В этом посте я расскажу вам, как использовать машинное обучение для прогнозирования кассовых сборов в библиотеке. Введение Большинство библиотек имеют ограниченные ресурсы. Оформления заказа и продления подписки посетителями потребляют много этих ресурсов. Если бы библиотека могла предсказать, сколько покупок и продлений посетитель сделает в будущем, библиотека могла бы эффективно управлять своими ресурсами. В этом исследовании я использовал модели машинного обучения, чтобы..

Машинное обучение уже много лет используется для распознавания изображений, обнаружения спама, естественного понимания речи, рекомендаций по продуктам и постановки медицинских диагнозов. В последние годы и с развитием вычислительной мощности машин прогностическое моделирование претерпело революцию. Сегодня мы будем использовать прогностическую аналитику для прогнозирования цен на жилье на Airbnb. Мы постараемся понять, каковы ключевые факторы, влияющие на цены листинга. Хотя Airbnb..

Регрессионный анализ может быть определен как тип метода прогнозного моделирования, который исследует взаимосвязь между зависимой (целевой) и независимой (ыми) переменной (ями) (предиктором). Этот метод используется для прогнозирования, моделирования временных рядов и поиска причинно-следственной связи между переменными. Регрессионный анализ можно считать надежным методом выявления переменных, которые влияют на интересующую тему. В заключительной части исследования я попытался..

И GBM, и XGBoost - это алгоритм, основанный на повышении градиента. Но есть существенная разница в способах построения новых деревьев в обоих алгоритмах. Сегодня я напишу о математике, лежащей в основе обоих этих алгоритмов. Прежде чем я начну, давайте разберемся, что такое бустинг в целом. Повышение уровня машинного обучения относится к семейству ансамблевых моделей, в которых основное внимание уделяется снижению, прежде всего, систематической ошибки. Это означает, что сначала..