The next section delves into the world of unsupervised learning where algorithms discover patterns and relationships within the data without any prior knowledge of outputs or labels The discussion explores clustering techniques dimensionality reduction and density-based methods including kMeans hierarchical clustering PCA and DBSCAN Finally the book concludes with semi-supervised learning algorithms which combine elements of supervised and unsupervised learning to leverage both labeled and unlabeled data. Machine Learning Algorithms Simplified: A Comprehensive Guide to Supervised, Unsupervised, and Semi-Supervised Algorithms is a book that seeks to demystify the complex world of machine learning for readers of all backgrounds and skill levels. The book is divided into three main sections, each focusing on a different aspect of machine learning: supervised learning, unsupervised learning, and semi-supervised learning. In the first section, the author provides an in-depth explanation of supervised learning, covering a variety of algorithms such as linear regression, logistic regression, decision trees, and support vector machines. These algorithms are trained on labeled data, allowing them to learn the relationship between inputs and outputs. This section is designed to provide a comprehensive introduction to the fundamental concepts of supervised learning, making it accessible to complete beginners and experienced professionals alike. The second section delves into the realm of unsupervised learning, where algorithms discover patterns and relationships within the data without any prior knowledge of outputs or labels. Techniques such as clustering, dimensionality reduction, and density-based methods like k-means, hierarchical clustering, PCA, and DBSCAN are explored in detail. This section emphasizes the importance of understanding these techniques to uncover hidden insights and reveal underlying structures in the data. The final section focuses on semi-supervised learning, combining elements of both supervised and unsupervised learning to leverage both labeled and unlabeled data. By leveraging both types of data, semi-supervised learning can improve the accuracy and efficiency of machine learning models.

Следующий раздел углубляется в мир неконтролируемого обучения, где алгоритмы обнаруживают закономерности и отношения в данных без каких-либо предварительных знаний о результатах или метках. Обсуждение исследует методы кластеризации, уменьшение размерности и методы, основанные на плотности, включая иерархическую кластеризацию kMeans PCA и DBSCAN. Наконец, книга завершается алгоритмами полу-контролируемого обучения, которые объединяют элементы контролируемого и неконтролируемого обучения использовать как маркированные, так и немаркированные данные. Алгоритмы машинного обучения (англ. Machine arning Algorithms mplified: A Comprehensive Guide to Supervised, Unsupervised, and Semi-Supervised Algorithms) - книга, которая стремится демистифицировать сложный мир машинного обучения для читателей любого уровня подготовки. Книга разделена на три основных раздела, каждый из которых фокусируется на различных аспектах машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с полу учителем. В первом разделе автор дает подробное объяснение обучения с учителем, охватывающее различные алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и машины опорных векторов. Эти алгоритмы обучаются на помеченных данных, что позволяет им изучить взаимосвязь между входными и выходными данными. Этот раздел предназначен для всестороннего ознакомления с фундаментальными концепциями обучения с учителем, что делает его доступным как для начинающих, так и для опытных специалистов. Второй раздел углубляется в область неконтролируемого обучения, где алгоритмы обнаруживают закономерности и отношения в данных без какого-либо предварительного знания результатов или меток. Такие методы, как кластеризация, уменьшение размерности и основанные на плотности методы, такие как k-средние, иерархическая кластеризация, PCA и DBSCAN, подробно изучены. В этом разделе подчеркивается важность понимания этих методов для раскрытия скрытых идей и выявления основных структур в данных. Заключительный раздел посвящен полу-контролируемому обучению, сочетающему элементы как контролируемого, так и неконтролируемого обучения для использования как маркированных, так и немаркированных данных. Используя оба типа данных, полуавтоматическое обучение может повысить точность и эффективность моделей машинного обучения.

