Публикации по теме 'sklearn'
Что-то из этого мира для вашего следующего отпуска
Где искать наблюдения UAP
Отличная еда, красивая архитектура и удивительные природные парки. Все это частые требования, которые путешественники учитывают при поиске места назначения. А как насчет того, чтобы испытать неопознанные воздушные явления ?
Клиент хотел изучить идею строительства курорта, который привлечет нетрадиционных клиентов: тех, кто заинтересован в наблюдениях UAP . Это новое причудливое название для старомодных НЛО . В защиту нового термина следует отметить,..
Итак, вы хотите построить трубопровод?
В этом небольшом практическом руководстве мы увидим некоторые конвейеры в действии и изучим несколько стратегий, которые сделают конвейеры еще более удобными. Мы будем использовать набор данных о пингвинах Эллисон Хорст , импортированный через Seaborn, чтобы построить модель, которая может предсказать вид пингвина. Характеристики, перечисленные для каждого пингвина, - это домашний остров, размеры клюва и ласта, масса тела и пол. Три вида пингвинов в наборе данных: Адели, Gentoo и..
Децентрализация обучения машинному обучению с Bacalhau и IPFS
Bacalhau — это быстрая, экономичная и безопасная платформа для обработки данных, которая позволяет оптимизировать существующие рабочие процессы без значительных изменений. С Bacalhau вы можете обрабатывать большие объемы данных, использовать возможности незанятых вычислений на периферии и обеспечивать очистку данных и меры безопасности. Bacalhau работает в сети открытых вычислительных ресурсов и поддерживает запуск произвольных контейнеров Docker и образов WebAssembly (wasm) в качестве..
[Подробно о Python] Логистическая регрессия без Sklearn
Sklearn (scikit-learn) - одна из наиболее широко используемых библиотек машинного обучения в Python.
scikit-learn Изменить описание scikit-learn.org
Его официальное название - scikit-learn, но сокращенного названия sklearn более чем достаточно. После импорта библиотеки для развертывания логистического анализа нам понадобится всего около 3 строк кода. Мы предполагаем, что вы уже пробовали это раньше. Итак, здесь мы расскажем, как..
Демонстрация расчета TF-IDF из Sklearn
Объяснение математической логики модуля TF-IDF из sklearn на Python
Что такое разработка функций текстовых данных?
Процедура преобразования необработанных текстовых данных в машинно-понятный формат (числа) называется конструкцией текстовых данных. Производительность и точность алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения фундаментально зависят от типа используемых методов проектирования функций.
В этой статье мы увидим технику Feature Engineering с использованием TF-IDF и..
Как использовать кластеризацию KMeans для прогнозирования капель sklearn
В одном из предыдущих постов я описал, как использовать функцию make_blob в sklearn для создания больших двоичных объектов, а затем делать на них прогнозы с помощью одного из многочисленных оценщиков в библиотеке, что является формой обучения с учителем. Ссылку на мою предыдущую публикацию о том, как создавать капли с помощью функции make_blob в sklearn, можно найти здесь: - https://medium.com/mlearning-ai/how-to-create-a-dataset-of-blobs-and-..
Подготовка данных в машинном обучении
Подготовка данных - очень важный аспект машинного обучения. Это жизненно важно для любого проекта машинного обучения по разным причинам. Мы обсудим эти причины и некоторые способы, с помощью которых мы можем подготовить наши данные для наших моделей.
Что такое подготовка данных?
Подготовка данных - это процесс, с помощью которого мы очищаем и преобразуем данные в форму, которую можно использовать в нашем проекте машинного обучения. В этом процессе необработанные данные..
