Внедрение методов выбора функций для машинного обучения Шаги: - вступление Типы ( методы фильтрации, методы оболочки, встроенные методы, гибридные методы) -: получение информации / chi-squ / corr / MAD / stepwise / logistic / RF Генетический алгоритм выбора признаков Выбор характеристик - это процесс уменьшения количества входных переменных при разработке прогнозной модели. Добавление избыточных переменных снижает возможность обобщения модели, а также может снизить общую..

При работе с нейронными сетями и, в частности, с данными изображений, термин горячее кодирование часто используется при обсуждении предварительной обработки данных. Вы услышите: «Ярлыки для изображений в Keras - это векторы горячего кодирования ». Но что это значит? Это сообщение в блоге будет направлено на рассмотрение и определение горячей кодировки, почему она используется и как используется. Кроме того, рассмотрите различные типы категориальных данных и способы их эффективной..

В условиях развития Интернета, который сейчас является огромным источником ценной информации для фирм, но с необходимостью сбора, анализа и агрегирования данных для получения информации, имеющей значение для принятия управленческих решений, больших данных и машинное обучение стали модным словом в деловых кругах. Сбор, просеивание и агрегирование данных для получения ценной информации потребовало разработки новых алгоритмов , платформ и программного обеспечения , это ,..

Одна из самых полезных моделей, с которыми я столкнулся за короткое время работы специалистом по анализу данных, - это случайные леса. Вы спросите, что такое случайные леса? Они представляют собой метод ансамбля для моделей классификации и регрессии, который запускается путем компиляции нескольких деревьев решений при выборе режима классов в моделях классификации и среднего выходного значения в моделях регрессии. Что делает их такими замечательными, так это то, что они исправляют..