La section suivante s'étend dans le monde de l'apprentissage non contrôlé, où les algorithmes découvrent des schémas et des relations dans les données sans aucune connaissance préalable des résultats ou des étiquettes. La discussion porte sur les méthodes de clustering, la réduction de dimension et les méthodes basées sur la densité, y compris le clustering hiérarchique de kMeans PCA et DBSCAN. Enfin, le livre est complété par des algorithmes d'apprentissage semi-contrôlé qui combinent des éléments d'apprentissage supervisé et non contrôlé pour utiliser à la fois des données marquées et non marquées. Algorithmes d'apprentissage automatique (anglais Machine arning Algorithms mplified : A Comprehensive Guide to Supervised, Unsupervised, and Semi-Supervised Algorithms) est un livre qui vise à démystifier le monde complexe de l'apprentissage automatique pour les lecteurs de tout niveau de formation. livre est divisé en trois sections principales, chacune se concentrant sur différents aspects de l'apprentissage automatique : l'apprentissage avec un professeur, l'apprentissage sans professeur et l'apprentissage avec un professeur de sexe. Dans la première section, l'auteur donne une explication détaillée de l'apprentissage avec l'enseignant, couvrant différents algorithmes tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision et les machines de vecteurs de référence. Ces algorithmes sont formés sur des données marquées, ce qui leur permet d'étudier la relation entre les données d'entrée et de sortie. Cette section est conçue pour vous familiariser avec les concepts fondamentaux de l'apprentissage avec l'enseignant, ce qui le rend accessible aux débutants et aux professionnels expérimentés. La deuxième section est approfondie dans le domaine de l'apprentissage non contrôlé, où les algorithmes détectent les schémas et les relations dans les données sans connaissance préalable des résultats ou des étiquettes. Des méthodes telles que le clustering, la réduction de la dimension et des méthodes basées sur la densité telles que le k-medium, le clustering hiérarchique, le PCA et le DBSCAN ont été étudiées en détail. Cette section souligne l'importance de comprendre ces méthodes pour révéler les idées cachées et identifier les structures sous-jacentes dans les données. La dernière section est consacrée à l'apprentissage semi-contrôlé, qui combine des éléments d'apprentissage supervisés et non contrôlés pour utiliser à la fois des données marquées et non marquées. En utilisant les deux types de données, l'apprentissage semi-automatique peut améliorer la précision et l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique.

La siguiente sección se adentra en el mundo del aprendizaje incontrolado, donde los algoritmos detectan patrones y relaciones en los datos sin ningún conocimiento previo de los resultados o las etiquetas. La discusión explora los métodos de agrupamiento, la reducción de la dimensión y los métodos basados en la densidad, incluyendo la agrupación jerárquica de kMeans PCA y DBSCAN. Finalmente, el libro se completa con algoritmos de aprendizaje semi-controlado que combinan elementos de aprendizaje controlado e incontrolado para usar tanto datos etiquetados como no marcados. Algoritmos de aprendizaje automático (en inglés: Machine arning Algorithms mplified: A Comprehensive Guide to Supervised, Unsupervised, and Semi-Supervised Algorithms) es un libro que busca desmitificar el complejo mundo del aprendizaje automático para los lectores de cualquier nivel de preparación. libro se divide en tres secciones principales, cada una de las cuales se centra en diferentes aspectos del aprendizaje automático: aprender con un profesor, aprender sin un profesor y aprender con un maestro de sexo. En el primer apartado, el autor da una explicación detallada del aprendizaje con el profesor, abarcando diferentes algoritmos como la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de referencia. Estos algoritmos se aprenden de los datos marcados, lo que les permite estudiar la relación entre la entrada y la salida. Esta sección está diseñada para familiarizarse de manera integral con los conceptos fundamentales del aprendizaje con el maestro, haciéndolo accesible tanto para principiantes como para profesionales experimentados. La segunda sección se adentra en el campo del aprendizaje incontrolado, donde los algoritmos detectan patrones y relaciones en los datos sin ningún conocimiento previo de resultados o etiquetas. Se han estudiado en detalle técnicas como la clusterización, la reducción de la dimensión y técnicas basadas en la densidad, como la k-media, la clusterización jerárquica, el PCA y el DBSCAN. Esta sección destaca la importancia de comprender estos métodos para revelar ideas ocultas e identificar estructuras básicas en los datos. La sección final se centra en el aprendizaje semi-controlado, que combina elementos de aprendizaje controlados y no controlados para utilizar datos marcados y no marcados. Utilizando ambos tipos de datos, el aprendizaje semiautomático puede mejorar la precisión y eficiencia de los modelos de aprendizaje automático.

