Публикации по теме 'predictions'
Прогнозирование цен на жилье в Мельбурне
Анализ и прогноз цен на рынке жилья с использованием перекрестной проверки и поиска по сетке в нескольких регрессионных моделях.
В этой статье я анализирую факторы, связанные с ценами на жилье в Мельбурне, и делаю прогнозы цен на жилье, используя несколько методов машинного обучения: Линейная регрессия , Ридж-регрессия , K-ближайших соседей (далее KNN) и Дерево решений . Используя методы перекрестной проверки и поиска по сетке, я нахожу оптимальные значения гиперпараметров в..
Использование машинного обучения в Ruby: точный анализ настроений для обзора фильмов — Химаншу Шарма
Вот пошаговая разбивка предоставленного скрипта Ruby для анализа настроений:
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..
Что я узнал, прогнозируя футбольные матчи с помощью машинного обучения
Я всегда был очарован рынками. Возможно, это началось в подростковом возрасте, когда мой товарищ рассказал мне об этой стратегии ставок с «гарантированным выигрышем», которая включала в себя ставку на ничью и удвоение моей ставки до тех пор, пока я не выиграю - технически он не ошибался, но технически я тоже. у вас нет бесконечного банкролла, поэтому большое спасибо ZJ.
Когда я впервые услышал о машинном обучении, я подумал, что это намного лучше, чем моделирование футбола с..
Модели машинного обучения для поступления в PG
Введение. Последипломное образование — это преобразующее путешествие для начинающих профессионалов, и обеспечение беспрепятственного процесса поступления и комфортного проживания имеет важное значение для успешного академического опыта. Благодаря достижениям в области машинного обучения образовательные учреждения могут использовать модели, управляемые данными, для оптимизации как процесса приема в аспирантуру, так и распределения общежитий. В этом сообщении блога мы рассмотрим..
AIOps: мониторинг лицензии 1782 и прогнозирование использования с помощью ARIMA
Автоматизация сбора данных об использовании лицензий, поиск в сетке для модели машинного обучения, прогнозирование использования в будущем, оповещение перед достижением порогового значения
В мобильной сети существуют различные сетевые элементы, которые выполняют определенные сетевые функции. Каждый сетевой элемент имеет множество элементов, контролируемых лицензией, для ограничения функций и возможностей определенного ресурса. Например, поставщики телекоммуникационных услуг будут..
OPENTOPIC И IBM WATSON ДЕЛАЮТ ПРОГНОЗЫ ДЛЯ TIME INC’
Time Inc. — международная издательская компания, выпускающая более 90 журнальных брендов и 60 цифровых изданий. В цифровую эпоху, когда у людей есть, казалось бы, безграничное количество каналов для выражения своих чувств и точек зрения, Time Inc. ищет новые способы вдохновлять редакционные статьи и писать отличные истории. Как издатель с несколькими брендами и объемом данных, которые люди не могли бы обработать, Time Inc. искала когнитивные технологии, чтобы помочь понять: 1. Частота и..
Как выбрать правильный алгоритм машинного обучения?
Краткое руководство по выбору правильного алгоритма для вашей конкретной задачи машинного обучения
Это вопрос, с которым в какой-то момент своей карьеры сталкивалось большинство специалистов по обработке и анализу данных и специалистов по машинному обучению. Выбор правильного алгоритма машинного обучения для применения к конкретному набору данных всегда был сложной задачей. Доступен широкий спектр алгоритмов машинного обучения, начиная от линейных моделей, таких как линейная или..
