Публикации по теме 'classification'


Прогнозное моделирование задержек рейсов в самых загруженных аэропортах США
Постановка задачи заключалась в том, чтобы изучить пять самых загруженных аэропортов США и предсказать задержки прибытия в этих аэропортах. Это была задача регрессии, в которой выходной переменной была задержка прибытия. Кроме того, была построена классификационная модель, позволяющая определить, будет ли задержка для данного маршрута. Было три набора данных с информацией о разных авиакомпаниях, аэропортах и ​​рейсах. При анализе количества рейсов самыми загруженными оказались 5..
Как уменьшить предвзятость с помощью технологий маркировки данных с открытым исходным кодом
В машинном обучении и разработке ИИ важны аспекты маркировки данных. Вам нужен структурированный набор обучающих данных, из которых система машинного обучения может извлечь уроки. Создание точно размеченных наборов данных требует больших усилий. Инструменты маркировки данных очень удобны, потому что они могут автоматизировать процесс маркировки, что особенно утомительно. Что такое маркировка данных? Алгоритмы контролируемого машинного обучения учатся на размеченных данных, данных,..
Дело Сантандера - Часть A: Классификация
Здесь вы найдете: очистку данных, выбор функций, байесовскую оптимизацию, классификацию и проверку модели. Проблема Группа Santander - это глобальная банковская группа, возглавляемая Banco Santander S.A., крупнейшим банком в зоне евро. Он берет свое начало в Сантандере, Кантабрия, Испания. Как и в каждом банке, у них есть программа удержания, которую следует применять к неудовлетворенным клиентам. Чтобы правильно использовать эту программу, нам необходимо разработать модель..
Что такое калибровка вероятности и как ее легко сделать?
Откалибруйте свою модель и получите более надежные прогнозы! Калибровка вероятности — это процесс калибровки модели для получения фактической вероятности события. Это необходимо, когда нам нужен шанс конкретного события, а не просто его классификация! Представьте, что у вас есть две модели, чтобы предсказать, является ли электронное письмо спамом, модель A и модель B. Обе модели имеют точность 0,8. И действительно, из каждых 100 электронных писем обе модели неправильно маркировали..
Обнаружение эмоций с помощью машинного обучения
В этой статье исследуется обнаружение эмоций с помощью двух средств: текста и изображений. Анализ тональности текста был исследован с помощью модели бинарной классификации логистической регрессии. Анализ эмоций изображения проводился с использованием сверточной нейронной сети, построенной на архитектуре MobileNet-v2. Мотивация Деэскалация ситуации — важный навык, с которым должен быть хотя бы знаком каждый. В повседневной жизни всегда есть шанс, что этот навык может сделать день..
Прогноз оттока пользователей с помощью Spark
Введение проблемы Постоянные клиенты ценны для роста любой компании. Многие исследования показали, что повышение уровня удержания клиентов может значительно увеличить прибыль организации. Вовлечение, удержание и отток клиентов всегда были важными темами для бизнеса. Многие компании, такие как Spotify, используют прогнозный анализ, чтобы предпринимать активные действия, такие как предложения и скидки, чтобы удержать своих клиентов. Sparkify — это вымышленное приложение для потоковой..
Решение реальных задач науки о данных с помощью Python : классификация профилактического обслуживания —…
Привет от нового проекта по науке о данных в солнечную субботу. Как вы ? Надеюсь, с тобой все в порядке. На прошлой неделе мы сосредоточились на текущих проблемах во время разговора с моим консультантом Альпарсланом Месри , с которым мы давно работаем вместе и который очень помог мне войти в мир науки о данных. После этого нам в голову пришел следующий вопрос: когда производственные столы, компьютеры, которые представляют собой приспособления, используемые для производства услуг или..