Публикации по теме 'modeling'
Уровни данных
Никто на самом деле никогда не говорит о типах данных, используемых в прогнозных моделях, но мы подумали, что это можно сделать, потому что это неотъемлемая часть нашей способности предлагать ведущую в отрасли маржу в 1%. Оказывается, что базовые данные действительно имеют значение , когда вы делаете прогнозы с помощью статистического процесса.
В этом примере мы рассмотрим данные MLB, которые делятся на четыре уровня.
А) Игровые данные
Б) Данные об иннинге
C) Данные о..
Насколько глубокое обучение отличается от других моделей машинного обучения?
Глубокое обучение — одна из самых успешных областей машинного обучения. В настоящее время он применяется к задачам самого разного типа. Он также достиг уровня точности в некоторых из этих проблем, которого никогда не достигала ни одна другая модель машинного обучения. Но что такое глубокое обучение? Существует ли более одного типа модели глубокого обучения? Чем глубокое обучение отличается от других областей машинного обучения? В этом посте мы ответим на эти и другие вопросы...
Анализ временных рядов с использованием модели ненаблюдаемых компонентов в Python
Анализ временных рядов с использованием модели ненаблюдаемых компонентов в Python
Привет, статистика и фанатики временных рядов! Вот мой взгляд на модель ненаблюдаемых компонентов. Приятного чтения!
Что такое UCM?
Модель ненаблюдаемых компонентов (UCM) (Харви (1989)) выполняет разложение временного ряда на такие компоненты, как тренд, сезонность, цикл и эффекты регрессии, обусловленные рядом предикторов.
Чего ожидать от этой статьи?
Во влиятельной статье Харви и Джегер..
Дерево решений с использованием JMP
Давайте посадим деревья и сделаем лес!
Есть три типа «Дерева», которые мы можем использовать для классификации наших данных:
Древо решений Начальные леса Усиленные деревья
Эти три типа концепций классификации похожи, однако «Bootstrap» и «Boosted Trees» делают что-то для улучшения деревьев, поэтому мы можем считать, что последние два являются расширенными версиями «Дерева решений».
Концепция
Шаг 1. Найдите максимальное значение Logworth для каждой переменной .
Оцените..
Опасные петли обратной связи в машинном обучении
Как модели машинного обучения могут изменить поведение общества
Вчера один из специалистов по обработке данных, который только что присоединился к моей команде, задал мне вопрос. Его вопрос был связан с очень конкретной проблемой в нашей компании, но значение ответа гораздо глубже. Он спросил:
Текущая производственная модель определяет, вернем ли мы вызов лиду на основе заданного набора функций. Если предыдущая модель определила, что определенные функции указывают на то, что мы..
РИСК ПО УМОЛЧАНИЮ НА ГЛАВНУЮ КРЕДИТУ - Практический пример непрерывного машинного обучения - ЧАСТЬ 2: Разработка и моделирование функций
РИСК ПО УМОЛЧАНИЮ ДЛЯ ДОМАШНЕГО КРЕДИТА - Конечный пример использования машинного обучения - ЧАСТЬ 2: Разработка и моделирование функций
«Придумать функции сложно, отнимает много времени и требует экспертных знаний. «Прикладное машинное обучение» - это в основном разработка функций ».
- Проф. Эндрю Нг.
В первой части серии мы рассмотрели постановку задачи и все предостережения к ней. Мы также рассмотрели исследовательский анализ данных, с помощью которого мы смогли сделать..
Научитесь моделировать объект и поведение с помощью серии Go: пример с мытьем посуды (часть 1).
Это серия историй для программистов, которые хотят начать моделирование объектов и поведения с помощью Go. Желаю вам удачного путешествия.
Почему речь идет о мытье посуды ???
Моя девушка действительно хорошо готовит, а я, напротив, умею только мыть посуду и, конечно же, мыть руки . Я расслабляюсь после того, как трачу время после еды на мытье посуды, сковородок и мисок.
Это не только работа рук, но и мой мозг пытается найти наиболее эффективное средство для стирки.
Хотя..
