоритмы классификации и регрессии подпадают под контролируемое машинное обучение, а алгоритмы кластеризации обычно развертываются в сценариях неконтролируемого машинного обучения.

Контролируемое машинное обучение

• Логистическая регрессия: логистическая регрессия используется для определения принадлежности входных данных к определенной группе или нет
• SVM: SVM или машины опорных векторов создают координаты для каждого объекта в n-мерном пространстве и используют гиперплоскость для группировки объектов по общим признакам классифицировать объекты на основе признаков
• Деревья решений: Деревья решений также являются классификаторами, которые используются для определения того, к какой категории относятся входные данные, путем обхода листьев и узлов дерева
• Линейная регрессия: Линейная регрессия используется для выявления взаимосвязей между интересующей переменной и входными данными и прогнозирования ее значений на основе значений входных переменных.
• kNN: метод k ближайших соседей включает в себя группировку ближайших объектов в наборе данных и поиск наиболее часто встречающихся или средних характеристик среди объектов.
• Случайный лес: Случайный лес — это набор множества деревьев решений из случайных подмножеств данных, в результате чего комбинация деревьев может быть более точной в прогнозировании, чем одно дерево решений.
• Алгоритмы повышения: Алгоритмы повышения, такие как Gradient Boosting Machine, XGBoost и LightGBM, используют ансамблевое обучение. Они объединяют прогнозы нескольких алгоритмов (например, деревьев решений) с учетом ошибки предыдущего алгоритма.

Неконтролируемое машинное обучение

• K-средних: Алгоритм K-средних находит сходство между объектами и группирует их в K различных кластеров.
• Иерархическая кластеризация: Иерархическая кластеризация строит дерево вложенных кластеров без указания количества кластеров.

Что такое дерево решений в машинном обучении (ML)?

Дерево решений — это прогностический подход в машинном обучении для определения того, к какому классу принадлежит объект. Как следует из названия, дерево решений представляет собой древовидную блок-схему, в которой класс объекта определяется шаг за шагом с использованием определенных известных условий. Дерево решений, визуализированное в домике у озера Databricks. Источник: https://www.databricks.com/blog/2019/05/02/detecting-financial-fraud-at-scale-with-decision-trees-and-mlflow-on-databricks.html

Что такое регрессия в машинном обучении?

Регрессия в науке о данных и машинном обучении — это статистический метод, который позволяет прогнозировать результаты на основе набора входных переменных. Результат часто является переменной, которая зависит от комбинации входных переменных. Модель линейной регрессии, выполненная на Databricks Lakehouse. Источник: https://www. databricks.com/blog/2015/06/04/simplify-machine-learning-on-spark-with-databricks.html

Что такое классификатор в машинном обучении?

Классификатор — это алгоритм машинного обучения, который присваивает объекту членство в категории или группе. Например, классификаторы используются для определения того, является ли электронное письмо спамом или является ли транзакция мошеннической.

Сколько моделей существует в машинном обучении?

Много! Машинное обучение — это развивающаяся область, и всегда разрабатываются новые модели машинного обучения.

Какая модель лучше всего подходит для машинного обучения?

Модель машинного обучения, наиболее подходящая для конкретной ситуации, зависит от желаемого результата. Например, чтобы предсказать количество покупок автомобилей в городе на основе исторических данных, наиболее полезным может быть такой метод обучения с учителем, как линейная регрессия. С другой стороны, чтобы определить, купит ли потенциальный клиент в этом городе автомобиль, учитывая его доход и историю поездок на работу, лучше всего подойдет дерево решений.

Что такое развертывание модели в машинном обучении (ML)?

Развертывание модели — это процесс предоставления модели машинного обучения для использования в целевой среде — для тестирования или производства. Модель обычно интегрируется с другими приложениями в среде (такими как базы данных и пользовательский интерфейс) через API. Развертывание — это этап, после которого организация может окупить огромные инвестиции, сделанные в разработку модели. Полный жизненный цикл модели машинного обучения в Databricks Lakehouse. Источник: https://www.databricks.com/blog/2019/09/18/productionizing-machine-learning-from-deployment-to-drift-detection.html

Что такое модели глубокого обучения?

Модели глубокого обучения — это класс моделей машинного обучения, которые имитируют то, как люди обрабатывают информацию. Модель состоит из нескольких уровней обработки (отсюда и термин «глубокий») для извлечения признаков высокого уровня из предоставленных данных. Каждый уровень обработки передает более абстрактное представление данных на следующий уровень, а последний уровень обеспечивает более человеческое понимание. В отличие от традиционных моделей машинного обучения, которые требуют маркировки данных, модели глубокого обучения могут обрабатывать большие объемы неструктурированных данных. Они используются для выполнения более похожих на человека функций, таких как распознавание лиц и обработка естественного языка. Упрощенное представление глубокого обучения. Источник: https://www.databricks.com/discover/pages/the-democratization-of-artificial-intelligence-and-deep-learning

Что такое машинное обучение временных рядов?

