С чего начать визуализацию алгоритмов? Выбрал курсовую "Исследование качества основных алгоритмов машинного обучения для решения задачи классификации", мои знания на уровне применения класса graphics 2 курса, не знаю что начать читать чтобы разобраться и сделать это.

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Для начала вам стоит ознакомиться с основными алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг и т.д. Можете начать с книг "An Introduction to Statistical Learning" или "Pattern Recognition and Machine Learning" для более глубокого понимания этих алгоритмов.

Далее вам стоит изучить библиотеки для визуализации данных в Python, такие как Matplotlib, Seaborn и Plotly. Эти библиотеки помогут вам создать красивые и информативные графики для визуализации работы алгоритмов машинного обучения.

Также важно изучить методы оценки качества моделей, такие как кросс-валидация, ROC-кривая, confusion matrix и т.д. Эти метрики помогут вам оценить качество работы алгоритмов и выбрать наилучшую модель для решения задачи классификации.

Не забывайте практиковаться, делая много различных визуализаций и анализируя результаты. Таким образом, вы сможете улучшить свои навыки и успешно выполнить курсовую работу по исследованию качества основных алгоритмов машинного обучения.