Публикации по теме 'modelling'
Начало работы с WEKA: введение в машинное обучение с WEKA
Машинное обучение — это мощный инструмент для моделирования данных и извлечения информации, однако он может быть сложным для тех, у кого нет опыта программирования, и требует много времени. WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) — это бесплатное программное обеспечение с набором алгоритмов машинного обучения и инструментов предварительной обработки данных, которые могут помочь вам выполнять различные задачи машинного обучения, такие как классификация, регрессия, кластеризация и..
Методы на основе дерева: исследование леса
Введение
Недавно я читал свою копию Введение в статистическое обучение (моя партнерская ссылка на Amazon) и получил главу о различных методах на основе дерева. Я довольно хорошо знаком со случайным лесом, но некоторые другие методы для меня новы. Давайте рассмотрим эти различные техники.
Для этих примеров я буду исследовать набор данных Glass с сайта openml . Этот набор данных имеет 9 различных функций, используемых для прогнозирования типа стекла. Набор данных содержит 214..
Введение
Введение
Телекоммуникационные компании сталкиваются с серьезной проблемой, когда речь идет об удержании клиентов. На высококонкурентном рынке крайне важно сохранить существующих клиентов, поскольку привлечение новых клиентов обходится гораздо дороже, чем удержание существующих. Чтобы решить эту проблему, телекоммуникационные компании могут использовать методы машинного обучения для построения модели прогнозирования оттока клиентов. В этой статье будет обсуждаться проект классификации..
Улучшение маркетинговых кампаний для Starbucks с помощью машинного обучения
Завершающий проект Udacity Data Science Nanodegree
Введение
Улучшение маркетинговых кампаний может быть сложной, но полезной задачей для любой компании, в том числе и для Starbucks. Это одна из крупнейших сетей кофеен по всему миру, которая ежедневно обслуживает миллионы людей. Что, если бы мы могли разработать методы для поиска пользователей, которые с наибольшей вероятностью купят их продукты? На самом деле это возможно, и этому посвящена данная статья.
Анализ и решение,..
Ради любви к регрессу
Регрессия используется для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Идея состоит в том, чтобы предсказать непрерывное значение данной точки данных путем обобщения данных.
Освежить
Вот иллюстрация, чтобы вкратце вспомнить, как выглядит типичная регрессионная модель.
На иллюстрации выше
y - значение зависимой переменной β₀ - пересечение линии по оси Y означает, что линия пересекает ось Y β ₁ - наклон или..
Метрики оценки: справочные руководства
Изучите основные
Метрики оценки: справочные руководства
Можете ли вы выйти за рамки точности в своей задаче по науке о данных?
Цель обучения или функция стоимости — это имитация реального вопроса и цели, которая отличается или ошибкой между прогнозом и истинными метками.
Метрики помогают преобразовать бизнес-цель в количественную цель. Специалист по данным и команда машинного обучения захотят сосредоточиться на построении модели машинного обучения, чтобы улучшить значение..
Я читал вводные курсы по машинному обучению нескольким тысячам студентов…
Я вел вводные курсы по машинному обучению для нескольких тысяч студентов всех уровней (от бакалавра до докторантуры). Многие студенты, которые начинают изучать машинное обучение, сталкиваются с трудностями при освоении концепций функций, меток и пространств гипотез.
На первый взгляд эти понятия могут показаться довольно абстрактными и математическими. Однако оказывается, что опираться на эти понятия на практике очень полезно. Позвольте мне попытаться убедить вас, почему это так...
