Публикации по теме r

Публикации по теме 'r'

Приложения R - Часть 2: Множественная линейная регрессия

Всем привет! В первой части серии приложений R мы рассмотрели моделирование набора данных с помощью простой линейной регрессии. Во второй части этой серии я коснусь множественного линейного регрессионного анализа. Множественная линейная регрессия - это один из методов анализа, используемых, когда требуется, чтобы зависимая переменная объяснялась более чем одной независимой переменной. Модель множественной линейной регрессии показана ниже: Наша цель здесь - попытаться..

Выбор функций в программировании на R

Если вам приходится иметь дело с анализом больших данных, машинное обучение с интеллектуальной программой обучения — лучший способ. Многие компьютерные программы основаны на машинном обучении, и для применения данных предусмотрено множество функций с визуализацией и функциональной моделью. Таким образом, машинное обучение — это известная тема, на которой сосредотачивается большинство аналитиков данных, в том числе и я. Обратитесь к моему предыдущему основному проекту, мне пришлось..

Настройка гиперпараметров для модели Vol семейства GARCH

Код для этого сообщения доступен по адресу: https://github.com/TRBD/demo_vol_tuning Обзор: Цель этого поста - понять, как неявный гиперпараметрический выбор количества данных, подаваемых в модель GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity), влияет на ее результаты. Я ожидал, что предоставление всей истории цены / доходности в данной версии модели GARCH может быть неоптимальным, поскольку прогнозы могут быть излишне искажены атрибутами долгой памяти этих..

Дерево алгоритмов машинного обучения

Когда я веду вводные курсы по машинному обучению в Jheronimus Academy of Data Science , я неизбежно получаю такие вопросы: Какие алгоритмы наиболее подходят для моей задачи/проекта/проблемы? Какие библиотеки с открытым исходным кодом следует использовать? Какая интуиция стоит за алгоритмом X и как она соотносится с алгоритмом Y? Несмотря на обилие информации, доступной в Creative Commons, трудно увидеть лес за деревьями. Я обнаружил, что снова и снова выполняю одни и те же..

Статистическое моделирование в R, часть 1

Crack Data Science Интервью Статистическое моделирование в R с кодом - Часть 1 Интервью Ace Data Science Это первая часть двойного сообщения о статистическом моделировании. Если у вас нет, ознакомьтесь со второй частью: Статистическое моделирование в Python, часть 2 Самая важная часть любого собеседования по науке о данных! todatascience.com Вступление За последние несколько месяцев я получил несколько собеседований по..

Задача "Шоколадный стол" @Google @gsoc

Google Summer Of Code - отличная возможность для студентов получить опыт и внести свой вклад в проекты с открытым исходным кодом. Для наставников это прекрасная возможность наставлять…. Мне посчастливилось быть частью GSOC из R - оба года с TensorFlow и R. Первой попыткой был пакет deeplearnR , который мы разработали как часть нашего сертификата выпускника Stanford Data Mining, Stat 290: Paradigms for Computing with Data . Затем мы предложили проект интерфейса Кераса и Р...

Общее введение в r2d3: интерфейс R для инструментов визуализации D3

Большинство серьезных специалистов по данным предпочитают R вместо Python, но если вы работаете над производством в области науки о данных или машинного обучения, вам, вероятно, придется отказаться от пристрастия к R. Фактически, ведутся годы споров, следует ли людям использовать R или Python. Не может быть и речи о том, что Python более популярен, чем R, учитывая множество преимуществ, которые Python предлагает. Тем не менее, для чистой науки о данных и расширенных пакетов..