A secção seguinte aprofunda-se para um mundo de aprendizagem descontrolada, onde algoritmos detectam padrões e relações nos dados sem conhecimento prévio sobre resultados ou marcas. Pesquisa técnicas de clusterização, redução de dimensões e técnicas baseadas em densidade, incluindo clusterização hierárquica kMeans PCA e DBSCAN. Por fim, o livro é concluído com algoritmos de ensino semi-controlado que combinam elementos de treinamento controlado e descontrolado usando tanto dados marcados como não marcados. Algoritmos de aprendizagem de máquinas (inglês Máquina arning Algorithms mplified: A Comprehensive Guia to Supervised, Unsupervised, and Semi-Supervised Algorithms) é um livro que busca desmistificar o complexo mundo do aprendizado de máquinas para leitores de qualquer nível de treinamento. O livro é dividido em três seções principais, cada uma focando em vários aspectos da aprendizagem de máquinas: aprender com um professor, estudar sem um professor e aprender com o sexo como professor. Na primeira seção, o autor fornece uma explicação detalhada do aprendizado com o professor, que abrange vários algoritmos, tais como regressão linear, regressão logística, árvores de soluções e máquinas de vetores de apoio. Estes algoritmos são treinados com dados marcados, permitindo que eles estudem a relação entre os dados de entrada e saída. Esta seção é concebida para conhecer os conceitos fundamentais do ensino com o professor, tornando-o acessível tanto para os iniciantes quanto para os profissionais experientes. A segunda seção é aprofundada para o aprendizado descontrolado, onde algoritmos detectam padrões e relações em dados sem conhecimento prévio de resultados ou marcas. Técnicas como clusterização, redução de dimensões e métodos baseados na densidade, tais como k-médio, clusterização hierárquica, PCA e DBSCAN, foram detalhadas. Esta seção enfatiza a importância de compreender esses métodos para revelar ideias ocultas e identificar estruturas básicas nos dados. A seção final é dedicada ao treinamento semi-controlado, que combina elementos de treinamento controlado e descontrolado para o uso de dados marcados e não marcados. Usando ambos os tipos de dados, o treinamento semiautomático pode aumentar a precisão e eficiência dos modelos de aprendizado de máquina.

La sezione successiva si approfondisce nel mondo dell'apprendimento incontrollato, dove gli algoritmi rilevano schemi e relazioni nei dati senza alcuna conoscenza preliminare dei risultati o delle etichette. La discussione esamina i metodi di clustering, la riduzione della dimensione e i metodi basati sulla densità, inclusi i cluster gerarchici PCA e DBSCAN. Infine, il libro viene completato da algoritmi di apprendimento a metà controllo che combinano gli elementi di apprendimento controllato e non controllato utilizzando sia dati marcati che dati non marcati. Gli algoritmi di apprendimento automatico (inglese Machine arning Algorithms Commlified: A Comprehensive Guide to Supervised, Unsupervised, and Semi-Supervised Algorithms) sono un libro che cerca di demistizzare il complesso mondo dell'apprendimento automatico per i lettori di qualsiasi livello di preparazione. Il libro è suddiviso in tre sezioni principali, ognuna focalizzata su diversi aspetti dell'apprendimento automatico: l'apprendimento con l'insegnante, l'apprendimento senza insegnante e l'apprendimento con il genere. Nella prima sezione, l'autore fornisce una spiegazione dettagliata dell'apprendimento con l'insegnante, che comprende diversi algoritmi come regressione lineare, regressione logistica, alberi di soluzioni e macchine vettori di supporto. Questi algoritmi vengono studiati sui dati contrassegnati, consentendo loro di esaminare la relazione tra i dati di input e quelli di output. Questa sezione è progettata per conoscere i concetti fondamentali dell'apprendimento con l'insegnante, rendendolo accessibile sia agli aspiranti che ai professionisti esperti. La seconda sezione viene approfondita nel campo dell'apprendimento incontrollato, dove gli algoritmi rilevano gli schemi e le relazioni nei dati senza alcuna conoscenza preliminare dei risultati o delle etichette. Metodi quali clustering, riduzione della dimensione e metodi basati sulla densità, quali k-medio, clustering gerarchico, PCA e DBSCAN, sono stati approfonditi. Questa sezione sottolinea l'importanza di comprendere questi metodi per divulgare le idee nascoste e identificare le strutture principali nei dati. La sezione finale è dedicata all'apprendimento semi-controllato, che combina gli elementi di apprendimento controllati e non controllati per l'utilizzo di dati sia marcati che non. Utilizzando entrambi i tipi di dati, l'apprendimento semiautomatico può migliorare l'accuratezza e l'efficienza dei modelli di apprendimento automatico.

