Публикации по теме 'scikit-learn'
Из (кодирования) спринтов и (полу)марафонов:
Личные мысли после научно-обучающего спринта Bay Area 2019 г.
Немногие счастливые истории начинаются с электронного письма в понедельник утром. Это исключение.
В феврале прошлого года мой друг, коллега-невролог и участник открытого исходного кода, @eickenberg , спросил меня, заинтересован ли я в том, чтобы помочь WiMLDS организовать спринт научное обучение в районе залива.
Перенесемся в субботу, 2 ноября. После нескольких месяцев тщательного планирования, умело организованного..
Распознавание рукописных цифр с помощью Scikit-learn в Python
Распознавание рукописных цифр - это способность компьютеров распознавать рукописные цифры человека. Это сложная задача для машины, потому что рукописные цифры не идеальны и могут быть сделаны с разными вкусами. Распознавание рукописных цифр - решение этой проблемы, которое использует изображение цифры и распознает цифру, присутствующую на изображении.
Распознавание рукописного текста - проблема, которая восходит к первым автоматам, которым требовалось распознавать отдельные символы в..
Прогнозирование доходов ресторана с использованием градиентной регрессии и анализа главных компонентов
Введение
Ссылка на соревнование Kaggle
TFI (Tab Food Investments) является владельцем нескольких сетей ресторанов, включая Burger King, Popeyes и Sbarro в Турции и Китае. Целью этого конкурса Kaggle было прогнозирование годового дохода их ресторанов по всей Турции.
Даже если подумать, что это соревнование трехлетней давности, оно показалось мне очень интересным, поскольку обучающая выборка состояла только из 137 записей, в то время как проверочная выборка состояла из 10 000. В то же..
Линейная регрессия в Python с использованием SciKit Learn
Первоначально опубликовано здесь: http://blog.contactsunny.com/data-science/linear-regression-in-python-using-scikit-learn
Сегодня мы рассмотрим простой пример линейной регрессии в Python и, как всегда, будем использовать библиотеку SciKit Learn. Если вы еще не читали мои сообщения о предварительной обработке данных, которая требуется перед тем, как вы сможете подогнать модель, узнайте, как вы можете закодировать свои данные , чтобы убедиться, что они не содержат текста, а затем как..
Нормализация, ее виды и уровни нормализации
Статья переходит от понимания нормализации, различных типов нормализации к обсуждению некоторых слоев нормализации.
SATA— COVID-19 никогда не закончится? RAM— Нет, дорогая! Потребуется время, чтобы все нормализовалось .
Аналогичным образом в науке о данных также используется слово нормализация . Нормализация в терминах неспециалиста — это, по сути, приведение чего-либо в нормальное или стабильное состояние. Что ж, в этой статье мы немного углубимся в нормализацию, некоторые ее..
Машинное обучение с помощью Scikit-Learn упрощено
Машинное обучение - действительно актуальная тема, и большинство практиков - программисты. Проще говоря, инженер по машинному обучению - это человек, у которого навыки программирования больше, чем у любого статистика, и математические или аналитические навыки больше, чем у других программистов.
Машинное обучение настолько широко применяется повсюду, что мы даже не замечаем этого. Например, вспомните, как вам понадобился новый телефон, обувь или что-то в этом роде, и через некоторое..
Простая модель линейной регрессии для прогнозирования температуры воды
- Множественная линейная регрессия с использованием метода наименьших квадратов (нормальное уравнение) и техники машинного обучения scikit-learn.
Снимок набора данных о бутылках, использованный для анализа
Шаг 1. Импортируйте данные и необходимые библиотеки.
Шаг 2: выбор переменных и очистка данных
Выберите предикторы, которые будут использоваться в модели, с помощью любого из методов, таких как Корреляция, Сводная функция регрессионной модели для определения важности..
