Публикации по теме 'predictive-analytics'


Уловки, которые я использовал, чтобы добиться успеха на знаменитом соревновании Kaggle
Прогнозирование цен на жилье с помощью творческой разработки функций и передовых методов регрессии | Лучшие 3% Как новичок в области Data Scientist и когда я получил степень магистра в области анализа данных, я был мотивирован участвовать во многих соревнованиях Kaggle, чтобы применить на практике все, что я узнал во время учебы. Я расскажу о своем первом конкурсе Цены на недвижимость: продвинутые методы регрессии . Это идеальное соревнование для начинающих специалистов по..
Линейная регрессия — Обзор за 3 минуты
Обзор Предположим, вы хотите получить доступ к взаимосвязи между двумя переменными, которые являются зависимыми ( Y ) и независимыми ( X ), более того, чтобы предсказать значение зависимой переменной. Это оценивает коэффициенты линейного уравнения, где может быть одна или несколько независимых переменных, которые могут лучше всего предсказать значение зависимой переменной. Модель линейной регрессии соответствует линии, которая минимизирует отклонения/разделение между фактическими и..
Масштабирование функций в машинном обучении
Масштабирование функций в машинном обучении Допустим, вы столкнулись с набором данных о ценах на жилье в вашем районе с соответствующей площадью в квадратных футах. Вы, как энтузиаст данных, хотите понять взаимосвязь между площадью и ценой. Первое, что вы, вероятно, сделаете, это создадите точечный график. Вот как это выглядит. Вдохновленный тем, что вы видите, вы теперь хотите подобрать линию регрессии к этим данным. Вот как это выглядит. Хотя на первый взгляд это..
Наша 5-этапная методология прогнозной аналитики
В нашей CompassRed Data Lab от имени наших клиентов мы всегда ищем лучший способ прогнозирования с помощью наших алгоритмов, включая машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI). По мере того, как данные становятся все более распространенными и сложными, а системы, которые управляют данными, становятся более гибкими, процесс и методология становятся все более важными (при условии, что они гибкие). Начните с данных, закончите развертыванием Обе стороны фактического процесса..
Проблемы с моделями Black Box ML
Одна из трудностей при входе в горячее технологическое пространство заключается в том, что вы не знаете, чего ожидать. Поскольку вы боретесь с неожиданными техническими проблемами, что, если ваши собственные заинтересованные стороны забьют вас до смерти, увидев результаты, которые не соответствуют их ожиданиям или пониманию. Нынешняя зарождающаяся реализация моделей искусственного интеллекта и машинного обучения также не является гладкой ни при каком натяжении воображения. Как бы я ни..
От данных к долларам: как аналитики данных точно сокращают показатели оттока
Автор Тарун Сингх Раджпут В условиях жесткой конкуренции сохранение клиентов имеет решающее значение для долгосрочного успеха. Одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются компании, является отток клиентов , потеря клиентов за определенный период. Чтобы решить эту проблему и максимизировать доход, предприятия обращаются к специалистам по анализу данных. Эти квалифицированные специалисты используют передовые методы анализа данных, чтобы раскрыть идеи, выявить..
Введение в описательную статистику
Описательный статистический анализ помогает понять ваши данные и является очень важной частью машинного обучения. Это связано с тем, что машинное обучение предназначено для прогнозирования. С другой стороны, статистика заключается в том, чтобы делать выводы из данных, что является необходимым начальным шагом. В этом посте вы узнаете о наиболее важных концепциях описательной статистики. Они помогут вам лучше понять, что ваши данные пытаются рассказать вам, что приведет к общему..