Публикации по теме 'sklearn'
Масштабирование функций с помощью Sci-kit Learn
Масштабирование функций является частью предварительной обработки данных, которая является наиболее важным этапом в жизненном цикле науки о данных. Это процесс нормализации диапазона значений независимых переменных или признаков.
Масштабирование функций включает в себя различные методы, такие как стандартизация, нормализация, надежное масштабирование и максимальное абсолютное масштабирование. Мы постараемся понять эти методы и их реализацию в python, используя библиотеку..
Пишем свой первый привет, мир в машинном обучении с помощью Python
Что такое машинное обучение
Машинное обучение — это процесс получения данных в качестве входных данных, выявления тенденций и закономерностей в данных и предоставления программы в качестве выходных данных. Эта программа также или модель является представлением шаблонов, которые определяют данные.
Новые данные могут быть введены в качестве входных данных для этой модели/программы, и она сможет классифицировать их или делать прогнозы на их основе.
Зачем использовать Python?
Python..
Как создать информационную панель, встроенную в блокнот Jupyter
Рассказывать истории и извлекать идеи с использованием данных — важный продукт проекта по науке о данных. Инструментальные панели бизнес-аналитики, такие как PowerBI, Tableau или TIBCO Spotfire, часто используются для визуализации данных и рассказывания историй.
В двух словах, конвейер данных включает три взаимосвязанных уровня: 1) прием данных и ETL, разработка функций; 2) моделирование данных, ИИ и машины…
Практическое руководство по выбору функций с помощью Sklearn
Используя Python и scikit-learn, в этом руководстве показано, как выбрать лучшие функции для вашей модели.
Прогностическая модель часто обучается с использованием многих функций или переменных, доступных в нашем наборе данных. Однако важно отметить, что простое наличие функции в нашем наборе данных не означает, что она имеет отношение к нашей модели или что ее следует использовать.
Как мы решаем, какие функции включить в нашу модель?
Выбор характеристик играет здесь роль. Выбирая..
ПОГРЕНЫ | Настройка NVIDIA в Windows 10
Введение
Теперь, когда вы получили общее представление о графических процессорах и их необходимости в науке о данных, а также о важности таких технологий, как RAPIDS, мы покажем вам, как настроить RAPIDS в Windows 10. Начнем.
Установка программы Microsoft Insider
Чтобы ваша программа работала правильно, вам необходимо использовать Windows Build версии 20145 или выше. При установке сборок обратите внимание на следующие моменты:
· Начните с перехода в меню Windows.
· Выберите..
Пройдите все испытания машинного обучения с этим универсальным ноутбуком Jupyter🔥
Введение
Машинное обучение стало важной частью многих предприятий и организаций, помогая принимать более обоснованные решения, автоматизировать процессы и решать сложные проблемы. Благодаря своей способности извлекать ценную информацию из больших объемов данных, он стал важным инструментом для ученых, инженеров и исследователей данных.
В этой статье мы покажем, как создать общее решение для машинного обучения в Jupyter Notebook, используя популярную библиотеку Python, sci-kit-learn..
Выбор функций в машинном обучении | Важность выбора функций | МЛ
Что такое выбор функций?
Выбор признаков — это процесс выбора подмножества соответствующих признаков (переменных, предикторов) из большего набора потенциальных признаков для использования в построении модели. Выбор признаков — важный аспект машинного обучения, поскольку он может повысить производительность модели за счет уменьшения сложности модели и уменьшения переобучения.
Почему важен выбор функций?
Выбор характеристик важен по нескольким причинам:
Улучшенная..
