Публикации по теме 'random-forest'


Прогнозирование результатов выборов с помощью машинного обучения
Выборы по понятным причинам вызывают большой интерес, учитывая, что их результаты сильно влияют на нашу жизнь. Настолько силен интерес, что мы пытаемся предварительно просмотреть результаты с помощью экзит-поллов, даже если результаты будут доступны всего через несколько дней. Разве не было бы неплохо использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказывать результаты еще раньше, используя прошлые данные предыдущих выборов? Это было бы неточно, но и опросы на выходе не точны. Мой..
ДЕТСКИЕ ШАГИ В МИРЕ ДАННЫХ ...
Здравствуйте, друзья! Последние несколько дней я изучаю мир Data Science. Я пишу этот блог, чтобы выразить то, что я узнал до сих пор. Надеюсь, вам это понравится. В этой статье мы обсудим следующие алгоритмы: Линейная регрессия Логистическая регрессия Машина опорных векторов СлучайныйЛес Линейная регрессия: Это хорошо известный алгоритм регрессии в статистике и машинном обучении. Линейная регрессия - это подход к моделированию взаимосвязи между целевой переменной и одной..
Это заставит вас думать как суперкомпьютер
Это заставит вас думать как суперкомпьютер Или как предсказать, будет ли доступно ваше любимое место на Airbnb. Если в последнее время вы обратили внимание, машинное обучение и ИИ стали вещью . Если вы когда-нибудь просили Siri или Alexa порекомендовать ресторан, слышали о том, как компьютеры могут победить людей в Go , или задавались вопросом о том, как делать прогнозы в реальных приложениях , например, в системе освобождения под залог Нью-Джерси , вы могли иметь задавался..
Дерево решений и случайный лес
Дерево решений и случайный лес В этой статье мы узнаем, что такое дерево решений, как строятся деревья решений, преимущества и недостатки дерева решений. Что такое случайный лес и как они улучшают предсказательную способность дерева решений. Пререквизиты: Машинное обучение Что такое дерево решений? Дерево решений - это контролируемый непараметрический алгоритм машинного обучения. Используется как для классификации, так и для задач регрессии. Это графическое..
Неделя 5 - Теплота изображения
Название: Прогноз погодных условий по изображению Члены команды: Берк ГЮЛАЙ, Самет КАЛКАН, Мерт СЮРУЧЮОГЛУ Электронные письма соответственно: [email protected], [email protected], [email protected] У нас примерно 6500 данных. Каждые данные состоят из матрицы изображения со значениями RGB, и мы разделили их на данные обучения и проверки с соотношением% 25. Я построил так много архитектур CNN и попробовал их, чтобы получить наилучшие результаты. Я..
Прогноз сердечных заболеваний
В этом проекте машинного обучения я собрал набор данных из Kaggle и буду использовать машинное обучение, чтобы прогнозировать, страдает ли человек сердечным заболеванием или нет. Импорт библиотек Давайте сначала импортируем все необходимые библиотеки. Я буду использовать numpy и pandas для начала. Для визуализации я буду использовать подпакет pyplot пакета matplotlib , использовать rcParams для добавления стилей к графикам и rainbow для цветов. Для реализации моделей..
Улучшение случайных лесов
Краткое изложение некоторых методов, разработанных учеными Исходя из математики, у меня было несколько ложных ожиданий в отношении науки о данных, самым вопиющим из которых было то, что я думал, что ученые все выяснили. Это потому, что когда вы берете уроки математики в колледже, будь то уроки ранней калькуляции или уроки абстрактной алгебры, кажется, что есть определенный уровень завершенности вещей. Понятия, которые вы изучаете, были разработаны сотни лет назад, и многие очень умные..