Публикации по теме 'machine-learning'
Предвзятость в финансах и трейдинге
Что означает термин предвзятость
Обычно используемый при изучении человеческого поведения и статистики термин «предвзятость» в нашем контексте представляет собой термин, который обозначает преимущество и, в зависимости от контекста, является синонимом слов «несправедливый» и «крайний» (или «перекос»). С точки зрения непрофессионала, рыночная предвзятость даст вам преимущество перед конкурентами, и если предвзятость реальна, она по определению несправедлива.
Провайдеры финансовых..
Можем ли мы предсказать тип личности на основе сообщений в Интернете?
Пошаговое руководство по созданию модели классификации типов личности Bi-LSTM с использованием PyTorch
«Я-образ» является ключом к человеческой личности и человеческому поведению. Измените представление о себе, и вы измените личность и поведение», — Максвелл Мальц.
Можем ли мы классифицировать и предсказывать тип личности человека, исключительно используя его сообщения в Интернете? В этой статье основное внимание будет уделено разработке модели классификации Bi-LSTM типа личности..
Алгоритм K-средних: ключ к обнаружению скрытых закономерностей в данных
Узнайте, как выявить скрытые закономерности в ваших данных с помощью алгоритма K-средних. Это руководство познакомит вас с основами кластеризации и покажет, как реализовать алгоритм на Python.
Алгоритм K-средних — это широко используемый метод неконтролируемого машинного обучения для кластеризации, который включает в себя группировку точек данных, похожих друг на друга, в кластеры. В этом руководстве мы рассмотрим основы алгоритма K-средних, в том числе:
Что такое алгоритм..
Создание Keras с нуля
Часть 1
Вступление:
Я думаю, что слишком многие инженеры по машинному обучению сразу начинают применять модели машинного обучения с такими библиотеками, как Keras и Tensorflow, не понимая, что такое машинное обучение. Хорошее упражнение для этого - вернуться и попытаться создать алгоритм машинного обучения с нуля. Я решил пойти на один уровень глубже, пытаясь воссоздать функции, которые предоставляет Keras, с нуля.
Задача:
Целью этой программы было создание гибкого..
Варианты использования машинного обучения в маркетинге, СМИ и издательском деле
Мы понимаем, что отделы маркетинга никогда не испытывают недостатка в информации. Объем данных, к которым имеют доступ маркетологи, может быть ошеломляющим, и они часто изо всех сил пытаются понять все это и эффективно использовать. В этом исследовании используется машинное обучение.
Основное преимущество включения машинного обучения в ваш маркетинговый стек заключается в том, что оно значительно быстрее и эффективнее, чем люди, в понимании огромных объемов данных.
Этот метод..
IPL Win Prediction ML Project - классификационное решение проблемы регрессии
Я знаю, что название этого блога звучит немного абсурдно, но на самом деле это так. Сегодня я буду делать проект End to End ML, в котором мы будем прогнозировать вероятность победы в процентах для обеих команд, играющих.
Сначала это кажется проблемой регрессии, но на самом деле мы будем использовать для этого модели классификации, поскольку у нас есть определенные модели классификации ML, которые также сообщают вам вероятность предсказанного результата.
Весь код, написанный в этом..
Заполнение пробелов случайным лесом
Одной из основных проблем с различными наборами данных является отсутствие данных. Данные, которые имеют только некоторую аннотацию, указывающую на их существование, но отсутствуют. Например, в случае данных временных рядов отсутствующие данные будут пропущенными значениями в середине ряда. Значения, скорее всего, можно вывести, просто взглянув на график, однако приближение этих значений позволит создать новый и более краткий набор данных.
