Публикации по теме 'machine-learning'
ПРОГНОЗ НАЛОГА НА ДОМА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ RANDOM FOREST — ДАННЫЕ О ЖИЛИЩНОМ ОБЪЕКТЕ БОСТОНА — С ИСХОДНЫМ КОДОМ
В этом блоге мы будем выполнять прогнозирование налога на дом с использованием алгоритма случайного леса. Для решения этой задачи мы будем использовать очень известные данные о жилье в Бостоне. Так что без лишних слов.
Полную статью с исходным кодом читайте здесь — https://machinelearningprojects.net/house-tax-prediction/
Давай сделаем это…
Шаг 1 — Импорт необходимых пакетов.
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from..
Прибудет ли мой рейс вовремя в Seatac? — Часть 2 Модель классификации
Прибудет ли мой рейс вовремя в Seatac? - Часть 2 Модель классификации
Это был третий проект моего 12-недельного буткемпа Metis по науке о данных. Подсказка для этого проекта заключалась в том, чтобы завершить проект с использованием контролируемого обучения. Как и все проекты Metis, он был открытым, и каждый студент мог взять идею и реализовать ее.
Я решил изучить прибытие внутренних рейсов в аэропорт Ситак, мой местный аэропорт, как вовремя или с задержкой. Веб-сайт Бюро..
Черная пятница: оптимизация цен для Insurtech
Машинное обучение в Insurtech
Черная пятница: оптимизация цен для Insurtech
Узнайте, как оптимизировать цены на страховые технологии с помощью технологии машинного обучения, и подготовьтесь к Черной пятнице и Киберпонедельнику.
Вы слышите это? Часы тикают. Он обозначает обратный отсчет до Черной пятницы, самой любимой американской традиции, которая также знаменует собой начало продолжительного сезона покупок.
В то время как в секторах розничной торговли и развлечений Черная..
Эй, Ион, хорошо написано, но во избежание недоразумений обратите внимание, что используемые в настоящее время данные…
Эй, Ион, хорошо написано, но во избежание недоразумений обратите внимание, что используемый в настоящее время уровень данных разработан не WeGaw, а ExoLabs GmbH, и у нас также есть соответствующие права интеллектуальной собственности. Большое спасибо!
Как запустить Unity в облаке Amazon или без монитора
После нескольких дней проклятий и ругани мне удалось запустить мое приложение Unity и выполнить рендеринг на «безголовом» Linux-компьютере - машине без физического дисплея. И даже в облаке Amazon!
В конце концов, все сложности оказались не из-за Unity, а скорее проблемы с настройкой ОС и драйверов. Как только мне удалось запустить образец OpenGL glxgears без монитора, запустился и Unity.
TL; DR: Принесите мне готовый к использованию образ диска Amazon, который использует..
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,..
Визуальная интуиция за СВД
SVD, возможно, является одним из самых популярных подходов к матричной факторизации.
Он представляет любую матрицу A размера (m × n) как произведение трех матриц: UΣVᵀ, где:
U - ортогональная (m × m) матрица Σ - диагональная матрица сингулярных значений (m × n) V - (n × n) ортогональная матрица
Мне всегда было легко поверить, что мы можем это сделать, но я был озадачен такими вопросами, как: почему 3 матрицы? почему сингулярные значения? почему такие размеры? зачем вообще нужно..
