Публикации по теме 'supervised-learning'
Прогноз медицинских расходов с использованием линейной регрессии | Нандита Поре
Введение:
Медицинские расходы часто могут быть серьезной проблемой для отдельных лиц и семей. Прогнозирование этих затрат может иметь серьезные последствия для страховых компаний, поставщиков медицинских услуг и политиков. В этом сообщении блога мы углубимся в мир прогнозирования медицинских расходов с использованием линейной регрессии. Мы проведем вас через весь процесс: от загрузки набора данных до оценки производительности модели, предоставляя примеры кода на каждом этапе...
Введение в машинное обучение
Что такое машинное обучение и чем оно отличается от искусственного интеллекта.
Если вы читаете этот пост в блоге, значит, вы слышали о Машинном обучении и, вероятно, имеете общее представление о том, что такое Машинное обучение , но, возможно, не знаете точно, что это значит. и чем машинное обучение отличается от традиционного компьютерного программирования или где проходят границы между машинным обучением и искусственным интеллектом . В этой статье я расскажу постараемся помочь..
Повернитесь и посмотрите на странное
Как использовать методы обнаружения аномалий для улучшения контролируемого обучения
Традиционная прогнозная аналитика предлагает две парадигмы для рассмотрения большинства проблем: точечная оценка и классификация. Современная наука о данных в значительной степени связана с последним, формулируя многие вопросы с точки зрения категоризации (подумайте о том, как страховщик может попытаться определить, какие клиенты будут генерировать высокие затраты, а не прогнозировать затраты для..
Руководство для начинающих по контролируемому обучению и процессу анализа данных.
Знакомство с проектом.
В этом проекте мы будем использовать несколько контролируемых алгоритмов для точного моделирования доходов людей с использованием данных, собранных в ходе переписи населения США 1994 года. Затем мы выберем лучший алгоритм-кандидат из предварительных результатов и далее оптимизируем этот алгоритм для наилучшего моделирования данных. Наша цель в этой реализации - построить модель, которая точно предсказывает, зарабатывает ли человек больше 50 000 долларов...
Обзор наиболее часто используемых моделей машинного обучения
Поиск правильной модели для правильных данных.
Если вы хотите научиться быть хорошим специалистом по данным, вам нужно знать, какая модель машинного обучения больше подходит в каждой ситуации. Для этого важно знать предположения, которые каждая модель делает в отношении данных. В этой статье я расскажу вам о наиболее часто используемых моделях.
Линейная регрессия
Это одна из самых простых моделей. Он используется для регрессии, что означает, что он может дать реальное число в..
Многозадачное машинное обучение: одновременное решение нескольких задач
Некоторые под наблюдением, некоторые без присмотра, некоторые с самостоятельным наблюдением в НЛП и компьютерном зрении
Однозадачное обучение — это процесс обучения прогнозированию одного результата (бинарного, многоклассового или непрерывного) на основе размеченного набора данных.
Напротив, многозадачное обучение — это процесс совместного обучения прогнозированию нескольких результатов на входных данных одной и той же модальности. Например, изображения или текст.
Возникает..
Что такое машинное обучение и искусственный интеллект
Что такое машинное обучение и искусственный интеллект
Мир наполнен данными. Много и много данных. Все, от картинок, музыки, мира, электронных таблиц и т. д. Не похоже, что в ближайшее время он замедлится. Машинное обучение обещает извлечь смысл из всех этих данных.
Разница между искусственным интеллектом, машинным обучением, глубоким обучением
ИИ включает в себя машину, которая может выполнять задачи, характерные для человеческого интеллекта. хотя это довольно общее,..
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..