Публикации по теме 'predictions'


Объяснение моих моделей машинного обучения с использованием SHAP
Сделайте модели черного ящика более правдоподобными Одной из проблем, с которой сталкиваются специалисты по данным в любой отрасли, является информирование о результатах решения данных. Даже если решение для данных всегда привлекательно, неспособность общаться менее технически является ключом к неудаче для специалиста по данным в любой отрасли. Нерассказанная история о том, что «внутри» решения для данных означает, что человек без данных не может полностью доверять данным. Люди..
Линейная регрессия с TensorFlow
Линейная регрессия относится к широкой категории контролируемого обучения и представляет собой простой и часто используемый алгоритм машинного обучения (ML). Таким образом, это хорошая отправная точка для иллюстрации того, как TensorFlow можно использовать в приложениях ML. В этом посте мы сначала обобщим краеугольные камни линейной регрессии, а затем рассмотрим ее реализацию Tensorflow. Линейная регрессия: теория Линейная регрессия моделирует отношение независимых и зависимых..
Машинное обучение, часть 3 (ТЕЛЕГА)
Деревья классификации и регрессии (CART)  — это древовидный алгоритм. Алгоритм CART можно использовать для задач классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы преобразовать сложные структуры в наборе данных в простые структуры принятия решений. Алгоритм CART создает древовидную структуру путем разделения набора данных. Каждый узел разделен на подмножество наборов данных, и каждое подмножество имеет более однородную структуру данных. Функция стоимости для регрессии..
ПРЕДСКАЗУЕМОСТЬ!
«Извлеките уроки из истории для своего будущего, потому что история часто повторяется» Все мы слышали пословицу «…. «История часто повторяется». Это напрямую связано с наукой предсказания. Простым объяснением предсказания является заявление о будущем, сделанное путем обращения к прошлым Данным. Прогнозную информацию можно определить как взаимную информацию между прошлым и будущим временного ряда. Современная наука во многом строится на предсказаниях и предположениях. В определенной..
Прогнозирование будущего с помощью машинного обучения, часть II
Полиномиальная модель + реализация на Python Во второй части серии Предсказание будущего с помощью машинного обучения я хотел бы подробнее остановиться на поиске лучшей общей модели для того же набора данных, с которым я работал в предыдущей части . Полиномиальная модель Для формирования полиномиальной модели необходимы полиномиальные данные. Это можно легко получить, расширив линейный набор данных , который я использовал ранее, до полиномиального набора данных более высокого..
Основы рекомендательных систем
Развитие современных технологий делает рекомендательные системы популярными. Многие компании электронной коммерции могут предлагать своим клиентам продукты, которые могут им понравиться, используя свои системы рекомендаций. Каковы системы рекомендаций? Системы рекомендаций основаны на системах фильтрации информации, целью которых является прогнозирование количества предпочтений, которые пользователь отдает тому или иному элементу. Благодаря этим системам мы можем предлагать..
Прогнозирование потребностей в техническом обслуживании водяных насосов Танзании
Прогнозировать рабочее состояние водоразборной точки Введение Наличие чистой питьевой воды является важной проблемой общественного здравоохранения в менее развитых частях мира, включая многие части Африки и Азии. На самом деле, инфраструктура доставки воды в некоторых странах по-прежнему в основном состоит из ручных и насосов с гравитационным питанием . Хотя такие насосы жизненно необходимы для жизнеобеспечения многих городов и деревень, они, как и любые механические..