Публикации по теме 'analytics'
Введение в кластеризацию K-средних в исследовательской работе
Примечание
Этот пост был написан несколько лет назад, с тех пор инструмент, который я использовал в этом посте, претерпел значительные изменения. Я предлагаю вам взглянуть на этот недавний пост о кластеризации K-средних, чтобы получить самую свежую информацию.
Визуализация результатов кластеризации K-средних для лучшего понимания характеристик кластеров Алгоритм кластеризации K-средних очень полезен, когда вы хотите понять сходство и взаимосвязь между…..
Основы линейной регрессии и методы регуляризации
Полное руководство по всем регрессиям, Ridge, Lasso и Elastic Net Regression.
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это самый простой и наиболее широко используемый статистический метод прогнозного моделирования. По сути, это дает нам уравнение, в котором наши функции являются независимыми переменными, от которых зависит наша целевая переменная.
Здесь Y — зависимая переменная, X — независимая переменная, а тета — коэффициенты. Коэффициенты — это весовые коэффициенты,..
Метрики — Стиль бантам
Как вы оцениваете опыт вашего конечного пользователя? В этой статье будет рассмотрен вариант с bantam.io .
Если вы не знакомы с Bantam.io, Bantam.io — это облегченный API для предоставления простых несвязанных решений традиционно сложных проблем.
Дежурство в туалете в Диснеевском царстве животных
В прошлой жизни я работал в отделе охраны Диснеевского царства животных — это было так весело. Много дней я дежурил в туалете, что было неплохо, но с трудностями. Уборщики уборных..
Мусор или сокровище - как определить, хорош ли алгоритм классификации
Это четвертая из серии статей, призванных сделать машинное обучение более доступным для тех, кто не имеет технической подготовки. В предыдущих статьях представлена концепция машинного обучения, показано, как в целом работает процесс обучения, и описаны часто используемые алгоритмы. Начать серию можно здесь .
В этом выпуске серии мы рассмотрим некоторые общие меры и соображения при оценке эффективности и ценности алгоритма классификации.
Для начала предположим, что алгоритм был..
Где мои продажи? - Часть 1
Угловой офис. 20-й этаж штаб-квартиры компании. У вас тридцать минут на связи с вице-президентом по управлению доходами. Отчет о продажах за предыдущий квартал находится в; и они, мягко говоря, бедны. Полгода назад вас наняли на должность директора по продажам лидера FMCG для улучшения продаж. Однако, похоже, вы потерпели неудачу.
И вы хотите знать почему.
Анализ драйверов продаж основан на парадигме анализа ключевых факторов, в котором вы обнаруживаете важность некоторых..
Парадокс убеждения . Как компьютеры оптимизируют свое влияние на вас
Как компьютеры оптимизируют массовое убеждение — для маркетинга, президентских кампаний и даже здравоохранения? И почему на самом деле нет данных, которые напрямую фиксируют влияние или убеждение, если это так важно? И каков идеальный способ оптимизировать вашу личную жизнь и заставить больше людей мыть руки в общественных туалетах? Пришло время парадокса убеждения доктора Дейты, вдохновленного «Днем сурка».
Моделирование убеждения требует «глубокого компьютерного погружения», но это..
Не отбрасывайте распределение: важность вероятностных распределений
Поскольку наука о данных становится ключевым фактором в процессе принятия решений в обществе, вместе с этим происходит демократизация анализа данных, позволяющая любому, а не только статистикам, делать выводы из данных. Существует несомненная легкость сводной статистики, которая делает их привлекательными, но здесь, в Fulcrum, мы часто сталкиваемся с клиентами, которые выбрасывают распределения в своих упражнениях по науке о данных, что создает риск для их организаций.
Давайте..
