Набор примеров того, как анализ взаимозависимостей данных помогает сэкономить время при решении задачи регрессии. Единого метода машинного обучения не существует. Чтобы выбрать тот, который соответствует вашим целям, вы, как разработчик, должны понимать природу данных, которые будут использоваться в проекте. В этой статье я поделюсь своим опытом разработки систем машинного обучения и опишу этапы выбора оптимальной модели прогнозирования. Мне посчастливилось провести исследование..

Machine Hack - вызов прогнозирования гонораров врача Привет! Вы новичок в мире хакатонов? Вы чувствуете себя подавленным и напуганным Kaggle и задаетесь вопросом, как начать решать проблему науки о данных? Вас беспокоит, что с таким количеством впечатляющих и сложных моделей, участвующих в соревнованиях, ваших знаний будет достаточно? Есть ли у вас то, что я называю « каглофобией » ? Что ж, не бойтесь. Я тоже был там, и, как они правильно говорят, «Лучшее лежит по ту сторону..

Это мой первый проект в финансовой индустрии, особенно после того, как я потратил много времени на выполнение проектов машинного обучения в секторах здравоохранения (таких как Приемные отделения неотложной помощи и неотложной помощи в Англии и Классификатор типов клеток рака груди ). Итак, я решил использовать свои навыки на одном из крупнейших фондовых рынков на Ближнем Востоке, которым является Фондовый рынок Саудовской Аравии (Тадавул). Хотя сбор и сбор данных - непростая часть...

В моем предыдущем посте я рассмотрел, почему люди затрудняют предсказание, особенно в крайне иррациональных ситуациях. В этой части я расскажу, почему математика, управляющая этими прогнозами, не работает. Прежде чем мы продолжим изучение математики и информатики, нам нужно согласовать несколько простых правил: Я не буду указывать на «алгоритмы», чтобы доказать свою точку зрения. Тебе тоже не стоит. Всякий, кто это делает, полон дерьма. Это несправедливая попытка запугать вас и..

Глубокое погружение в Twitter последователей двух самых противоречивых политических деятелей Америки с использованием моделирования машинного обучения, энтропийного анализа и визуализации данных Автор Тиган Джонсон , Осип Сурдутович и Натан Хеджкок Введение: На протяжении всего сезона выборов 2020 года Twitter прочно закрепился в качестве места, где американцы могли обрабатывать новости кампании и участвовать в политических дискуссиях. Журналисты, политики и общественность..

Два очень важных алгоритма обучения с учителем — это линейная регрессия и логистическая регрессия. Эти алгоритмы принимают функции, которые являются значениями, которые действуют как свойства, помогающие нам предсказать наш целевой результат. Затем они используют эти свойства, чтобы найти вес (который можно назвать тета-параметром), который даст нам лучший прогноз. Начнем с линейной регрессии, затем перейдем к логистической регрессии. В линейной регрессии мы обычно работаем с..