Публикации по теме 'titanic-dataset'
Исследовательский анализ данных (EDA) — Часть 2
В предыдущей части мы обсудили первые несколько шагов в процессе исследовательского анализа данных, таких как идентификация переменных, одномерный анализ и т. Д. Теперь мы собираемся больше узнать о двумерном анализе и других шагах в EDA.
Двумерный анализ
В двумерном анализе мы находим взаимосвязь между двумя переменными. Переменные могут быть любой комбинацией непрерывных или категориальных переменных. Для разных комбинаций переменных используются разные методы.
Непрерывный и..
Практическое машинное обучение в Kaggle: Часть 2 — Обучение и настройка гиперпараметров
Набор данных: «Титаник» — машинное обучение после катастрофы
В этой статье мы исследуем практическую реализацию алгоритма дерева решений с использованием scikit-learn. Мы рассмотрим различные важные концепции, связанные с решением типичной задачи машинного обучения, включая обучение и настройку модели.
Если вы еще этого не сделали, обязательно ознакомьтесь с первой частью серии статей, где мы обсуждаем важные этапы предварительной обработки данных и выбора функций...
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..