Свързани публикации 'predictions'
Прогнозиране на цените на жилищата в Мелбърн
Анализ и прогноза за цените на жилищния пазар с помощта на Cross Validation и Grid Search в няколко регресионни модела
В тази статия анализирам факторите, свързани с цените на жилищата в Мелбърн, и правя прогнози за цените на жилищата, използвайки няколко техники за машинно обучение: Линейна регресия , Регресия на Ридж , K-най-близки съседи (по-нататък KNN) и Дърво на решения . Използвайки методите на кръстосаното валидиране и техниките за търсене в решетка, намирам оптималните..
Използване на машинно обучение в Ruby: Точен анализ на настроението за филмов преглед — Himanshu Sharma
Ето разбивка стъпка по стъпка на предоставения Ruby скрипт за анализ на настроението:
require 'scikit-learn'
# Prepare your data
x_train = [
"I love this movie",
"The plot was intriguing",
"Great performance by the actors",
"It was a terrible experience",
"The ending was disappointing"
] # Training text
y_train = [1, 1, 1, 0, 0] # Training labels (1 for positive sentiment, 0 for negative sentiment)
# Vectorize the text data..
Какво научих, прогнозирайки футболни мачове с машинно обучение
Винаги съм бил очарован от пазарите. Може би започна в тийнейджърските ми години, когато моят приятел ми каза тази стратегия за залагане със „сигурна печалба“, която включваше залагания за равенство на футболните мачове и удвояване на залога ми, докато спечеля – технически той не сгреши, но технически аз също го направих нямате безкрайна банка, така че благодаря много ZJ.
Когато за първи път чух за машинно обучение, си помислих, че е много по-добро от моделирането на футбол с помощта..
Модели на машинно обучение за прием в PG
Въведение: Следдипломното образование е трансформиращо пътуване за амбициозни професионалисти и осигуряването на безпроблемен процес на прием и комфортно настаняване е от съществено значение за успешното академично изживяване. С напредъка в машинното обучение образователните институции могат да използват модели, управлявани от данни, за да рационализират както процеса на прием за следдипломна квалификация, така и разпределението на хостели. В тази публикация в блога ще проучим..
AIOps: Мониторинг на лиценз 1782 и прогнозиране на използването с помощта на ARIMA
Автоматизиране на събирането на използването на лицензи, търсене в мрежата за ML модел, прогнозиране на бъдещото използване, предупреждение преди достигане на прага
В мобилната мрежа има различни мрежови елементи, които изпълняват определена мрежова функция. Всеки мрежов елемент има множество контролирани от лиценз елементи за ограничаване на функцията и капацитета на определен ресурс. Например, телекомуникационните доставчици ще контролират броя на LTE свързаните потребители, ако..
OPENTOPIC И IBM WATSON ПРАВЯТ ПРОГНОЗИ ЗА TIME INC’
Time Inc. е световна издателска компания с над 90 марки списания и 60 цифрови заглавия. В дигиталната ера, в която хората имат привидно неограничен брой канали за изразяване на чувствата и гледните си точки, Time Inc. търси нови начини да вдъхновява редакцията и да пише страхотни истории. Като издател с множество марки и обем от данни, които биха били невъзможни за обработка от хора, Time Inc. търсеше когнитивна технология, която да помогне да се разбере: 1. Честотата и канала , в който..
Как да изберем правилния алгоритъм за машинно обучение?
Кратко ръководство за избор на правилния алгоритъм за вашия конкретен проблем с машинното обучение
Това е въпрос, с който повечето учени по данни и практикуващи машинно обучение са се сблъсквали в някакъв момент от кариерата си. Изборът на правилния алгоритъм за машинно обучение, който да се приложи върху конкретен набор от данни, винаги е било предизвикателна задача. Предлага се голямо разнообразие от алгоритми за машинно обучение, вариращи от линейни модели като линейна или..
