Продолжение рассказа о прогнозировании цен на бриллианты с использованием машинного обучения Этот пост является скорее продолжением истории Прогнозирование цены бриллиантов с помощью машинного обучения . Бриллианты вечны — прогнозирование цен с использованием регрессионных моделей машинного обучения и нейронных сетей… Среди множества предметов, которые не оцениваются покупателями количественно или статистически, бриллианты, возможно, являются… medium.com..

Введение Биткойн — самая ценная криптовалюта в мире, представленная Сатоши Накамото (2008) и чья сеть узлов была запущена в 2009 году. Она поддерживается технологией блокчейна и позволяет осуществлять одноранговые транзакции. защищены криптографией. В настоящее время при рыночной капитализации около 849,03 млрд долларов (сентябрь 2021 г.) и цене 45 000,00 долларов Биткойн представляет около 66% рынка криптовалют, хотя это на 26,84% ниже исторического максимума в 65 000,00..

В Сценарии использования машинного обучения — Часть 1 мы установили потребность в примере машинного обучения с примерами. В этой части давайте посмотрим, как реализовать вариант использования на платформе Databricks. Каков вариант использования: У нас есть более 50 000 записей о ценах на бриллианты, а также такие характеристики, как карат, огранка, цвет и т. д. У нас также есть ярлыки — цена за этот набор данных Мы обучим модель, чтобы получить хороший R², и развернем эту модель...

Когда мы покупаем большинство вещей в нашей жизни, нам нужно сравнение. Потому что есть много брендов и альтернативных моделей. Выполнение этого вручную иногда требует больших усилий. Что было бы в таких случаях, если бы существовала система, которая вычисляет среднюю цену продукта, характеристики которого мы приводим? Это значительно облегчило бы нашу работу, не так ли? Большинство крупных маркетинговых и других отраслевых компаний уже начали сосредотачиваться и использовать эту..

На прошлой неделе мы провели Исследовательский анализ данных для автомобильного набора данных . Поработав с набором данных и собрав множество идей, сегодня мы сосредоточимся на прогнозировании цен. Набор данных включает автомобили для продажи в Германии , год регистрации между 2011 и 2021. Таким образом, мы можем предположить, что это точное представление рыночной цены на сегодняшний день. Предпосылки Для работы кода вам понадобится установлен python3 . В некоторых системах он..