Der folgende Abschnitt taucht ein in die Welt des unkontrollierten rnens, in der Algorithmen Muster und Zusammenhänge in Daten ohne Vorkenntnisse von Ergebnissen oder Labels erkennen. Die Diskussion untersucht Clustering-Techniken, Dimensionsreduktion und dichtebasierte Techniken, einschließlich kMeans hierarchische Clustering von PCA und DBSCAN. Schließlich schließt das Buch mit semi-kontrollierten rnalgorithmen, die Elemente des kontrollierten und unkontrollierten rnens kombinieren, um sowohl markierte als auch unmarkierte Daten zu verwenden. Machine arning Algorithms mplified: A Comprehensive Guide to Supervised, Unsupervised, and Semi-Supervised Algorithms ist ein Buch, das versucht, die komplexe Welt des maschinellen rnens für ser aller Ausbildungsstufen zu entmystifizieren. Das Buch ist in drei Hauptabschnitte unterteilt, die sich jeweils auf verschiedene Aspekte des maschinellen rnens konzentrieren: das rnen mit dem hrer, das rnen ohne den hrer und das rnen mit dem hrer. Im ersten Abschnitt gibt der Autor eine detaillierte Erklärung des unterrichteten rnens, die verschiedene Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und Stützvektormaschinen umfasst. Diese Algorithmen lernen aus den markierten Daten und können so die Beziehung zwischen Eingangs- und Ausgangsdaten untersuchen. Dieser Abschnitt soll eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte des rnens mit einem hrer bieten und ihn sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Fachleute zugänglich machen. Der zweite Abschnitt vertieft sich in den Bereich des unkontrollierten rnens, in dem Algorithmen Muster und Beziehungen in Daten ohne vorherige Kenntnis der Ergebnisse oder Tags erkennen. Techniken wie Clustering, Dimensionsreduktion und dichtebasierte Methoden wie k-Mittel, hierarchische Clustering, PCA und DBSCAN werden eingehend untersucht. In diesem Abschnitt wird hervorgehoben, wie wichtig es ist, diese Techniken zu verstehen, um versteckte Erkenntnisse aufzudecken und die zugrunde liegenden Strukturen in den Daten zu identifizieren. Der letzte Abschnitt konzentriert sich auf semi-kontrolliertes rnen und kombiniert Elemente von sowohl kontrolliertem als auch unkontrolliertem rnen, um sowohl markierte als auch unmarkierte Daten zu verwenden. Durch die Verwendung beider Datentypen kann halbautomatisches rnen die Genauigkeit und Effizienz von Machine-arning-Modellen verbessern.

Następna sekcja zagłębia się w świat niezabezpieczonego uczenia się, gdzie algorytmy wykrywają wzory i relacje w danych bez wcześniejszej wiedzy o wynikach lub etykietach. Dyskusja bada techniki klastrowania, redukcję wymiarów i techniki oparte na gęstości, w tym hierarchiczne klastry kMeans PCA i DBSCAN. Na koniec książka kończy się półinterpretowanymi algorytmami uczenia się, które łączą w sobie elementy nadzorowanego i niestrzeżonego uczenia się w celu wykorzystania zarówno danych oznakowanych, jak i nieznakowanych. Algorytmy uczenia maszynowego Uproszczone: Kompleksowy przewodnik po nadzorowanych, niezagospodarowanych i półinstrumentowanych algorytmach to książka, która stara się zdementować złożony świat uczenia się maszynowego dla czytelników wszystkich umiejętności. Książka podzielona jest na trzy główne sekcje, z których każda koncentruje się na różnych aspektach uczenia maszynowego: nadzorowanym uczeniu się, nieupewnionym uczeniu się oraz półinstrumentowanym uczeniu się. W pierwszej sekcji autor przedstawia szczegółowe wyjaśnienie nadzorowanego uczenia się, obejmujące różne algorytmy, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne i obsługa maszyn wektorowych. Algorytmy te są szkolone na oznaczonych danych, co pozwala im poznać relację między danymi wejściowymi i wyjściowymi. Sekcja ta ma zapewnić kompleksowe wprowadzenie do podstawowych koncepcji kształcenia kierowanego przez nauczyciela, dzięki czemu będzie dostępna zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych specjalistów. Druga sekcja rozpoczyna się w dziedzinie uczenia się bez nadzoru, gdzie algorytmy wykrywają wzory i relacje w danych bez wcześniejszej wiedzy o wynikach lub etykietach. Szczegółowo zbadano metody takie jak klastrowanie, redukcja wymiarów i metody oparte na gęstości, takie jak k-means, klastrowanie hierarchiczne, PCA i DBSCAN. Sekcja ta podkreśla znaczenie zrozumienia tych technik w celu odkrycia ukrytych idei i zidentyfikowania podstawowych struktur w danych. Sekcja końcowa skupia się na uczeniu się pod nadzorem, łącząc elementy zarówno nadzorowanego, jak i niezastrzeżonego uczenia się w celu wykorzystania zarówno danych oznakowanych, jak i nieujętych. Wykorzystując oba rodzaje danych, semi-automatyczne uczenie się może poprawić dokładność i wydajność modeli uczenia maszynowego.

