Свързани публикации 'unsupervised-learning'
Какво е изкуствен интелект?
Изчерпателен преглед на AI приложенията
„Всичко, което би могло да доведе до по-умен от човешкия интелект – под формата на изкуствен интелект, интерфейси мозък-компютър или базирано на невронауката подобрение на човешкия интелект – печели неоспоримо, като прави най-много за промяна на света. Нищо друго не е дори в същата лига.
— Елиезер Юдковски
Изкуственият интелект ( AI ) се превърна в неразделна част от нашия свят днес, като ни помага да трансформираме и..
Вградени модели за машинно обучение Scikit-Learn за задача за класификация
Няма да пиша много тук, защото съдържанието е почти същото като публикацията на задачата за регресия. Трябва само да добавим нова стъпка, която кодира категоричната променлива в числова, ако не е числова.
В тази публикация ще използвам набор от данни за класификация на пола. Съдържа осем колони с пол като цел . Можете да получите достъп до набора от данни тук . Това са стъпка по стъпка.
1. Импортирайте необходимите библиотеки
# Data processing
import pandas as pd
from..
Случаи на използване на ML в туристическата индустрия
Машинното обучение помага на пътниците да намерят правилния пакет за своето пътуване сред безкраен избор от опции. И така, сега има конкуренция между доставчиците на пътувания за това кой използва ML по-добре, за да предложи по-добри сделки, съответстващи на бюджета и избора на потребителите, тъй като туристите ще преминат към друго приложение или уебсайт, ако вашето не отговаря на нуждите им. ML може да използва своите предишни данни за историята на пътуванията, за да планира предстоящо..
Интервю с Анкур Пател, вицепрезидент на Data Science в 7Park Data
Нашият интервюиран днес е Анкур Пател . Понастоящем Анкур работи в 7Park Data , като е вицепрезидент на Data Science. Преди това е бил Data Scientist в ThetaRay . Ankur е силно заинтересован от използването на алгоритми за обучение без надзор, за да открие скрити модели в широкомащабни немаркирани данни. Това накара Анкур да напише книга по темата: „Практическо обучение без надзор с помощта на Python“. Той е публикуван и вече е достъпен чрез Amazon и O’Reilly.
За да научите повече..
Най-изчерпателното ръководство за клъстериране на K-Means, от което някога ще имате нужда
Обичам да работя върху „двигатели за препоръки“. Всеки път, когато попадна на някакъв механизъм за препоръки на уебсайт, нямам търпение да го разбия и да разбера как работи отдолу. Това е едно от многото страхотни неща да си учен по данни!
Това, което наистина ме очарова в тези системи, е как можем да групираме подобни елементи, продукти и потребители заедно. Това групиране или сегментиране работи в различни индустрии. И това прави концепцията за клъстериране толкова важна в науката за..
Машинно обучение
Аз съм човек, който е удивен от напредъка, постигнат от хората от трансформиране на инструменти през трансформиране на енергия към трансформиране на информация. „Живея в ерата на информацията.“ за мен се промени на „Живея в епохата на претоварване с информация“. Преминаваме от управление на знанието към управление на данни. Обработката на данни и извличането на информация сега е мания и дължим много на машинното обучение.
„Разгледайте пътуването, извършено от машинното обучение от 1950..
Машинно обучение: Групиране на набор от данни на FIFA 20
Неконтролиран алгоритъм Kmeans върху набор от данни на FIFA 20
Всяка година Electronic Arts пуска своето водещо заглавие, FIFA. Като геймър, една от вълнуващите характеристики на ново издание е намирането на общите оценки на играчите в любимия ми футболен клуб Ливърпул ФК. Наскоро открих набор от данни, съдържащ цялата информация за играчите във FIFA 20 на Kaggle .
Комбинирайте този набор от данни с интереса ми към машинното обучение и бързо наближаващия краен срок за класни..
