Публикации по теме 'modeling'
Получите 10-процентный прирост производительности модели машинного обучения
Пошаговое руководство по улучшению производительности вашей модели за пределами настройки гиперпараметров
Предположим, вы определили модель машинного обучения и соответствующие гиперпараметры, которые обеспечивают наилучшую производительность, но все же точность модели ниже базовой/ожидаемой точности. Это конец пути для вас или вы можете улучшить его дальше?
В этом блоге я проведу вас через трехэтапный процесс улучшения производительности вашей модели, помимо настройки гиперпараметров...
Модель машинного обучения для прогнозирования дефолтов по кредитам — Часть 1: Общая картина
В этой статье я описываю, как построить простую модель XGBoost для прогнозирования дефолтов по одноранговым кредитам. Выявляя самые рискованные кредиты, модель экономит деньги инвесторов. Интересно, что эта модель создает ценность для инвесторов, хотя и имеет кажущуюся плохую статистическую эффективность. В этом упражнении показано, что тщательное обдумывание текущей бизнес-проблемы не менее важно, чем создание высокопроизводительной модели машинного обучения.
Эта статья состоит из 4..
Гамма-регрессия против линейной регрессии (в Python)
Общие линейные модели и гамма-регрессия
Гамма-регрессия — это тип обобщенной линейной модели (GLM), которую можно использовать для моделирования непрерывных неотрицательных данных, и это более гибкая модель, чем линейная регрессия. В модели гамма-регрессии предполагается, что зависимая переменная распределена в соответствии с гамма-распределением. Независимые переменные используются для прогнозирования среднего значения (μ) гамма-распределения.
В контексте GLM функция связи — это..
Анализ приложений Google Play Store в R
Как разработчики приложений могут сделать свои продукты более популярными в Google Play Store?
Имея более двух миллионов доступных приложений, разработка приложений, которые выделяются среди конкурентов, представляет собой огромную проблему для разработчиков приложений. Поэтому разработчикам необходимо выделиться на этом перенасыщенном рынке. Разработчикам приложений необходимо будет определить важные факторы, влияющие на решения клиентов, чтобы достичь цели: увеличить количество..
Сравнение нескольких моделей классификации для проблемы НЛП
Имея так много доступных алгоритмов классификации, может быть трудно выбрать, какой из них использовать. Недавно я завершил проект классификации НЛП, в ходе которого протестировал несколько наиболее популярных алгоритмов классификации и сравнил их эффективность.
Весь пошаговый процесс доступен в прикрепленном репо . В этом посте я сосредоточусь на самих моделях и базовой механике каждой из них. Цель этого проекта состояла в том, чтобы взять посты из двух суб-реддитов и классифицировать..
Построение модели бинарной классификации с помощью R AND STAN.
Как вы, возможно, уже знаете, машинное обучение предоставляет мощные инструменты для создания моделей классификации — моделей, которые используются для классификации или распределения данных по различным классам или категориям на основе их характеристик или атрибутов.
В этом посте представлен вероятностный подход к решению задач классификации с использованием программирования на R и STAN , мощного языка статистического моделирования, основанного на гамильтоновых алгоритмах Монте-Карло...
Вопросы по теме 'modeling'
Заполнение замкнутого пространства/воздуха внутри воксельных моделей — какие-нибудь быстрые алгоритмы?
Я создал Voxelizer для моделей .obj, который до сих пор работает довольно хорошо. Однако он только превращает поверхность модели в воксели, а не заполняет ее. И его последующее заполнение очень важно для дальнейшего экспорта и оптимизации.
Я...
17.03.2024
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..