Публикации по теме 'data-pre-processing'


Шаги предварительной обработки данных глубокого обучения или машинного обучения:
1. Векторизация: Процесс маркировки структурированных или неструктурированных данных называется векторизацией. Например: Изображение кота, помеченного цифрой 1, и изображение собаки, а не кота 2. Нормализация: Чтобы избежать дополнительных вычислений и дополнительного времени ожидания, мы преобразуем большие или малые значения всех полезных столбцов (атрибутов) между 0 и 1, где их среднее значение должно быть равно нулю, а их стандартное отклонение равно 1. 3. Обработка..
Прогнозирование цен на жилье в Бангалоре: очистка данных и оценка модели
Введение: Добро пожаловать в первую часть нашей серии статей о прогнозировании цен на жилье в Бангалоре с использованием линейной регрессии. В этой статье мы сосредоточимся на начальных этапах нашего проекта, включая импорт необходимых библиотек, очистку данных и подготовку. Эти шаги имеют решающее значение для обеспечения качества и надежности нашего набора данных, прежде чем приступить к разработке модели. Вы можете получить доступ к полному коду здесь . Импорт библиотек:..
Проблемы подготовки данных: решения для моделей машинного обучения
Как опытный специалист по данным, у меня было немало проблем, когда дело доходит до подготовки данных для моделей машинного обучения. Я сталкивался с различными проблемами, которые могут существенно повлиять на успех проекта, но я научился преодолевать их благодаря опыту и тяжелой работе. Одна из наиболее распространенных проблем, с которыми я сталкивался, связана с объемом данных. Большие наборы данных могут быть громоздкими и сложными в управлении, в то время как небольшие..
Выбор лучшей регрессионной модели — прогноз рейтинга фильмов на IMDB
Недавняя задача взять домой данные, которые я получил, состоит в том, чтобы предсказать рейтинг фильма IMDB, используя как минимум 3 алгоритма машинного обучения, и сравнить производительность алгоритма. В сегодняшней статье я расскажу, как выполнялась очистка и предварительная обработка данных, исследовательский анализ, выбранные мной алгоритмы и оценка производительности модели. Давайте начнем! Обзор набора данных В этом проекте использовались данные из IMDB и www.the-numbers.com от..
Предварительная обработка данных в ML
Мы часто слышим это слово при работе с моделями машинного обучения, и оно считается неотъемлемой частью жизненного цикла машинного обучения. Итак, сегодня в этом блоге я объясню вам, что такое предварительная обработка данных и как она работает. Что такое предварительная обработка данных? Предварительная обработка данных, как следует из этого слова, — это предварительная обработка данных. Это означает, что перед обработкой данных в модели для обучения и тестирования мы..
Предварительная обработка данных (машинное обучение)
Предварительная обработка данных считается одним из самых важных шагов в правильном функционировании модели Making Learning. Мы можем легко получить тонны данных в виде различных наборов данных, но чтобы сделать эти данные пригодными для получения из них различных идей, требуется много наблюдений, модификаций, манипуляций и множество других шагов. Что это? Когда мы только что загружаем набор данных для нашего проекта или какой-либо другой работы, данные, которые он содержит,..
Машинное обучение — Набор данных НАСА включает в себя аэродинамические поверхности при различных скоростях аэродинамической трубы и углах…
О наборе данных: Набор данных НАСА включает аэродинамические поверхности NACA 0012 разного размера при различных скоростях в аэродинамической трубе и углах атаки. Размах профиля и положение наблюдателя во всех экспериментах были одинаковыми. Информация об атрибутах: Эта задача имеет следующие входные данные: 1. Частота (f), в герцах. 2. Угол атаки (альфа), в градусах. 3. Длина хорды (c), в метров. 4. Скорость набегающего потока (u_infinity), в метрах в секунду. 5. Толщина смещения..