Узнайте подробно о магии алгоритма EM и начните обучать свои собственные графические модели Вступление Цель этой публикации - объяснить мощный алгоритм статистического анализа: алгоритм максимизации ожидания (EM). Это мощно в том смысле, что у него есть способность работать с недостающими данными и ненаблюдаемыми функциями, варианты использования которых часто возникают во многих реальных приложениях. По завершении поста вы сможете понять многие исследовательские работы, в которых..

По мере того, как интеллектуальное использование данных становится отличительным фактором успешных организаций, все больше и больше людей хотят присоединиться к золотой лихорадке. «Специалисты» появляются повсюду, и бизнесу становится все труднее отличить суть от ерунды. К счастью, машинное обучение имеет встроенный механизм защиты от чуши. [Это более подробный взгляд на предыдущую статью , опубликованную Дэном Кордером ] Число специалистов по анализу данных в LinkedIn..

Авторы Андрей Адинец и Джон Зедлевски Вступление Случайные леса (RF) и деревья решений с градиентным усилением (GBDT) стали рабочими моделями прикладного машинного обучения. XGBoost и LightGBM, популярные пакеты, реализующие модели GBDT, неизменно входят в число наиболее часто используемых инструментов аналитиками данных на платформе Kaggle. Мы видим аналогичный интерес к моделям на основе леса в промышленности, где они применяются для решения различных задач, от прогнозирования..

Что это? Тегирование частей речи — это процесс маркировки каждого слова в предложении той частью речи, к которой относится это слово (например, существительное, глагол, прилагательное и т. д.). Компьютерная программа, которая делает это, примет на вход поле текста, разберет текст в список слов, а затем вернет список того же размера, где каждый элемент представляет собой кортеж, содержащий слово, и какую часть речи это слово является. Почему это полезно? Тегирование частей речи..