החלק הבא מתעמק בעולם של למידה ללא פיקוח, שבו אלגוריתמים מזהים דפוסים ומערכות יחסים בנתונים ללא כל ידע מוקדם על תוצאות או תוויות. הדיון בוחן טכניקות קיבוצים, צמצום מימדים וטכניקות מבוססות צפיפות, כולל קיבוצים היררכיים של kMINS PCA ו-DBSCAN. לבסוף, הספר מסיים עם אלגוריתמי למידה מפוקחים למחצה המשלבים אלמנטים של למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת אלגוריתם למידת מכונה (באנגלית: Machine arning Algorithms mplied: A Complication Guide to Supervised, Unsupervised, and Semi-Supervised Algorithms) הוא ספר המבקש לדכא את העולם המורכב של למידת מכונה. הספר מחולק לשלושה חלקים עיקריים, שכל אחד מהם מתמקד בהיבטים שונים של למידת מכונה: למידה מפוקחת, למידה ללא השגחה ולמידה מפוקחת למחצה. בחלק הראשון, המחבר נותן הסבר מפורט של למידה מפוקחת, המכסה אלגוריתמים שונים כגון רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה ומכונות וקטוריות תומכות. אלגוריתמים אלה מאומנים על נתונים מתויגים, ומאפשרים להם ללמוד את הקשר בין נתוני הקלט והפלט. סעיף זה נועד לספק מבוא מקיף למושגי היסוד של למידה בהנהגת מורים, מה שהופך אותה נגישה הן למתחילים והן לאנשי מקצוע מנוסים. החלק השני מתעמק בתחום הלמידה ללא השגחה, שבו אלגוריתמים מזהים תבניות ויחסים בנתונים ללא כל ידע מוקדם על תוצאות או תוויות. שיטות כגון קיבוצים, צמצום ממדים ושיטות מבוססות צפיפות כגון k-means, קיבוצים היררכיים, PCA ו-DBSCAN נחקרו לפרטי פרטים. סעיף זה מדגיש את החשיבות של הבנת טכניקות אלה לחשוף רעיונות נסתרים ולזהות מבנים בסיסיים בנתונים. החלק האחרון מתמקד בלמידה מפוקחת למחצה, המשלבת אלמנטים של למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת לשימוש הן במידע מתויג והן במידע לא מתויג. על ידי שימוש בשני סוגי הנתונים, למידה חצי אוטומטית יכולה לשפר את הדיוק והיעילות של מודלים למידת מכונה.''

