Публикации по теме 'supervised-learning'
От слабого к сильному: расширение возможностей классификации с помощью Adaboost и python
Введение
Мы все сталкивались с одним набором данных, на котором мы обучили несколько алгоритмов машинного обучения, надеясь, что мы встретим хотя бы один алгоритм, который хорошо работает с данными, но даже после применения различных методов, таких как оптимизация гиперпараметров, нормализация, масштабирование, извлечение признаков и другие мы все еще закончили с нежелательными результатами.
В этой статье мы рассмотрим классификатор AdaBoost, который представляет собой контролируемый..
Классификация данных фондового рынка
Данные фондового рынка состоят из процентной доходности фондового индекса S&P 500 за 1250 дней (2001–2005 гг.). Эти данные состоят из процентной доходности за 5 предыдущих дней и количества акций, проданных (в миллиардах) в предыдущий день. Также есть информация о процентной доходности каждый день в течение 2001–2005 годов и о том, был ли рынок вверх или вниз на основе информации о процентной доходности. Затем, основываясь на информации о переменной объема из данных, количество акций,..
Линейная регрессия: основы
Линейная регрессия — это алгоритм контролируемого машинного обучения, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и линейной комбинацией независимых переменных. Он существует уже довольно давно и является одним из наиболее изученных и используемых алгоритмов в области статистики и науки о данных. Он также является одним из самых простых, но благодаря своей простоте в нем также появляется слой фундамента, который был зацементирован в сердце науки о данных.
При..
Контролируемые алгоритмы машинного обучения для предсказания хитов Spotify и классификации жанров
Вы можете найти весь проект и набор данных здесь: https://www.kaggle.com/akiboy96/spotify-song-popularity-genre-prediction
Набор данных , который мы будем исследовать, анализировать и моделировать, будет набором данных Spotify, который содержит информацию о песнях за десятилетия. Набор данных по существу содержит информацию о песне, такую как название трека, имя исполнителя, танцевальность, тональность песни, акустику, речь, темп, живость, валентность, популярность и десятилетие,..
Простое понимание типов машинного обучения
Существует множество источников, доступных для понимания машинного обучения. Этот пост призван дать простейшее понимание типов машинного обучения людям с инженерным образованием.
В инженерных приложениях, если температура, давление и расход топлива двигателя связаны с вырабатываемой мощностью, то это самый простой способ просмотра различных типов машинного обучения.
В примере используются структурированные данные для уточнения типов. Но на самом деле объем данных..
Машинное обучение… Машинное обучение
Машинное обучение… Машинное обучение
Машинное обучение окружает нас повсюду: от НАСА, использующего его для отслеживания активности солнца, до сервисов социальных сетей для распознавания лиц на фотографиях. Машинное обучение использует наши традиционные методы обучения и науку о данных для создания обучающей среды для машин. Я хочу помочь своим бабушкам и дедушкам понять, как все это работает.
Машинное обучение — это члены семьи с искусственным интеллектом (ИИ) и глубоким обучением...
Краткое резюме машинного обучения
С тех пор как наши предки заговорили на своих первых мирах, люди разработали инструменты, которые облегчили их жизнь, а также помогли понять мир, в котором они жили. От каменных топоров, методов рыболовства, религии и политических систем до даже космических кораблей, которые могут путешествовать в космос люди разработали технологии, которые изменили наше восприятие мира и то, как мы с ним взаимодействуем.
Многое из этого вплоть до последних столетий достигалось лишь ограниченным..
