Публикации по теме 'data-pre-processing'
Слишком много выбросов? — Винсоризация
При подготовке данных для машинного обучения вы часто будете сталкиваться с функциями со значениями, которые отделены от остальных, мы называем их выбросами. Такие значения являются проблемой для большинства моделей, поскольку они чувствительны к выбросам. Что ж, алгоритмы регрессии, такие как робастная регрессия, регрессоры XGBoost и некоторые другие, считаются «устойчивыми» к выбросам, но я понял, что это может быть не так, когда у нас довольно много выбросов. Данные из реальной..
Предварительная обработка данных для машинного обучения, часть I
автор Ашиш Адхикари
Предварительная обработка данных — это процесс очистки данных и управления ими, чтобы наша модель машинного обучения не была нарушена или предвзята во время понимания модели. Доступные данные реального мира очень неуправляемые и грязные, что может привести к сбою наших моделей машинного обучения , поэтому их необходимо предварительно обрабатывать. Существуют различные методы предварительной обработки данных, и мы рассмотрим их подробно.
Различные методы..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..