Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Полноценная рекомендательная система

Быстрый рост приложений искусственного интеллекта, снижение затрат на процессор и память позволили за последнее десятилетие продемонстрировать невероятный прогресс в области систем Recommender. Учитывая их растущее значение в индустрии розничной торговли, они, несомненно, являются одной из самых популярных тем в области искусственного интеллекта. Однако создание полноценной, готовой к производству рекомендательной системы может оказаться довольно сложной задачей, требующей очень..

Введение в машинное обучение

Машинное обучение Когда большинство людей слышат «Машинное обучение», они представляют себе робота: надежного дворецкого или смертоносного Терминатора, в зависимости от того, кого вы спросите. Но машинное обучение - это не просто футуристическая фантазия, оно уже здесь. Фактически, он уже несколько десятилетий используется в некоторых специализированных приложениях, таких как оптическое распознавание символов (OCR). Но первое приложение машинного обучения, которое действительно стало..

Как я попал в топ-3% с серебряной медалью на соревновании Kaggle с призовым фондом 15000 долларов?

Я не профессионал в области машинного обучения, и у меня нет множества графических процессоров, но вы узнаете со мной, как я получил серебряную медаль на своем первом соревновании Kaggle. Я получил серебряную медаль на своем первом соревновании Kaggle , которое закончилось несколько дней назад, я присоединился к Kaggle 14 дней назад не потому, что не знал об этом, а больше потому, что сомневался в своих навыках, соревнуясь буквально с лучшими из лучших. в мире, и я очень..

Статистическое обучение - компромисс отклонения от смещения

Я начинаю серию дополнительных материалов, которые считаю полезными, когда читал курс статистического обучения, предлагаемый Стэнфордским университетом. Я надеюсь, что эта серия материалов поможет вам лучше разобраться в технических деталях различных тем. Пожалуйста, дайте мне знать, если вы хотите, чтобы я затронул какие-либо темы курса! Сегодня я собираюсь поговорить о компромиссе смещения и дисперсии в контролируемом обучении, представленном в курсе. На высоком уровне ошибка,..

Создайте потрясающий README для своего профиля GitHub

Продемонстрируйте свои проекты и навыки на GitHub с его новой скрытой функцией - READMEs профиля GitHub! Если вы время от времени посещаете профили других людей на GitHub, вы, возможно, недавно заметили, что у некоторых людей в профилях есть какие-то красивые картинки, описания и статистика. Это новый профиль GitHub README s. Это своего рода скрытая новая функция, и в этой статье я покажу вам, как ее создать и как выделить ее с помощью некоторых интересных приемов и инструментов!..

Диабет 130 больниц США за 1999–2008 гг.

Можем ли мы предсказать, примет ли пациент повторно? В этом блоге я расскажу, как я создал модель машинного обучения, которая может предсказать, вернется ли пациент снова или нет в течение 30 дней, используя набор данных о диабете 130 американских больниц. Оглавление : Введение. Бизнес-проблемы и ограничения. Обзор данных и формулировка машинного обучения. Показатели эффективности. Предварительная обработка данных. Разработка функций и использование знаний в предметной..

Использование оценок плотности ядра для исследовательского анализа данных

Мистер наука о данных Цель: В этой статье я буду: Опишите оценку плотности ядра практическим, не математическим способом. Продемонстрируйте, как использовать KDE и визуализацию данных для исследовательского анализа данных. Предположения: Я предполагаю: У вас установлен Python 3 и вы можете установить необходимые библиотеки У вас есть некоторый опыт использования Python и, возможно, использования библиотек данных Python, таких как Pandas. Справочная информация об оценках..