Публикации по теме 'data-science'


Оставайтесь последовательными в изучении машинного обучения
Вы закончили откладывать! За последнее десятилетие машинное обучение создало такой массовый ажиотаж, которого не создавала ни одна другая технология. Что ж, я вполне могу предвидеть, что ИИ определенно здесь, чтобы остаться немного дольше, чем мы думали. Теперь, когда поле растет, конкуренция тоже растет. Независимо от происхождения человека, все готовы изучать машинное обучение. И я думаю, что это хорошо, ЕСЛИ человек не начинает чувствовать себя запуганным и боящимся,..
Как создавать интуитивно понятные карты в R с помощью библиотеки листовок
Сопоставление с R Картографирование в R — это полезный инструмент для визуализации пространственных данных и получения информации о шаблонах и отношениях в данных. В R есть несколько пакетов, которые можно использовать для составления карт, включая листовки, ggplot2 и карты. Давайте посмотрим на пример с использованием листовки. Создание карты После установки пакета вы можете загрузить его в среду R с помощью следующей команды: library(leaflet) После загрузки пакета вы..
Как решить проблемы с многоуровневой классификацией?
Что такое многоуровневая классификация? В чем разница между Multilabel и Multiclass? Как решить проблему с несколькими метками (примеры)? Заключение Введение Машинное обучение — это область исследования, связанная с алгоритмами, которые учатся на примерах. Классификация — это задача, требующая использования алгоритмов машинного обучения, которые узнают, как присваивать метку класса примерам из предметной области. Существует множество различных типов задач классификации, с..
Рекомендательная система с машинным обучением и статистикой
Пошаговое руководство по созданию совместной фильтрации и рекомендации на основе правил ассоциации с использованием Fastai и Python Система рекомендаций — это многообещающий подход к повышению продаж на новый уровень за счет предложения правильных продуктов нужным клиентам. Этот курс начинается с демонстрации основных решений рекомендательных систем в отрасли и гипотез, лежащих в основе основных решений. Затем вы узнаете, как создавать модели совместной фильтрации с помощью fast.ai и..
Интуитивный взгляд на линейную регрессию
Линейная регрессия - самый простой, но эффективный алгоритм машинного обучения Итак, вы попали сюда после поиска в Интернете, чтобы понять линейную регрессию, и я должен сказать, что ваш поиск здесь заканчивается. Итак, без дальнейшего ожидания, давайте просто перейдем к нему. «Обобщение - конечная цель любого алгоритма машинного обучения» Алгоритмы машинного обучения пытаются решить два основных типа проблем: Регрессия - прогнозирование непрерывного значения заданной точки..
Деревья решений: лучшие и худшие случаи
Часто люди сбиваются с толку и тратят много времени на то, чтобы выбрать лучший алгоритм для решения возникшей проблемы. Здесь я хотел бы упомянуть некоторые интересные техники / хаки и проблемы, которые возникают в сценариях в реальном времени. Вот так…………… Привет, мир!!!!! . Я один из претендентов на науку о данных, изучаю и следую лучшим практикам науки о данных. Я изучил и реализовал множество классических алгоритмов, таких как K-Nearest Neighbours, Naive Bayes, Linear, Logistic,..
Автоматизируйте разработку функций временных рядов в нескольких строках кода Python
Извлеките сотни соответствующих функций для вашего варианта использования временных рядов Данные временных рядов многократно фиксируют значение переменной с течением времени, что приводит к ряду точек данных, индексированных во временном порядке. Во временных рядах данные имеют естественный временной порядок, т. е. значение переменной в определенное время зависит от прошлых значений. Традиционные алгоритмы машинного обучения не предназначены для фиксации временного порядка данных..