Bir sonraki bölüm, algoritmaların, sonuçlar veya etiketler hakkında önceden bilgi sahibi olmadan verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tespit ettiği denetimsiz öğrenme dünyasına giriyor. Tartışma, kMeans PCA ve DBSCAN'ın hiyerarşik kümelenmesi de dahil olmak üzere kümeleme tekniklerini, boyutsallığın azaltılmasını ve yoğunluğa dayalı teknikleri araştırıyor. Son olarak, kitap, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme unsurlarını hem etiketli hem de etiketlenmemiş verileri kullanmak için birleştiren yarı denetimli öğrenme algoritmalarıyla sona ermektedir. Makine Öğrenimi Algoritmaları Basitleştirilmiş: Denetimli, Denetimsiz ve Yarı Denetimli Algoritmalar için Kapsamlı Bir Kılavuz, tüm yeteneklerin okuyucuları için makine öğreniminin karmaşık dünyasını açığa çıkarmayı amaçlayan bir kitaptır. Kitap, her biri makine öğreniminin farklı yönlerine odaklanan üç ana bölüme ayrılmıştır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve yarı denetimli öğrenme. İlk bölümde, yazar doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve destek vektör makineleri gibi çeşitli algoritmaları kapsayan denetimli öğrenmenin ayrıntılı bir açıklamasını verir. Bu algoritmalar, etiketli veriler üzerinde eğitilir ve giriş ve çıkış verileri arasındaki ilişkiyi öğrenmelerini sağlar. Bu bölüm, öğretmen tarafından yönetilen öğrenmenin temel kavramlarına kapsamlı bir giriş sağlamayı ve hem yeni başlayanlar hem de deneyimli profesyoneller için erişilebilir olmasını amaçlamaktadır. İkinci bölüm, algoritmaların, sonuçlar veya etiketler hakkında önceden bilgi sahibi olmadan verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tespit ettiği denetimsiz öğrenme alanına girer. Kümeleme, boyut azaltma ve k-means, hiyerarşik kümeleme, PCA ve DBSCAN gibi yoğunluk tabanlı yöntemler ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu bölüm, gizli fikirleri ortaya çıkarmak ve verilerdeki temel yapıları tanımlamak için bu teknikleri anlamanın önemini vurgulamaktadır. Son bölüm, hem denetlenen hem de denetlenmeyen öğrenme unsurlarını hem etiketli hem de etiketlenmemiş verileri kullanmak için birleştiren yarı denetimli öğrenmeye odaklanmaktadır. Her iki veri türünü de kullanarak, yarı otomatik öğrenme, makine öğrenme modellerinin doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir.

يتعمق القسم التالي في عالم التعلم غير الخاضع للإشراف، حيث تكتشف الخوارزميات الأنماط والعلاقات في البيانات دون أي معرفة مسبقة بالنتائج أو الملصقات. تستكشف المناقشة تقنيات التجميع وتقليل الأبعاد والتقنيات القائمة على الكثافة، بما في ذلك التجميع الهرمي لـ kMeans PCA و DBSCAN. أخيرًا، يختتم الكتاب بخوارزميات التعلم شبه الخاضعة للإشراف والتي تجمع بين عناصر التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف لاستخدام كل من البيانات المسجلة وغير المسماة. تبسيط خوارزميات التعلم الآلي: دليل شامل للخوارزميات الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف وشبه الخاضعة للإشراف هو كتاب يسعى إلى إزالة الغموض عن عالم التعلم الآلي المعقد للقراء من جميع القدرات. ينقسم الكتاب إلى ثلاثة أقسام رئيسية، يركز كل منها على جوانب مختلفة من التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم شبه الخاضع للإشراف. في القسم الأول، يقدم المؤلف شرحًا مفصلاً للتعلم الخاضع للإشراف، ويغطي خوارزميات مختلفة مثل الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، وآلات ناقلات الدعم. يتم تدريب هذه الخوارزميات على البيانات الموسومة، مما يسمح لها بمعرفة العلاقة بين بيانات الإدخال والإخراج. ويهدف هذا الفرع إلى تقديم مقدمة شاملة للمفاهيم الأساسية للتعلم الذي يقوده المعلمون، وجعله في متناول المبتدئين والمهنيين ذوي الخبرة. يتعمق القسم الثاني في مجال التعلم غير الخاضع للإشراف، حيث تكتشف الخوارزميات الأنماط والعلاقات في البيانات دون أي معرفة مسبقة بالنتائج أو الملصقات. وقد درست بالتفصيل طرق مثل التجميع، وتقليل الأبعاد، والطرق القائمة على الكثافة مثل k-mean، والتجمع الهرمي، و PCA، و DBSCAN. ويشدد هذا الفرع على أهمية فهم هذه التقنيات للكشف عن الأفكار الخفية وتحديد الهياكل الأساسية في البيانات. يركز القسم الأخير على التعلم شبه الخاضع للإشراف، حيث يجمع بين عناصر التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف لاستخدام كل من البيانات الموسومة وغير الموسومة. باستخدام كلا النوعين من البيانات، يمكن للتعلم شبه التلقائي تحسين دقة وكفاءة نماذج التعلم الآلي.