Модель машинного обучения с временными рядами — это модель, в которой одной из независимых переменных является последовательная продолжительность минут, дней, лет и т. д.), и она оказывает влияние на зависимую или прогнозируемую переменную. Модели машинного обучения временных рядов используются для прогнозирования событий с привязкой ко времени, например погоды на будущей неделе, ожидаемого количества клиентов в будущем месяце, прогноза доходов на будущий год и т.  д.

Где я могу узнать больше о машинном обучении?

• Ознакомьтесь с этой бесплатной электронной книгой, чтобы узнать о многих увлекательных примерах использования машинного обучения, которые внедряются предприятиями по всему миру.
• Чтобы получить более глубокое представление о машинном обучении от экспертов, ознакомьтесь с блогом Databricks Machine Learning.

Описание всех моделей машинного обучения за 6 минут | Теренс Шин

Интуитивное объяснение самых популярных моделей машинного обучения.

Опубликовано в

·

Чтение: 8 мин.

·

5 января 2020 г. Сатурн Облако , а масштабируемая и гибкая платформа обработки данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

В своей предыдущей статье я объяснил, что такое регрессия , и показал, как ее можно использовать в приложении. На этой неделе я расскажу о большинстве распространенных моделей машинного обучения, используемых на практике, чтобы у меня было больше времени на построение и улучшение моделей, а не на объяснение лежащей в их основе теории. Давайте углубимся в это.

Фундаментальная сегментация моделей машинного обучения

Все модели машинного обучения классифицируются как контролируемые или неконтролируемые . Если модель является моделью с учителем, она подразделяется либо на модель регрессии , либо на модель классификации . Ниже мы рассмотрим, что означают эти термины и соответствующие модели, которые попадают в каждую категорию.

Обязательно подпишитесь здесь или на мой эксклюзивный информационный бюллетень , чтобы никогда не пропустить еще одну статью о руководствах по науке о данных, хитростях и советах, жизненных уроках и многом другом!

Обучение с учителем включает в себя изучение функции, которая отображает ввод в вывод на основе примеров пар ввода-вывода [1].

Например, если бы у меня был набор данных с двумя переменными, возрастом (входная) и ростом (выходная), я мог бы реализовать модель контролируемого обучения для прогнозирования роста человека на основе его возраста.

Пример контролируемого обучения

Повторим еще раз: в контролируемом обучении есть две подкатегории: регрессия и классификация.

В моделях регрессии выходные данные непрерывны. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов регрессионных моделей.

Линейная регрессия

Пример линейной регрессии

Идея линейной регрессии заключается в простом поиске линии, которая лучше всего соответствует данным. Расширения линейной регрессии включают множественную линейную регрессию (например, поиск плоскости наилучшего соответствия) и полиномиальную регрессию (например, поиск кривой наилучшего соответствия). Вы можете узнать больше о линейной регрессии в моей предыдущей статье.

Дерево решений

Изображение взято с Kaggle

Деревья решений — популярная модель, используемая в исследованиях операций, стратегическом планировании и машинном обучении. Каждый квадрат выше называется узлом , и чем больше у вас узлов, тем более точным будет ваше дерево решений (как правило). Последние узлы дерева решений, в которых принимается решение, называются листьями дерева. Деревья решений интуитивно понятны и просты в построении, но им не хватает точности.

Если вы хотите протестировать эти алгоритмы машинного обучения, ознакомьтесь с Saturn Cloud , масштабируемой и гибкой платформой для анализа данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

Случайный лес

Случайный лес — это метод ансамблевого обучения, основанный на деревьях решений. Случайные леса включают создание нескольких деревьев решений с использованием наборов исходных данных с начальной загрузкой и случайным выбором подмножества переменных на каждом шаге дерева решений. Затем модель выбирает режим всех прогнозов каждого дерева решений. Какой в ​​этом смысл? Полагаясь на модель «победы большинства», она снижает риск ошибки из-за отдельного дерева.

Например, если бы мы создали одно дерево решений, третье дерево предсказывало бы 0. Но если бы мы полагались на режим всех 4 деревьев решений, предсказанное значение было бы 1. Это сила случайных лесов.

StatQuest проделал потрясающую работу, подробно изучив этот вопрос. Глянь сюда.

Нейронная сеть

Визуальное представление нейронной сети

Нейронная сеть по существу является сетью математических уравнений. Он принимает одну или несколько входных переменных и, проходя через сеть уравнений, получает одну или несколько выходных переменных. Вы также можете сказать, что нейронная сеть принимает вектор входных данных и возвращает вектор выходных данных, но в этой статье я не буду углубляться в матрицы.

Синие кружки представляют входной слой , черные кружки представляют скрытых слоя, и зеленые кружки представляют выходной слой . Каждый узел в скрытых слоях представляет как линейную функцию, так и функцию активации, через которую проходят узлы в предыдущем слое, что в конечном итоге приводит к результату в зеленых кругах.

