머신러닝 예측 예제

valid[`예측`] = 0.0 유효한[`예측`] = closing_price rms=np.sqrt(np.mean(np.a(np.array(유효한[`닫기]])-np.array(valid[`예측`)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))는 기계 학습이 통계에 크게 빌드됩니다. 예를 들어, 학습을 위해 기계를 훈련할 때 통계적으로 유의한 무작위 표본을 학습 데이터로 제공해야 합니다. 교육 집합이 무작위가 아닌 경우 실제로 는 없는 기계 학습 패턴의 위험을 실행합니다. 그리고 교육 세트가 너무 작으면 (많은 수의 법칙 참조), 우리는 충분히 배우지 못하고 부정확한 결론에 도달 할 수도 있습니다. 예를 들어 상위 경영진의 데이터를 기반으로 회사 전체의 만족도 패턴을 예측하려고 하면 오류가 발생하기 쉽습니다. 우리는 기계 학습 분야의 기본 이론의 대부분을 다루었지만 물론 표면을 거의 긁지 않았습니다. 기계 학습 알고리즘은 인간의 개입 없이 데이터에서 학습하고 경험에서 개선할 수 있는 프로그램입니다. 학습 과제에는 입력을 출력에 매핑하는 함수 학습, 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조를 학습하는 것이 포함될 수 있습니다. 또는 `인스턴스 기반 학습`으로 새 인스턴스에 대해 새 인스턴스(행)를 메모리에 저장된 학습 데이터의 인스턴스와 비교하여 클래스 레이블이 생성됩니다. `인스턴스 기반 학습`은 특정 인스턴스에서 추상화를 생성하지 않습니다. 대부분의 감독 학습 응용 프로그램에서 궁극적인 목표는 미세조정된 예측 함수 h(x)(“가설”이라고도 함)를 개발하는 것입니다.

“학습”은 정교한 수학적 알고리즘을 사용하여 이 기능을 최적화하여 특정 도메인에 대한 입력 데이터 x(예: 집의 평방 피트)를 정확하게 예측하여 몇 가지 흥미로운 값 h(x)를 정확하게 예측할 수 있도록 합니다(예: 시장 가격 집). (이 게시물은 원래 KDNuggets에 게시 된 10 알고리즘 기계 학습 엔지니어가 알아야 할. 허가하에 다시 게시되었으며 2019년에 마지막으로 업데이트되었습니다). 유능한 ML 디자이너의 공급은 아직이 수요를 따라 잡지 못했습니다. 이것에 대한 주요 이유는 ML이 단지 평범한 까다로운 것입니다. 이 기계 학습 자습서에서는 ML 이론의 기본 을 소개하고 공통 된 주제와 개념을 내려 놓고 논리를 쉽게 따르고 기계 학습 기본 사항에 익숙해지도록합니다. 머신 러닝(ML)은 ML이 데이터 마이닝, 자연어 처리, 이미지 인식 및 전문가 시스템과 같은 광범위한 중요한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있다는 인식이 높아짐에 따라 자체적으로 출시되고 있습니다. ML은 이러한 모든 도메인 과 그 이상에서 잠재적인 솔루션을 제공하며 미래 문명의 기둥이 될 것입니다. 머신 러닝은 금융 및 금융 부문에서 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 그것은 금융 서비스의 인기 뒤에 원동력입니다.

머신 러닝은 은행, 금융 기관이 현명한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신 러닝은 금융 서비스가 계좌 폐쇄가 발생하기 전에 발견할 수 있도록 도와줍니다. 또한 고객의 지출 패턴을 추적할 수 있습니다. 기계 학습은 시장 분석을 수행할 수도 있습니다.