다음 섹션은 알고리즘이 결과 나 레이블에 대한 사전 지식없이 데이터의 패턴과 관계를 감지하는 감독되지 않은 학습의 세계를 탐구합니다. 토론은 kMeans PCA 및 DBSCAN의 계층 적 클러스터링을 포함하여 클러스터링 기술, 차원 감소 및 밀도 기반 기술을 탐구합니다. 마지막으로이 책은 감독 및 비 감독 학습 요소를 결합하여 레이블이 지정된 데이터와 레이블이없는 데이터를 모두 사용하는 반 감독 학습 알고리즘으로 마무리됩니다. 머신 러닝 알고리즘 단순화: 감독, 비 감독 및 반 감독 알고리즘에 대한 포괄적 인 가이드는 모든 능력을 가진 독자를위한 복잡한 머신 러닝 세계를 비신하려는 책입니다. 이 책은 기계 학습의 여러 측면, 즉 감독 학습, 감독되지 않은 학습 및 반 감독 학습에 중점을 둔 세 가지 주요 섹션으로 나뉩니다. 첫 번째 섹션에서 저자는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 및 지원 벡터 머신과 같은 다양한 알고리즘을 다루는 감독 된 학습에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 이 알고리즘은 태그 된 데이터에 대해 교육되어 입력과 출력 데이터 간의 관계를 배울 수 있습니다. 이 섹션은 교사 주도 학습의 기본 개념에 대한 포괄적 인 소개를 제공하여 초보자와 숙련 된 전문가 모두가 액세스 할 수 있도록하기위한 것입니다. 두 번째 섹션은 알고리즘이 결과 나 레이블에 대한 사전 지식없이 데이터의 패턴과 관계를 감지하는 감독되지 않은 학습 분야를 탐구합니다. 클러스터링, 치수 감소 및 k- 평균, 계층 적 클러스터링, PCA 및 DBSCAN과 같은 밀도 기반 방법과 같은 방법이 자세히 연구되었습니다. 이 섹션은 숨겨진 아이디어를 발견하고 데이터의 기본 구조를 식별하기 위해 이러한 기술을 이해하는 것의 중요성 마지막 섹션은 레이블이있는 데이터와 레이블이없는 데이터를 모두 사용하기 위해 감독되지 않은 학습과 감독되지 않은 학습의 요소를 결합한 반 감독 학습에 중점을 둡 반자동 학습은 두 가지 유형의 데이터를 모두 사용하여 머신 러닝 모델의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다

下一節將深入研究一個不受控制的學習世界，在該世界中，算法可以檢測數據中的模式和關系，而無需事先了解結果或標簽。討論探討了聚類方法，維數減少和基於密度的方法，包括kMeans PCA和DBSCAN分層聚類。最後，該書以半受控學習算法為結尾，該算法結合了受控和非受控學習的元素，以使用標記和未標記的數據。機器學習算法（簡體中文：A Comprehensive Guide to Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised Algorithms）是一本旨在為任何級別的讀者揭示復雜機器學習世界的書。培訓。該書分為三個主要部分，每個部分都側重於機器學習的各個方面：與老師一起學習，與老師一起學習以及與老師一起學習。在第一部分中，作者對教師學習進行了詳細的解釋，涵蓋了線性回歸，邏輯回歸，決策樹和參考向量機等各種算法。這些算法在標記的數據上進行培訓，使他們能夠研究輸入和輸出之間的關系。本節旨在全面熟悉教師學習的基本概念，使初學者和經驗豐富的專業人員都可以使用。第二部分深入研究了不受控制的學習領域，在該領域中，算法檢測數據中的模式和關系，而無需事先了解結果或標簽。已經詳細研究了聚類，維數減小和基於密度的方法，例如k中等，分層聚類，PCA和DBSCAN。本節強調了解這些方法的重要性，以揭示隱藏的想法並確定數據中的主要結構。最後一部分涉及半受控學習，將受控學習和非受控學習的元素結合在一起，以使用標記和未標記的數據。通過使用兩種類型的數據，半自動學習可以提高機器學習模型的準確性和效率。