Публикации по теме 'predictive-analytics'


Наука о данных с Python — Быстрый совет
Быстрый и простой способ увидеть результаты и точность ваших первоначальных прогнозов. Во время первых нескольких первоначальных итераций обучения модели проблеме классификации мне нравится быстро оценивать, насколько хорошо работают мои прогнозы, и, в частности, каковы некоторые из «попаданий» и « промахов". Например: В этой статье я хотел бы поделиться быстрым способом сделать это с помощью нескольких строк кода Python. Во-первых, давайте предположим, что у нас уже есть..
Майнинг правил ассоциации - не ваш типичный алгоритм машинного обучения
Многие математические алгоритмы, которые мы используем в науке о данных и машинном обучении, требуют числовых данных. И многие алгоритмы, как правило, очень сложны в реализации (например, Машины опорных векторов или Локальное линейное встраивание , о которых мы говорили ранее). Но интеллектуальный анализ ассоциативных правил идеально подходит для категориальных (нечисловых) данных и включает в себя не что иное, как простой подсчет! У нас есть простой алгоритм с не такими уж..
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..
Aito.ai - Собираетесь нанять специалистов по данным в 2020 году? Прочтите это в первую очередь
Автор: Томми Холмгрен , исполнительный председатель aito.ai Тихие (т. Е.) Праздничные дни идеально подходят для размышлений о прошедшем году и составления планов на предстоящий 2020 год. Какого рода влияние вы собираетесь оказать в следующем году, и какие инструменты и решения доступны на рынке сегодня, чтобы помочь вам добраться туда как можно быстрее и эффективнее? Когда эти цели связаны с использованием ИИ, я часто слышу, что первая цель - создать команду по анализу данных. Я не..
Обзор EPL Fantasy GW8 и выбор алгоритма GW9
Наш подход Moneyball к Fantasy EPL (team_id: 2122122) Если вы впервые попадаете на один из наших блогов Fantasy EPL, возможно, вы захотите проверить некоторые из наших оригинальных блогов EPL в моем архиве Medium, чтобы узнать, как начинался этот проект, и какие улучшения мы внесли с течением времени. Статистика лучших 100 команд FPL для GW8 На прошлой неделе мы видели больше нормальных показателей в верхней части, где 100 лучших игроков в среднем набирали около 72 очков, а..
Порядковая логистическая регрессия
Обзор и реализация в R Можете ли вы догадаться, какова общая ссылка в переменных, упомянутых ниже: Уровень удовлетворенности работой - неудовлетворен, доволен, полностью удовлетворен Показатели физического лица - Плохо, Удовлетворительно, Отлично Влияние регулирования на результаты деятельности банка - Положительное, Нейтральное, Отрицательное Переменные не только категориальны, но и следуют порядку (от низкого к высокому / от высокого к низкому). Если мы хотим..
Caret vs Tidymodels: как использовать оба пакета вместе?
Практические руководства Caret vs Tidymodels: как использовать оба пакета для машинного обучения? Пример построения моделей с двумя популярными пакетами вместе в R для прогнозирования спроса на прокат велосипедов. Макс Кун создает оба пакета (с участием многих других талантливых людей). Пакет caret (сокращение от C lassification A nd RE gression T raining) упрощает процесс создания прогнозные модели и был лучшим выбором среди пользователей R. Он существует уже..