Публикации по теме 'machine-learning'
Анализ временных рядов (4) — Модели ARIMA: ACF, PACF
В предыдущем посте мы говорили о моделях AR и MA, а сегодня мы собираемся изучить модели ARIMA и ARMA, которые состоят из моделей AR и MA.
Функция автокорреляции (ACF)
Стационарное состояние, характеристическое уравнение (특성방정식)
AR(2)
тогда АКФ AR(2) равен,
Модель скользящей средней авторегрессии (ARMA)
Смешанная модель ARMA; 모수 절약의 관점에서 흔히 사용됨
Модель дополненной реальности: 시계열상의 과거 관측값을 이용하여 예측모델 생성
예측하고자하는 특정 변수의 과거 관측값의 선형결합으로 해당 변수의 미래값을 예측..
Улучшите свои навыки работы с ноутбуком Jupyter с помощью этих полезных советов
Наука о данных
Улучшите свои навыки работы с ноутбуком Jupyter с помощью этих полезных советов
10 лайфхаков для ноутбуков Jupyter, которые повысят вашу продуктивность
Введение
Блокноты Jupyter — это интерактивные веб-документы, которые позволяют объединять код, текст и другие медиафайлы (например, изображения, видео и графики) в одном документе. Они часто используются для анализа данных, визуализации и машинного обучения и являются популярным инструментом среди ученых,..
Обучение архитектуре решений Microsoft Azure в NOIDA.
Обучение Архитектура решений Microsoft Azure в Нойде организовано Convergent Learning Solutions. ConvergentLearningSolutions — ведущее учебное заведение в Нойде. Предоставляет наиболее учебную среду для разработки решений инфраструктуры Microsoft Azure для передовых технических реализаций по доступным ценам. Лучшая организация по обучению инфраструктурным решениям Microsoft Azure от Noida предлагает лучшее техническое ИТ-обучение по Архитектуре инфраструктурных решений..
Влияние технологий в 2022 году
Настало время обновить наши технологии, и в 2022 году ИИ, машинное обучение , 5G и облачные вычисления станут наиболее важными технологиями, которые появятся. Пандемия covid-19 продолжит оказывать широкое влияние на нашу жизнь в 2022 году. В результате цифровизация и виртуализация бизнеса и общества будут продолжать расти.
Однако по мере того, как мы вступаем в новый год, спрос на устойчивость, постоянно растущие объемы данных и более высокие скорости вычислений и сетей вернут себе..
Частые вопросы интервью по логистической регрессии
Q1. Что такое логистическая регрессия и чем она отличается от линейной регрессии?
Ответ Логистическая регрессия — это статистический метод моделирования взаимосвязи между бинарной зависимой переменной (выходными данными) и одной или несколькими независимыми переменными. Цель состоит в том, чтобы предсказать вероятность того, что зависимая переменная будет иметь определенное значение (обычно 0 или 1) на основе значений независимых переменных.
В логистической регрессии зависимая..
Усиление искусственного интеллекта посредством внутренних конференций
Bazaarvoice имеет богатую историю с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО). Технология искусственного интеллекта играет решающую роль в наших системах модерации обзоров, обеспечивая качество и достоверность, а также улучшая визуальный контент, который является частью наших предложений Социальная коммерция и не только! Несмотря на это, мы чувствовали, что нам нужно сделать больше, чтобы расширить использование ИИ.
В Bazaarvoice мы считаем, что искусственный интеллект..
Расширяемость преобразователя StreamSets - Часть 2: Связки Spark MLeap с S3
В части 1 вы узнали, как расширить StreamSets Transformer для обучения модели Spark ML RandomForestRegressor.
В этой части 2 вы узнаете, как создать пакет Spark MLeap для сериализации обученной модели и сохранения пакета в Amazon S3.
MLeap - это распространенный формат сериализации и механизм выполнения для конвейеров машинного обучения. Он поддерживает Spark, Scikit-learn и Tensorflow для обучения конвейеров и их экспорта в пакет MLeap. Сериализованные конвейеры (пакеты) можно..
