Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

📚 Полное руководство по регрессии лассо и гребня 📚

Оглавление 📖 Введение 🧮 Математический фон ⚖️ Достоинства и недостатки 🛠️ Внедрение 🌎 Реальные приложения 🔚 Заключение 📖 Введение Регрессия Лассо и Риджа — это два мощных метода, используемых в области науки о данных для прогнозного моделирования. Обе они являются формами регрессионного анализа, статистического метода оценки взаимосвязей между переменными. Оба метода направлены на предотвращение переобучения, которое часто может происходить в стандартной линейной..

Посол Deeplearning.ai

Работайте, не думая о наградах, вы не можете мыслить достаточно масштабно В своем стремлении стать актуальным я начал изучать науку о данных и получил эту специализацию по глубокому обучению Эндрю Нг в 2017 году. Наиболее ценной частью специализации был Курс 3 (Структурирование проектов машинного обучения). Профессор Нг рассказывает о множестве стратегий, которые помогут улучшить производительность вашего алгоритма. Я ценю, что этот курс дает знания, которых нет в Интернете, а вместо..

Исследовательские работы на основе многоагентных систем

Понимание эмерджентного поведения в многоагентных системах с помощью эволюционной теории игр (arXiv) Автор : Ань Хань Аннотация: механизмы возникновения и эволюции коллективного поведения в динамических многоагентных системах (MAS) нескольких взаимодействующих агентов с различными поведенческими стратегиями в соприсутствии подвергались математическому изучению с помощью эволюционной теории игр. (ЭГТ). При их систематическом изучении также используются методы агентного..

Как работает слабо контролируемое обучение, часть 2 (машинное обучение)

PRBoost: обнаружение и усиление правил на основе подсказок для интерактивного обучения со слабым учителем ( arXiv ) Автор: Рунчжи Чжан , Юэ Ю , Пранав Шетти , Ле Сун , Чао Чжан Аннотация . Обучение со слабым учителем (WSL) показало многообещающие результаты в решении проблемы нехватки меток во многих задачах НЛП, но ручная разработка комплексного высококачественного набора правил маркировки утомительна и сложна. Мы изучаем интерактивное обучение со слабым наблюдением —..

Подход к оценке пожизненной ценности клиента (CLV)

Что такое пожизненная ценность клиента (CLV)? Пожизненная ценность клиента — это показатель, который используется для количественной оценки ценности, которую клиент приносит компании. Хотя CLV обычно используется и упоминается повсюду, не существует фиксированной или заранее определенной формулы, которую могли бы использовать аналитики. Это во многом зависит от бизнес-домена и его приложения. По моему опыту, часто для описания ценности клиента используется комбинация показателей...

Аналитика GitHub от Matatika

В прошлом месяце мы выпустили отдельный Проект аналитики GitHub с использованием платформы Мататика и Мельтано . За нашим стремлением к улучшению аналитики GitHub стоял наш собственный вариант использования: отслеживать проблемы и запросы на вытягивание во всех наших проектах GitHub с открытым исходным кодом. Преимущество самостоятельного использования нашей аналитики заключается в том, что мы видим, что мы можем улучшить или включить, поэтому мы разработали еще два важных анализа..

Учебники по науке о данных: обучение XGBoost с использованием R

Узнайте, как обучить одну из самых мощных древовидных моделей (XGBoost) с помощью языка R. В моем последнем посте руководств по науке о данных я показал вам, как вы можете обучить случайный лес с помощью R . Хотя случайные леса являются довольно мощными моделями, они претендуют на звание чемпионов древовидных моделей благодаря повышающим алгоритмам. Как правило, повышающие модели пытаются улучшить предыдущие деревья, работая над их ошибками — этот механизм пытается уменьшить..