Публикации по теме 'data-preparation'
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ || Абубакар Лабаран Салису
ВВЕДЕНИЕ
Начинаете свой путь в области машинного обучения, но не знаете, как подготовить набор данных? Ознакомьтесь с этой статьей, чтобы узнать о подготовке данных для машинного обучения.
ЧТО ТАКОЕ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Подготовка данных обычно является первым шагом, когда кто-то пытается решить реальную проблему с помощью машинного обучения. Эти необработанные данные обычно имеют различные несоответствия, которые необходимо устранить, прежде чем набор данных..
Обзор проектов Kickstarter - Простое исследование данных на Python
Обзор проектов Kickstarter - Простое исследование данных на Python
В данной статье анализируется набор данных из примерно 380 000 проектов Kickstarter . Я проведу вас через простое исследование данных с помощью Python, чтобы раскрыть интересную информацию о проектах Kickstarter и о том, какие атрибуты важны, когда дело доходит до проверки успеха (или неудачи) определенного проекта. В общем, мы рассмотрим базовую визуализацию данных и разработку функций с помощью Python.
1. Общие..
Часть III: Создание системы рекомендаций с помощью AI & Analytics Engine
Это заключительная часть нашей серии из трех частей, в которой мы используем набор данных Отзывы потребителей о продуктах Amazon от Kaggle, чтобы продемонстрировать 3 уникальных варианта использования с помощью AI & Analytics Engine.
Если вы заинтересованы в изучении двух других вариантов использования, вы можете получить к ним доступ здесь:
Часть 1: Определение подлинности потребительских оценок продукта
Часть 2: Расчет вашего Net Promoter Score (NPS)
Чтобы узнать о других..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..