Проект представляет собой разработку линейного алгоритма для классификации текстовых данных. Алгоритм будет обучаться на наборе данных, содержащем текстовые описания товаров и их категории. В ходе обучения алгоритм будет извлекать признаки из текста, строить модель и прогнозировать категорию товара. Для оценки качества работы алгоритма будет использоваться метрика accuracy. Проект включает в себя этапы предобработки данных, векторизации текста, обучения модели и тестирования на отложенной выборке. В конечном итоге планируется достичь точности классификации не менее 85%.
Название: «Линейные алгоритмы»
Тип: Реферат
Объект исследования: Линейные алгоритмы в компьютерных науках
Предмет исследования: Применение линейных алгоритмов в задачах машинного обучения
Методы исследования: Анализ литературы, эксперименты с данными, сравнительный анализ алгоритмов
Научная новизна: Исследование применения линейных алгоритмов в конкретной области их применения
Цель проекта: Изучить принципы работы линейных алгоритмов и их применение в практике
Проблема: Недостаточное понимание принципов работы линейных алгоритмов и их ограничений
Целевая аудитория: Студенты и специалисты в области компьютерных наук, интересующиеся машинным обучением
Задачи проекта:
1. Изучить основные принципы работы линейных алгоритмов
2. Провести анализ применения линейных алгоритмов в различных задачах
3. Сравнить эффективность различных линейных алгоритмов
4. Оценить практическую применимость линейных алгоритмов
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Метод опорных векторов (SVM)
- Классификация данных
- Регрессионный анализ
- Кластеризация
- Точность предсказаний
- Скорость обучения
- Устойчивость к шуму
- Анализ медицинских данных
- Рекомендательные системы
- Обработка естественного языка