Публикации по теме 'r'
Прогнозирование номинального ВВП с использованием экономических показателей : подход к науке о данных
Прогнозирование ВВП с использованием популярных моделей классификации
В этой статье рассказывается о прогнозировании номинального ВВП (валового внутреннего продукта) с использованием данных, представленных в Интернете. Постановка задачи заключалась в том, чтобы собрать данные из достоверных источников, выполнить исследовательский анализ данных (EDA), обучить модель и предсказать номинальный ВВП ( Канада). Как специалист по информационным технологиям, я мало что знал об этих..
Как откалибровать оценки модели без выборки
Проблемы с несбалансированными данными в моделях двоичного прогнозирования и простой, но эффективный способ решить их с помощью Python и R.
Несбалансированные данные - корень всего зла
Несбалансированные данные просто упоминаются как ситуация, когда один из классов составляет подавляющее большинство и доминирует над другими классами. Для машинного обучения асимметричное распределение целевых значений может вызвать искажение точности алгоритмов и отрицательно повлиять на..
МИ2 говорит на userR! 2021
Пользователь! Конференция 2021» стартует совсем скоро, 5 июля. В этом году MI2DataLab продемонстрирует наши последние пакеты и приложения R в рамках трехчасового семинара по ответственному машинному обучению и пяти докладов. Не стесняйтесь подключать нас во время конференции, особенно для чатов, связанных с ответственным машинным обучением.
Ознакомьтесь со списком ниже и до встречи на конференции!
Семинар
Введение в ответственное машинное обучение
Пшемыслав Бичек, Хуберт..
Руководство по синтаксису в R
Экспертное программирование
Руководство по синтаксису в R
Как Data Scientist использует R
Всегда используйте ‹- в качестве оператора присваивания.
R чувствителен к регистру.
N/A означает: недоступно
Индексы в R всегда начинаются с 1.
Все строки и символы должны быть заключены в двойные кавычки. Например: «Привет» или «а».
Если вы хотите увидеть значение, напечатанное на вашем экране, вы можете просто ввести имя переменной, которая будет напечатана.
a = 20
a
Output: 20..
Машинное обучение от А до Я: практический обзор Python и R в науке о данных
Научитесь создавать алгоритмы машинного обучения на Python и R под руководством двух экспертов по науке о данных. Шаблоны кода включены.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это дополнительное приложение искусственного интеллекта, целью которого является дать системам возможность учиться на собственном опыте. Подумайте о программе, которая может учиться методом проб и ошибок, настраивать ее параметры и даже программировать.
Как работает машинное обучение?..
Интерпретировать выход линейной / множественной регрессии R
(вывод lm по точкам), также с Python
Линейная регрессия - это очень простой, базовый, но очень эффективный подход к контролируемому обучению. Этот подход очень хорош для прогнозного анализа и построения общего подхода к любым данным, прежде чем переходить к более сложному алгоритму машинного обучения.
Линейная регрессия уже много обсуждается, и почти все книги, которые учат нас анализу, имеют ее описание, и гораздо больше материалов доступно в Интернете, поэтому я оставляю много деталей,..
Асинхронный JS-код и потребность в callback-функциях
Итак, я просто просматривал эту замечательную страницу: codeburts.io и наткнулся на эту статью о функциях обратного вызова javascript .
Был этот пример, чтобы проиллюстрировать, почему нужны обратные вызовы:
Код A: Этот код ниже знакомит с нашими двумя примерами функций (первой и второй), они выводят на консоль 1 и 2 соответственно.
При выполнении вывод журнала консоли будет 1 и 2, как и ожидалось.
function first (){
console.log(1);
}
function second (){
console.log(2);
}..
