Публикации по теме 'predictive-modeling'
Преобразование лидов в клиентов: оптимизация конверсии лидов с помощью прогнозного моделирования
ВВЕДЕНИЕ
Конверсия потенциальных клиентов – важный аспект бизнеса, особенно для компаний, которые занимаются приложениями и веб-сайтами. Выявление и прогнозирование потенциальных клиентов, которые могут стать платными клиентами, очень важно, поскольку эти люди вносят большой вклад в маржу прибыли компании. Коэффициент конверсии потенциальных клиентов около 11 % считается хорошим процентом, поэтому каждая компания хочет достичь этого и даже большего, и лучший способ сделать это —..
Изучение науки о данных: от исследования данных к прогнозному моделированию
Моя личная одиссея через исследование данных и прогнозное моделирование
Вы когда-нибудь были очарованы загадочной силой данных? Задумывались ли вы, какие истории скрыты в его обширных, раскинувшихся ландшафтах?
Присоединяйтесь ко мне в моем личном путешествии, в котором я погружаюсь в области исследования данных и прогнозного моделирования, выкапывая идеи и разгадывая сокровенные тайны.
Когда я отправился в это путешествие по науке о данных, вооруженный любопытством и..
Использование методов машинного обучения для ценообразования на подержанные автомобили @ Cars24
Специалисты по ценообразованию в CARS24 работают над огромными объемами данных инспекций и аукционов, чтобы многократно повышать предсказуемость цен на подержанные автомобили.
До конца 90-х очень немногие индийцы могли позволить себе машину, и те, кто ее покупал, относились к ней как к большому члену семьи. Продажа семейной машины не была вариантом - если только она не была готова к утилизации. Точно так же покупка подержанного автомобиля была редкостью и вызывала недовольство...
Обучение модели с помощью линейной регрессии с множественными переменными
В своей недавней статье я рассказал о машинном обучении, типах моделей машинного обучения и о том, как обучать модель. В этой статье мы обучили модель, которая дает прогноз цен на дома с использованием линейной регрессии с множественными независимыми переменными. используемые библиотеки: pandas, Numpy и Sklearn.
Теперь для этой модели мы используем набор данных из Kaggle, который содержит такие наборы данных:
Цена будет зависимой переменной, а остальные 12 наборов данных —..
Инсайты из Apple Appstore
Введение
Из-за множества приложений в магазинах приложений загрузка приложения для какой-то конкретной цели — непростая задача. Часто приходится просматривать обзоры и проверять комментарии, прежде чем принять окончательное решение о том, какое приложение загрузить. Если загрузка может быть такой «непростой», представьте, насколько более сложной может быть публикация приложения в магазине приложений!
Компании с командой грамотных и готовых разработчиков, желающих разработать..
«Ммм, у него какой-то дубовый послед»
Ну, я не сомелье Майкла Скотта. Я мало знаю о качестве вина и о том, что делает его хорошим, но эта модель прогнозирования знает! Подмигивание. Подмигивание.
Модель прогнозирования использует Данные о качестве вина от Kaggle для прогнозирования качества вина. Каждому вину в этом наборе данных присваивается оценка качества от 0 до 10. Существует одиннадцать параметров, определяющих качество, а именно . Фиксированная кислотность, летучая кислотность, лимонная кислота, остаточный..
Перспективы ваших разделов данных
Перспективы ваших разделов данных
Разделение данных и призрак в машине
Разделение данных на обучающие и тестовые разделы - важный шаг к улучшению наших прогнозов. Моделирование некоторых данных и тестирование этой модели посредством прогнозирования на оставшихся выборках - вот как мы можем понять и компенсировать смещение и дисперсию, центральную дилемму машинного обучения.
Использовать Python для разделения данных очень просто с помощью функции train_test_split в scikit-learn...
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..