NumPy — для хранения массивов и выполнения сложных математических вычислений;
• Pandas — для хранения, обработки и анализа больших наборов данных;
• Matplotlib — для построения графиков данных;
• Turi Create — для хранения и обработки данных, а также обучения моделей;
• Scikit-Learn — для обучения моделей машинного обучения;
• Keras (TensorFlow) — для обучения нейронных сетей.
Один из способов определить, подходит ли модель, — протестировать ее. Как раз это мы и сделаем. Тестирование модели состоит в выборе небольшого набора точек из набора данных и использовании их не для обучения, а для тестирования эффективности модели. Такой набор точек называется тестовым набором. Оставшийся набор точек (большинство), который задействуется для обучения модели, называется обучающим набором. Обучив модель, применим тестовый набор для ее оценки. Т
АЛГОРИТМ — процедура или набор шагов, используемых для решения задачи или выполнения вычисления. Здесь цель алгоритма — построение модели.