Machine learning algorithms

This repository contains python code solving different ML tasks:

• imageAI_imgs - how to identify the probability of detecting a person on a picture (no data source provided)
• multinomialNB_texts - classification of positive or negative review texts (with data directory)
• preprocessing - how to prepare data before MLA step by step (dataset: https://www.kaggle.com/datasets/caparrini/beatsdataset)
• speech_recogn - identifying words from wav files (no data source provided)
• xgboost - simple classification of customer outflow using xgboost model

For more information see files (.ipynb)

Алгоритмы для решения задач машинного обучения

Этот репозиторий содержит python-файлы, решающие различные задачи ML:

• imageAI_imgs - определение вероятности обнаружения человека на картинке (источник данных не указан)
• multinomialNB_texts - классификация положительных или отрицательных отзывов (с каталогом данных)
• preprocessing - как подготовить данные перед машинным обучением шаг за шагом (датасет: https://www.kaggle.com/datasets/caparrini/beatsdataset )
• speech_recogn - идентификация произносимых слов из файлов wav (источник данных не указан)
• xgboost - простая классификация вероятности оттока клиентов с использованием модели xgboost

Более подробное описание задач и комментарии указаны в самих файлах (.ipynb)