Публикации по теме 'datascience-training'
Случайное повышение концепции
Random Boost — это комбинированная форма «Random-forest + Adaptive Boost». В задачах классификации алгоритм преобразует группу классификаторов случайного леса в сильный. На различных примерах взвешенного обучения классификатор следует обучать итеративно. Для каждой итерации классификатор обеспечивает плодотворный результат, сводя к минимуму ошибку обучения.
Сначала AdaBoost случайно выбирает тренировочный набор. Выбирая обучающий набор на основе точного прогноза последнего обучения,..
Наука о данных — Миф против реальности
Опубликовано Нихил Нене | Главный аналитик, клиентские решения
В наш век легкого доступа к высокоскоростным сетям объем информации, с которой мы ежедневно сталкиваемся через различные средства массовой информации, огромен, но реальность такова, что к информации, которая поступает к нам большую часть времени, добавляется много беспорядка. Люди легко просматривают различные источники информации вслепую, не проверяя, заслуживает ли источник доверия или нет. Модные словечки, не..
Как найти выбросы в наборе данных?
статистика — 2
что такое выброс?
Выбросы — это значения на крайних концах набора данных. Это наблюдение, которое находится на ненормальном расстоянии от других значений в случайной выборке из населения.
Как определить выбросы?
Есть несколько способов определить выбросы, некоторые из них
1. Процентили:
Процент значений в наборе оценок данных, которые меньше заданного значения.
Мы заранее определяем процентиль, и любое значение, выходящее за пределы заданного процентиля,..
Какая стриминговая платформа лучше для вас
Введение
Из множества различных потоковых платформ сложно найти ту, которая действительно стоит вашего времени и денег. Ни один из потоковых сервисов не похож на другой. Среди крупных потоковых сервисов, таких как Netflix, Prime Video, Hulu и Disney+, существует большая конкуренция. Но как узнать, какой потоковый сервис лучше всего подходит для ваших нужд?
Netflix всегда был стриминговой платформой номер один до появления таких конкурентов, как Prime Video и Hulu.
В этой статье..
Как распознать разницу между многомерными данными и многофункциональными наборами данных?
Что такое функция в машинном обучении?
Функция — это один столбец данных во входном наборе. Например, если вы пытаетесь предсказать, какое домашнее животное выберет кто-то, ваши входные данные могут включать возраст, домашний регион, доход семьи и т. д. Ярлык — это окончательный выбор, например, собака, рыба, игуана, рок и т. д. [1] [2].
Что такое «наблюдение» в статистике?
В статистике наблюдение — это просто один случай того, что вы измеряете. Например, предположим, что вы..
Анализ данных с программированием на R: Введение в программирование на R.
R — это язык программирования и программная среда для статистических вычислений и анализа данных. Он широко используется статистиками и учеными для обработки данных, визуализации и статистического моделирования. R — это проект с открытым исходным кодом, который можно бесплатно загрузить и использовать.
Одним из основных преимуществ R является большой набор библиотек и пакетов, предоставляющих широкий набор функций и возможностей. Эти пакеты разрабатываются и поддерживаются активным..
Введение в глубокое обучение 🤖 — Глава 2
Создание проекта глубокого обучения от идеи до производства
О работе, связанной с этим курсом
Работа основана на черновике фастбука Глубокое обучение программистов с fastai и PyTorch и fastai course-v4.
👉Читать главу 1 здесь .
📜Неписаные правила практики глубокого обучения
Существуют некоторые неписаные правила практики глубокого обучения. Эти правила важны, поскольку они помогут вам разработать хорошую систему для решения ваших проблем. Таким образом, становится важным..
