Введение Для меня, специалиста по данным, ищущего работу в сфере технологий в одной из величайших компаний мира, и любителя музыки (и большого поклонника Pearl Jam), Сиэтл, несомненно, является городом, который обязательно нужно посетить. Родина Джими Хендрикса и движения гранж, а также штаб-квартиры Amazon и Starbucks (помимо Microsoft всего в нескольких милях от Редмонда) город полон интересных мест для посещения. Чтобы посетить такой город, такой турист, как я, может положиться..

Объявления AirBnB в Сиэтле: более глубокий взгляд AirBnB произвел революцию в отношении людей к поиску жилья. Это позволило людям открыть свои дома для посетителей и остановиться в гораздо более интересных местах, чем те же старые серые отели. В этой статье мы проанализируем листинги AirBnB в Сиэтле. Эти данные опубликовал AirBnB и разместил на Kaggle . Анализируемый набор данных AirBnB Seattle состоял из 3 частей: Объявления и их детали Информация о доступности на..

Всем привет! Если вы хотите получить представление о рынке жилья в Бостоне, этот пост для вас! В этой статье мы собираемся погрузиться в набор данных Boston AirBnb, чтобы ответить на следующие вопросы: 1. Какое проживание в семье принесло наибольшую прибыль? Это на самой дорогой улице и в районе? 2. В какое время года больше всего посетителей в Бостоне? Насколько растут цены? 3. Можно ли предсказать цены с помощью модели машинного обучения? Набор данных охватывает списки..

Между линейной регрессией и регрессией случайного леса, какая модель будет работать лучше и почему? Давайте сначала быстро объясним различия между линейной и случайной регрессией леса, прежде чем углубляться в то, какой из них лучше всего подходит для бронирования. Регрессия случайного леса основана на технике группового машинного обучения по бэггингу . Две ключевые концепции случайных лесов: Случайная выборка обучающих наблюдений при построении деревьев. Случайные подмножества..