Публикации по теме 'sklearn'


Реализация машины опорных векторов (SVM) с помощью Scikit-Learn
Введение Перед тем, как начать эту статью, я думаю, вы должны знать алгоритмы линейной регрессии и логистической регрессии. Если нет, я предлагаю вам взглянуть на них, прежде чем переходить к машине опорных векторов (SVM). Поскольку машинное обучение включает в себя прогнозирование и классификацию данных, у нас есть различные алгоритмы машинного обучения в соответствии с набором данных. Машина опорных векторов (SVM) - это управляемый алгоритм машинного обучения, который можно..
3 частые ошибки, которые, как я вижу, допускают специалисты по анализу данных в своем коде
Это одни из самых распространенных ошибок, с которыми я сталкивался. Устранение их заставит вас писать более быстрый код, меньше кода и код с четким рабочим процессом. Не использовать функции Apply Независимо от того, какой язык вы используете, если вы просматриваете фрейм данных, вы, вероятно, делаете что-то не так. Ваш компьютер может выполнять несколько задач одновременно, итерация с помощью цикла for или while означает, что все выполняется по одному. Вот два способа применить одну..
Базовое введение в Scikit Learn
Созданная на основе NumPy, SciPy и Matplotlib, Scikit-learn — это надежная библиотека, используемая в машинном обучении. Почему Scikit Learn? Предоставляет эффективные инструменты для машинного обучения. Предоставьте статистическую модель, включая классификацию, регрессию, кластеризацию. Охватывает большинство задач машинного обучения и масштабируется до большинства проблем с данными. Установка Использование пункта pip install -U scikit-learn Использование конды conda..
Намерение совершить покупку онлайн-покупателей | ML
Множественные случайные леса с разделением признаков | Sklearn Предсказание интереса к покупкам онлайн-покупателей путем наблюдения за их поведением на рассматриваемой онлайн-платформе (обычно поведением на веб-сайте покупок) - это интересная тема для разговора. Кроме того, если вас интересует машинное обучение (ML), это хорошая тема для изучения и практической проверки своих знаний в области машинного обучения. В этой статье мы в основном сосредоточимся на моделях, которые мы..
ML: сравнение документов стало проще
На пути обучения машинному обучению я начал сталкиваться с множеством проблем, которые можно легко решить с помощью машинного обучения. Итак, как только я начал работать с обработкой естественного языка, у меня возникла идея построить модель для сравнения документов. Это простая модель, и я намерен улучшить ее, когда столкнусь с некоторыми продвинутыми моделями. Итак, достаточно разговоров, давайте начнем с построения модели. нам нужно установить пару пакетов Python, чтобы наши модели..
Работа с разреженными наборами данных в pandas и sklearn
В машинном обучении есть несколько настроек, в которых мы сталкиваемся с разреженными наборами данных. Вот несколько примеров: Пользовательский рейтинг рекомендательных систем Пользователь нажимает для рекомендации контента Векторы документов при обработке естественного языка Редкие наборы данных часто бывают большими, что затрудняет использование стандартных инструментов Python для машинного обучения, таких как pandas и sklearn. Нередко памяти средней локальной машины..
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..