Этот репозиторий содержит работы по машинному обучению, в которых применяются различные методы и подходы для оптимизации коэффициентов на основе анализа различных датасетов. В репозитории представлены построенные зависимости данных, включая графики, гистограммы и тепловые карты, используемые для дальнейшего анализа и обработки. Репозиторий полезен для изучения процессов выбора оптимальных параметров и визуализации данных с целью повышения качества моделей машинного обучения.
К каждому файлу прилагается дополнительный файл с названием Read (например, для файла "Gradient Descent" будет файл "READ Gradient Descent"), в котором указаны основные выводы, ключевые числовые параметры и краткий обзор выполненной работы.
This repository contains machine learning projects in which various methods and approaches are applied to optimize coefficients based on the analysis of different datasets. The repository includes built data dependencies, such as graphs, histograms, and heatmaps, used for further analysis and processing. It is valuable for studying the process of selecting optimal parameters and data visualization to improve machine learning models.
Each file is accompanied by an additional file named Read (for example, for the file "Gradient Descent," there will be a file "READ Gradient Descent"), which contains key findings, important numerical parameters, and a brief overview of the work performed.