Публикации по теме predictive-analytics

Публикации по теме 'predictive-analytics'

#KB Деревья решений

Дорогие друзья! Вы устали от использования традиционных линейных алгоритмов, которые с трудом обрабатывают сложные нелинейные наборы данных? Не смотрите дальше алгоритма дерева решений, который может похвастаться способностью легко ориентироваться и делать прогнозы как в линейных, так и в нелинейных структурах данных. Присоединяйтесь к 👋Parker Kittilsby и 👋me , чтобы погрузиться в мир алгоритмов дерева решений и узнать, как они используются для моделирования нелинейных отношений..

Как простое и небольшое понимание данных может привести к большой выгоде для бизнеса?

Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и т. д. — это ключевые слова 2017 года, за которыми мир слушает и следит сегодня. Но я действительно чувствую, что для таких предприятий, как SMB и SME, эти слова еще далеки от реализации. Три основные причины этого: Эти компании все еще пытаются настроить процессы и рабочие процессы. Следовательно, из-за постоянно меняющихся бизнес-решений очень сложно что-либо автоматизировать и позволить машине решать, что делать дальше. Такие..

Почему бизнес-лидеры должны немного изучить науку о данных, часть 1: Избегайте змеиного масла

«Я не математик. Мне не нужно смотреть на графики. Просто дай мне изюминку». Я работаю в сфере науки о данных уже несколько лет, и куда бы я ни пошел, это то, что говорит большой босс. И это нормально — начальники — занятые люди с большим количеством обязанностей, и, в конце концов, если бы всем нравилось копаться в таблицах коэффициентов и строить собственные ROC-кривые, я был бы без работы. Кроме того, по моему опыту, мы, люди, занимающиеся наукой о данных, можем быть немного…..

Аналогия леса решений

Лес решений — это группа деревьев, где каждый узел представляет функцию (атрибут), каждая ссылка (ветвь) представляет решение (правило), а каждый лист представляет собой результат (категориальные или непрерывные значения). Предположим, на портале веб-сайта недвижимости, где пользователи публикуют запросы на наличие квартир. Таким образом, на выбор покупателя будут влиять такие факторы, как количество членов семьи, количество спален, а также доход семьи и семейное положение. Теперь нам..

Машинное обучение для 13-летних

На дворе 2023 год, поэтому вы, вероятно, будете регулярно слышать такие фразы, как Data Science, Machine Learning, AI, ChatGPT, Bigdata, Supervised Learning и Unsupervised Learning. Эти понятия стали общей темой для обсуждения в нашей повседневной жизни. Люди часто путают машинное обучение с искусственным интеллектом (ИИ) или наукой о данных. Хотя все три области связаны между собой, они имеют разные направления и приложения. В этой статье я попытаюсь объяснить машинное обучение..

Предиктивная аналитика: прогнозирование будущих тенденций с помощью больших данных

Использование прогнозной аналитики произвело революцию в том, как работают компании. Используя большие объемы данных, организации могут получить представление о будущих тенденциях, что позволит им принимать обоснованные решения и опережать конкурентов. В этом сообщении блога мы рассмотрим концепцию предиктивной аналитики, принципы ее работы и ее преимущества. Что такое предиктивная аналитика? Прогнозная аналитика — это практика использования данных, статистических алгоритмов и..

Прогнозирование с помощью моделей классификации в R

Наборы данных, используемые в этом руководстве, взяты из kaggle . Репозиторий GitHub для этого проекта можно найти здесь . Введение Финансовые рынки по своей сути сложны и подвержены множеству влияющих факторов, таких как экономические показатели, настроения рынка и корпоративная эффективность, среди других. Прогнозирование тенденций фондового рынка — сложная, но важная задача для инвесторов, финансовых аналитиков и политиков. Методы машинного обучения предлагают способ справиться..