Публикации по теме 'predictive-analytics'


Сила предиктивной аналитики — Использование данных для продвижения учащихся к успеху
Прогнозное моделирование — это процесс использования статистических методов для извлечения закономерностей из исторических данных с целью прогнозирования будущих результатов. От финансов до здравоохранения и, в частности, высшего образования использование прогнозной аналитики набирает обороты. Внедрение прогностической аналитики не только поможет вам добиться лучших результатов и улучшить качество обслуживания клиентов, но и принесет значительные финансовые выгоды. Давайте узнаем, как…..
Руководство по прогнозированию ссылок - как прогнозировать ваши будущие связи на Facebook
Обзор Введение в прогнозирование ссылок, как это работает и где вы можете использовать его в реальном мире. Узнайте о важности прогнозирования ссылок в социальных сетях Создайте свою первую модель прогнозирования ссылок для сценария использования Facebook с помощью Python Введение Вы когда-нибудь задумывались, кто будет вашим следующим участником Facebook? Любопытно, от кого может исходить следующий запрос? Что, если бы я сказал вам, что есть способ это предсказать? Мне..
4-й раунд Predict-ETH уже начался
$5000 в виде призов за точное предсказание ETH на 12 часов вперед Резюме: следуйте README Predict-ETH Round 4 , чтобы отправлять прогнозы и выигрывать $$. О конкурсе Predict-ETH Обращение ко всем океанологам и специалистам по данным! Насколько точно вы можете предсказать ETH? Задача Ocean Predict-ETH Data Challenge — это захватывающая возможность для ученых, занимающихся данными, продемонстрировать свои навыки и потенциально выиграть по-крупному. Это соревнование..
Основы логистической регрессии!
Основы логистической регрессии! Как правило, модели машинного обучения можно разделить на два основных метода обучения: контролируемое и неконтролируемое. Единственная разница между ними заключается в том, что выходная переменная (ответ) в обучении с учителем помечается на основе предыдущих данных, тогда как предопределенные метки не назначаются выходной переменной (ответу) в методе обучения без учителя. Регрессия и классификация — это модели, построенные в соответствии с методом..
Как настроить таргетинг на рекламные акции с помощью модели прогнозирования конверсий, чтобы максимизировать чистый дополнительный доход?
Каждый раз, когда компания решает продвигать какой-либо продукт с помощью таких тактик, как предложение скидок или запуск цифровой рекламной кампании, с этим связаны определенные затраты, а также возможность получения потенциального дохода. Если компания не будет осторожна при выборе правильной группы клиентов для получения промоакции, она может в конечном итоге потерять много денег, не получая взамен много. Как определить чистую прибыль от рекламной кампании? Предположим, у..
Прогнозное моделирование задержек рейсов в самых загруженных аэропортах США
Постановка задачи заключалась в том, чтобы изучить пять самых загруженных аэропортов США и предсказать задержки прибытия в этих аэропортах. Это была задача регрессии, в которой выходной переменной была задержка прибытия. Кроме того, была построена классификационная модель, позволяющая определить, будет ли задержка для данного маршрута. Было три набора данных с информацией о разных авиакомпаниях, аэропортах и ​​рейсах. При анализе количества рейсов самыми загруженными оказались 5..
k Ближайшие соседи (kNN) в машинном обучении
k Ближайшие соседи ( k NN) - один из фундаментальных алгоритмов контролируемого машинного обучения. k NN придерживается философии, согласно которой соседи обычно похожи. Его можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии, но обычно он используется для задач классификации и редко для задач регрессии. k NN - очень простая модель классификации, но она может конкурировать с наиболее точными моделями, поскольку дает очень точные прогнозы. В задачах..