С растущим влиянием цифрового мира компании электронной коммерции выстраивают ориентированную на клиента модель организации и управления. Компании хотят знать больше о своих клиентах и ​​предсказывать все о клиенте, чтобы предпринять соответствующие действия, чтобы не потерять своих клиентов и увеличить количество лояльных клиентов. Таким образом, прогнозирование следующего дня покупки клиента является растущей потребностью в полном прогнозировании всего, что касается идеи клиента...

Предположим, что у нас есть набор правил, позволяющих определить, принадлежит ли данное изображение какому-либо растению. И если мы собираемся классифицировать изображение на основе отдельного правила, предсказание будет ошибочным. Каждое из этих правил по отдельности называется слабыми учениками, потому что эти правила недостаточно сильны, чтобы делать предсказания. Тогда для таких проблем обучение ансамблем является решением. что такое ансамблевое обучение?? Ансамблевое обучение..

Задумывались ли вы, просматривая ноутбуки Kaggle, как лучшие конкуренты предлагают блестящие модели с высокой точностью? Ответ прост - это использование ансамблевых методов в их моделях. Adaboost - это метод итеративного ансамбля, при котором все данные вводятся в несколько базовых моделей (слабые классификаторы), а окончательный прогноз делается путем вычисления взвешенной суммы этих базовых моделей. Самая интересная особенность этого алгоритма заключается в том, что каждая базовая..

Boosting — очень мощный инструмент машинного обучения, и его очень легко понять. Основная идея бустинга состоит в том, чтобы начать со слабого классификатора и на каждом этапе добавлять еще один слабый классификатор, пока не получите превосходный. В этой статье я буду использовать некоторые технические понятия, но постараюсь максимально упростить чтение. Проблемы Первая проблема, которую решает бустинг, — это компромисс между смещением и сложностью. Если вы не знаете, что это такое,..

Дружелюбное, но строгое объяснение Эта статья предназначена как для студентов, пытающихся проникнуть в науку о данных, так и для профессионалов, нуждающихся в переподготовке по ускорению и градиентному повышению. В сети уже довольно много материалов по этой теме, но не многие из них включают графическую визуализацию процесса обучения. Итак, мы собираемся начать с принципа усиления и закончить градиентным усилением. Мы также собираемся понять переход от первого ко второму. Мы начнем..

Я выбрал эту тему для своего завершающего проекта, потому что мне очень хотелось иметь такую ​​программу, когда я работал менеджером по маркетингу около 5 лет назад. Мне приходилось придумывать контент для каждой из социальных сетей, которыми я управлял каждый день, не зная о своих ожидаемых результатах работы. Мне пришлось публиковать что-то новое в социальных сетях на основе моей истории публикаций из аналитического инструмента Facebook и моей интуиции. Для меня было бы лучше, если бы в..