Публикации по теме 'analytics'
Функция распределения вероятностей для специалистов по данным
В этой статье мы увидим, что такое функции распределения вероятностей.
Начнем с того, что такое переменные?
Переменные — это заполнители для неизвестных значений.
Есть 2 типа переменных
Алгебраические переменные
В алгебре переменные обычно используются для представления неизвестных величин или значений, которые могут измениться.
В таких уравнениях, как 2x + 5 = 15, переменная x представляет собой неизвестное значение, которое мы пытаемся найти. х = 5
Случайные переменные..
Я не могу научить вас науке о данных за 10 дней
Подход тематического исследования к пониманию сущностей и требований в пространстве науки о данных
«Около четырех с половиной лет назад я изо всех сил пытался понять всю концепцию Data Science. Исходя из не статистического фона, я был настроен скептически, обеспокоен и, что более важно, был неприятен. Я сомневался, смогу ли я выжить в отрасли, которая, как я полагал, была тяжелой для статистики. Но вот я все еще плыву по ветру, приобретая в процессе несколько навыков. Я не собираюсь..
Пробит против логистической регрессии
Пробит и логистическая регрессия — это два статистических метода, используемых для анализа данных с бинарными или категориальными результатами. Оба метода имеют аналогичную цель моделирования взаимосвязи между бинарной переменной отклика и набором переменных-предикторов, но они различаются своими предположениями и интерпретацией.
Пробит-регрессия предполагает, что бинарная переменная отклика следует нормальному распределению, тогда как логистическая регрессия предполагает, что она..
Случайная лесная регрессия
Основное объяснение и пример использования за 7 минут
Несколько недель назад я написал статью, демонстрирующую модели классификации случайных лесов . В этой статье мы продемонстрируем случай регрессии случайного леса с использованием модели sklearn RandomForrestRegressor().
Как и в моей предыдущей статье, я начну эту статью с выделения некоторых определений и терминов, относящихся к машинному обучению случайного леса и составляющих его основу. Цель этой статьи — описать модель..
Каковы практические преимущества машинного обучения?
Узнайте о практических примерах использования и влиянии машинного обучения и обработки данных на нашу повседневную жизнь с нетехнической точки зрения.
Некоторые из моих предыдущих вводных сообщений по машинному обучению и науке о данных были немного техническими. Тем не менее, моя цель этого поста - объяснить некоторые практические варианты использования ML исключительно с точки зрения нетехнического подкованного непрофессионала, который ранее не имел к нему никакого отношения...
6 способов повысить точность модели машинного обучения
"Машинное обучение"
6 способов повысить точность модели машинного обучения
Несколько факторов могут повлиять на качество или предсказательную силу вашей модели.
Введение
Одно дело - построить модель машинного обучения. Другое дело, чтобы модель была оптимальной и качественной. В этой статье будут обсуждаться шесть важных факторов, которые могут повлиять на качество или предсказательную силу модели машинного обучения, с включением нескольких тематических исследований.
II. 6..
Инвестиционный анализ — Финансовые библиотеки
Библиотеки финансов с открытым исходным кодом для инвестиционного анализа.
Помимо фундаментального анализа , мы можем использовать количественный анализ, анализ настроений, машинное обучение и другие методы для принятия инвестиционных решений и оптимизации портфеля. Как разработчики, мы можем исследовать множество библиотек.
