Публикации по теме 'machine-learning'
A40: Дерево решений и ансамблевое обучение на основе дерева
Дерево решений, деревья в мешках, случайные леса, дополнительные рандомизированные деревья (ExtraTrees), поиск по сетке, настройка гиперпараметров, начальная загрузка, важность признаков, кривые ROC
Эта статья является частью серии книг Наука о данных с нуля — Могу ли я, чтобы я смог . ( Нажмите здесь, чтобы получить копию сегодня !)
Нажмите здесь, чтобы просмотреть предыдущую статью/лекцию на тему «A39: Дерево решений и случайные леса — теория »
💐Нажмите здесь, чтобы..
Что такое косинусное сходство? Как сравнить текст и изображения в Python
Отличный инструмент для машинного обучения
Вычисление подобия может быть невероятно полезным при создании приложений машинного обучения. Если вам нужно сгруппировать документы на основе того, насколько похоже их содержимое, или если вы строите модель для сопоставления изображений, вам понадобится метод для определения того, что похоже, а что нет. Это довольно легко сделать с помощью числовых данных, но как определить сходство документов или изображений?
Подобие косинусов – это..
🤖✏️ ChatGPT пишет статьи о ChatGPT
Жирным шрифтом выделены вопросы, которые мы задавали, остальное полностью ответы из chatGPT https://chat.openai.com/chat
Что такое ChatGPT?
ChatGPT — это мощная и удобная платформа чат-ботов, которая позволяет пользователям создавать и обучать своих собственных чат-ботов, используя последние достижения в области обработки естественного языка (NLP) и технологии машинного обучения.
С помощью ChatGPT пользователи могут создавать чат-ботов, которые могут понимать и реагировать на..
Обучение SAP SD в NOIDA.
Конвергентные решения для обучения предлагает лучшее в своем классе техническое обучение и сертификацию по всем ИТ-технологиям . Мы предлагаем инновационные методы обучения и проводим корпоративное обучение по различным передовым технологиям. У нас есть команда сертифицированных тренеров с опытом работы в отрасли не менее 10 лет. За последние семь лет подготовлено более 18 000 кандидатов, из них более 12 000 профессионалов распределено по разным отраслям.
Работа с моделями ANOVA, часть 2 (машинное обучение)
Статистические аспекты SHAP: функциональный дисперсионный анализ для интерпретации модели (arXiv)
Автор : Эндрю Херрен , П. Ричард Хан
Аннотация: SHAP — это популярный метод измерения важности переменных в моделях машинного обучения. В этой статье мы изучаем алгоритм, используемый для оценки показателей SHAP, и обрисовываем его связь с функциональным разложением ANOVA. Мы используем эту связь, чтобы показать, что проблемы в приближениях SHAP в значительной степени связаны с..
Передовые методы анализа сложных временных рядов
Мы изучим новые алгоритмы, которые могут моделировать временные ряды с множественной сезонностью для прогнозирования и разложения временных рядов на различные компоненты.
Вы изучите следующие рецепты:
Разложение временных рядов с несколькими сезонными моделями с использованием MSTL Прогнозирование с использованием нескольких сезонных закономерностей с использованием Модели ненаблюдаемых компонентов (UCM) Прогнозирование временных рядов с несколькими сезонными закономерностями с..
5 распространенных проблем с очисткой данных машинного обучения и способы их решения — innotescus
Наличие правильных данных — это только первый шаг на пути к обучению вашей модели машинного обучения и развертыванию вашего решения. Хотя вам, вероятно, не терпится сразу же приступить к обучению, важно сначала твердо уяснить, чем именно вы кормите свою модель, как говорится, — мусор на входе, мусор на выходе. Однако, прежде чем вы сможете профилировать свои данные, чтобы понять, что именно вы загружаете в свою модель, вам необходимо очистить ее. Если ваши данные не очищаются должным..
