Публикации по теме 'analytics'
Моделирование логистической регрессии для бизнес-анализа — Часть I
Логит-регрессия (также известная как логит-регрессия или логит-модель) была разработана статистиком Дэвидом Коксом в 1958 году и представляет собой регрессионную модель, в которой переменная отклика Y является категориальной. Логистическая регрессия позволяет нам оценить вероятность категорического ответа на основе одной или нескольких переменных-предикторов ( X ). Это позволяет сказать, что наличие предиктора увеличивает (или уменьшает) вероятность данного исхода на определенный процент...
Практические примеры использования ИИ и машинного обучения в бизнесе для повышения эффективности бизнеса
Как машинное обучение (ML) может помочь бизнесу?
Машинное обучение (ML) может принести большую пользу компаниям, позволяя им быстро и точно анализировать и понимать большие объемы данных. Используя алгоритмы, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или выявлять закономерности, машинное обучение может помочь компаниям принимать решения на основе данных, которые ведут к повышению эффективности и прибыльности. Например, машинное обучение можно использовать в маркетинговых..
Знакомство… Лоуренс Грей, доктор философии — Соловей
Сообщество dataviz широко и включает в себя практиков из разных слоев общества, профессий и интересов. Стремясь познакомиться с сообществом, Nightingale периодически публикует интервью с практиками визуализации данных, чтобы продемонстрировать, как для них выглядит работа в области визуализации данных.
Сегодня мы встречаемся с Лоуренсом Греем, доктором философии, руководителем отдела науки о данных в KPMG Spark, преподавателем, преподающим аналитику, включая визуализацию, и..
Обработка естественного языка в юридических документах
Понимание бизнеса
Введение в контакты Юридические контакты являются неотъемлемой частью любой компании, которая готова прокомментировать любую часть соглашения. Контакты очень хорошо написаны и структурированы, чтобы сформировать сильный и точный набор условий, которым необходимо следовать. Написание юридических статей требует, чтобы профессионалы и юристы разработали наилучший способ определения условия. В природе у людей есть интеллектуальное мышление для проектирования значения..
Как правильно выбрать алгоритм машинного обучения для решения вашей задачи
Машинное обучение — неотъемлемая часть искусственного интеллекта, который произвел революцию в бизнес-операциях в различных отраслях. Однако для достижения желаемого результата вы должны выбрать правильный алгоритм машинного обучения для своей задачи. Выбор правильного алгоритма имеет решающее значение, поскольку он определяет точность и эффективность вашей модели. Вот несколько шагов, которые помогут вам выбрать правильный алгоритм машинного обучения для вашей проблемы:
Определите..
В чем разница между rpart и пакетом Random Forest?
rpart — это пакет в R, который используется для моделирования деревьев классификации и регрессии. С помощью пакета rpart мы рисуем дерево, где дерево разбито на разные ветки с помощью переменных. Теперь, чтобы предсказать результат, вы должны следить за сплитами и предсказывать наиболее частые результаты. Теперь здесь вы можете контролировать количество сплитов с помощью параметра «minbucket» в R.
Random Forest — это пакет в R, который также используется для моделирования деревьев..
Как вы интерпретируете прогноз на основе выходных данных модели машинного обучения: Часть 4 - Графики частичной зависимости
Представленный Джеромом Фридманом в 2001 году график частичной зависимости (PDP) показывает предельное влияние одной или двух функций на прогнозируемый результат модели машинного обучения. PDP может показать, является ли взаимосвязь между целью и элементом линейной, монотонной или более сложной. Например, при применении к модели линейной регрессии графики частичной зависимости всегда показывают линейную зависимость.
Функция частичной зависимости для регрессии определяется как:..
