Публикации по теме 'modeling'


Настройка гиперпараметров и выбор модели, как у кинозвезды
Настройка гиперпараметров и выбор модели, как у кинозвезды Кодируете, анализируете, выбираете и настраиваете, как если бы вы действительно знали, что делаете. «Настройка гиперпараметров для оптимизации случайного классификатора леса» - одна из тех фраз, которые так же непринужденно звучали бы в сцене фильма, где хакеры агрессивно набирают «для получения доступа к мэйнфрейму», как это делается в статье Medium о данных. наука. На самом деле, однако, подобные фразы являются неудачным..
Решение проблем серьезности претензий Allstate
Здесь я выделяю свою работу над Allstate Claims Prediction , проблемой Kaggle. The Allstate Corporation - американская страховая компания со штаб-квартирой в Нортфилд Тауншип, штат Иллинойс, недалеко от Нортбрука с 1967 года. Основанная в 1931 году как часть Sears, Roebuck and Co., она была выделена в 1993 году. также занимается страхованием личных линий в Канаде. «Хорошие руки» Девиз Allstate Вы в надежных руках был придуман в 1950-х годах директором по продажам страховой..
Учебники по скрытым марковским моделям для детей
Надеюсь, вы уже ознакомились с основами цепей Маркова. Учебники для малышей — Учебник по цепям Маркова для малышей-1 Урок по цепям Маркова для малышей-2 Урок по цепям Маркова для малышей-3 Теперь пришло время узнать больше о расширенных приложениях цепей Маркова и их использовании в математическом моделировании и машинном обучении. Чтобы создать статистическую модель для дискретных событий, мы будем использовать цепи Маркова для моделирования и рассматривать некоторые из..
ELI5: Супергерой машинного обучения «Дружелюбный сосед» объясняет все!
Модели машинного обучения — невероятно мощные инструменты для прогнозирования и принятия решений на основе данных. Однако эти модели часто ведут себя как загадочные черные ящики, заставляя пользователей задаваться вопросом: «Почему модель приняла такое решение?» Вот тут-то на помощь и приходит ELI5. Что такое ELI5? ELI5, сокращение от «Объясни, как будто мне 5», — это библиотека Python, которая упрощает понимание сложных моделей машинного обучения. Он упрощает и уточняет прогнозы..
[Машинное обучение]Преобразование фотографий в художественные штриховые рисунки с помощью ИИ
Почему мне интересен этот проект Помимо того, что я аналитик данных, я также увлекаюсь деревообработкой. Для тех, кто не силен в резьбе по дереву, лучше иметь черновик для справки. Но для тех, кто плохо рисует… Нам нужно немного покрасить и приклеить дерево, чтобы начать резьбу. Вот почему я пытаюсь выяснить, как я могу преобразовать изображения в линейные рисунки. Есть несколько способов сделать работу Конвертировать изображения с помощью Photoshop Преимущество Вы..
«Обобщаются ли классификаторы CIFAR-10 на CIFAR-10?» - Об адаптивности в машинном обучении
Что такое адаптивный анализ данных? Суть теории статистического обучения заключается в обеспечении обобщения , т. е. небольшого разрыва между точностью относительно истинного распределения данных (что мы действительно хотим оптимизировать) и точностью обучения (которая это то, что мы оптимизируем на практике). Однако ключевым предположением в этих обобщающих теоремах является то, что выбор класса гипотезы - класса, из которого вы в конечном итоге вернете функцию - формулируется до..
NN или XGBoost — Руководство
NN или XGBoost: руководство Краткое руководство, которое поможет выбрать наиболее подходящую модель Часть 1 - Введение Вдохновленные успехом Deep Learning в задачах Computer Vision, многие люди спорят, может ли NN выиграть игру для табличных данных. Одни говорят в пользу почти безграничного потенциала NN, другие ссылаются на достижения XGBoost в соревнованиях Kaggle. Некоторые даже пошли дальше и провели прямое сравнение двух моделей (например, Firefly.ai , MLJar , Ravid и..