• Если вы хотите узнать больше об этом, ознакомьтесь с моим объяснением нейронных сетей для начинающих.

Обязательно подпишитесь здесь или на мой эксклюзивный информационный бюллетень 9006 6 , чтобы не пропустить еще одну статью о руководствах по науке о данных, хитростях и советах, жизненных уроках и более!

В моделях классификации выходные данные являются дискретными. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов моделей классификации.

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия аналогична линейной регрессии, но используется для моделирования вероятности конечного числа результатов, обычно двух. Существует ряд причин, по которым логистическая регрессия используется вместо линейной регрессии при моделировании вероятностей результатов (см. здесь). По сути, логистическое уравнение создается таким образом, что выходные значения могут быть только между 0 и 1 (см. ниже).

Если вы хотите протестировать эти алгоритмы машинного обучения, ознакомьтесь с Saturn Cloud , масштабируемой и гибкой платформой для анализа данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

Машина опорных векторов

Машина опорных векторов — это метод контролируемой классификации, который на самом деле может быть довольно сложным, но довольно интуитивно понятным на самом базовом уровне.

Предположим, что есть два класса данных. Машина опорных векторов найдет гиперплоскость или граница между двумя классами данных, которая максимизирует разницу между двумя классами (см. ниже). Есть много плоскостей, которые могут разделить два класса, но только одна плоскость может максимизировать запас или расстояние между классами.

Если вы хотите углубиться в детали, Саван написал здесь отличную статью о машинах опорных векторов.

Наивный байесовский

Наивный байесовский — еще один популярный классификатор, используемый в науке о данных. Идея, лежащая в основе этого, основана на теореме Байеса:

Говоря простым языком, это уравнение используется для ответа на следующий вопрос. «Какова вероятность y (моя выходная переменная) при заданном X? И из-за наивного предположения, что переменные независимы для данного класса, вы можете сказать, что:

Кроме того, убрав знаменатель, мы можем сказать, что P(y|X) пропорционально правой части.

Таким образом, цель состоит в том, чтобы найти класс y с максимальной пропорциональной вероятностью.

Посмотрите мою статью « Математическое объяснение наивного Байеса ” если вы хотите более подробное объяснение!

Дерево решений, случайный лес, нейронная сеть

Эти модели следуют той же логике, что и описанная выше. Единственное отличие состоит в том, что этот вывод является дискретным, а не непрерывным.

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя используется для создания выводов и поиска закономерностей на основе входных данных без ссылок на помеченные результаты. Два основных метода, используемых в неконтролируемом обучении, включают кластеризацию и уменьшение размерности.

Если вы хотите протестировать эти алгоритмы машинного обучения, ознакомьтесь с Saturn Cloud , масштабируемой и гибкой платформой для анализа данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

Взято из GeeksforGeeks

Кластеризация — это неконтролируемый метод, который включает группировку или кластеризацию точек данных. Он часто используется для сегментации клиентов, обнаружения мошенничества и классификации документов.

Общие методы кластеризации включают кластеризацию k-средних , иерархическую кластеризацию , кластеризацию среднего сдвига и кластеризацию на основе плотности . Хотя у каждого метода есть свой метод поиска кластеров, все они направлены на достижение одной и той же цели.

Снижение размерности — это процесс уменьшения числа рассматриваемых случайных величин путем получения набора главных переменных [2]. Проще говоря, это процесс уменьшения размерности вашего набора функций (еще более простыми словами, уменьшения количества функций). Большинство методов уменьшения размерности можно разделить на 9 категорий.0134 удаление признаков или извлечение признаков.

Популярный метод уменьшения размерности называется анализом основных компонентов.

Анализ главных компонентов (АГК)

В простейшем смысле АКП включает проецирование данных более высокого измерения (например, 3 измерения) в меньшее пространство (например, 2 измерения). Это приводит к более низкому измерению данных (2 измерения вместо 3 измерений) при сохранении всех исходных переменных в модели.

Здесь довольно много математики. Если вы хотите узнать об этом больше…

Прочтите эту замечательную статью о PCA здесь.

Если вы предпочитаете смотреть видео, StatQuest объясняет PCA за 5 минут здесь.

Если вы хотите протестировать эти алгоритмы машинного обучения, ознакомьтесь с Saturn Cloud , масштабируемой и гибкой платформой для анализа данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

Обязательно подпишитесь на здесь , чтобы никогда не пропустить новую статью о руководствах по науке о данных, хитростях и советах, жизненных уроках и многом другом!

Надеюсь, вам было интересно и познавательно. Дайте мне знать, какая ваша любимая визуализация данных за 2022 год в комментариях!

Не знаете, что читать дальше? Я подобрал для вас еще одну статью:

БОЛЕЕ 100 вопросов и ответов на собеседовании с Data Scientist!

Вопросы для интервью от Amazon, Google, Facebook, Microsoft и других компаний!

в направлении datascience.