Публикации по теме 'predictive-modeling'


Регрессия опорных векторов: раскрытие возможностей нелинейного прогнозного моделирования
Регрессия опорных векторов (SVR) — это мощный метод машинного обучения, используемый для задач регрессии, особенно в сценариях, где линейной регрессии может быть недостаточно из-за сложных отношений или нелинейных закономерностей в данных. SVR является расширением алгоритма машины опорных векторов (SVM), который в основном используется для задач классификации. Способность SVR обрабатывать как линейные, так и нелинейные данные делает его инструментом для различных реальных приложений,..
Мой опыт разработки модели машинного обучения для прогнозирования транспортных потоков в умных городах
Как исследователь в области компьютерных наук, я всегда был очарован пересечением технологий и городского развития. В последние годы концепция умных городов становится все более популярной, поскольку города по всему миру изучают способы использования технологий для улучшения всего, от транспорта до энергоэффективности. Я считаю, что одной из областей, обладающих огромным потенциалом, является использование машинного обучения для прогнозирования транспортных потоков в умных городах...
Проект Data Science: использование машинного обучения для прогнозирования цен на нигерийские автомобили
В автомобильном секторе аналитика ценообразования играет важную роль как для компаний, так и для частных лиц, поскольку позволяет оценить рыночную цену автомобиля перед его продажей или покупкой. Моя цель в этом проекте по науке о данных — оценить стоимость нигерийских автомобилей с учетом набора функций на основе исторических данных. Я проведу вас через все шаги, которые я предпринял для достижения этой цели, так что пристегнитесь, дальше будет только интереснее. Данные Я взял..
Отслеживание случаев Covid-19 в Швейцарии в режиме реального времени
Рюта Йошимацу, Саймон Хефти Введение Когда мы говорим о Covid-19, мы иногда ссылаемся на действующий номер воспроизведения, Rt . Rt  — один из ключевых показателей, позволяющих оценить наше положение с точки зрения роста эпидемии. Проще говоря, он показывает, сколько людей в среднем заражает зараженный человек в момент времени t . Когда это значение выше 1, число заражений будет расти экспоненциально, а когда оно ниже 1, ожидается обратное. Получить оценку Rt в режиме..
Тенденция заражения грызунами в Нью-Йорке
ПРОБЛЕМА Широкая проблема состоит из двух частей: 1. Нью-Йорк сильно заселен грызунами: 1 грызун приходится на 4 жителей города [2]. 2. Кроме того, ночная вывозка мусора почти во всех ресторанах способствует пропитанию городских крыс [2]. В связи с этим остается вопрос — в какой степени рестораны ответственны за эту тенденцию? ЦЕЛЬ Будучи преисполнены решимости решить эту проблему, наша цель отныне состоит в том, чтобы «понять тенденцию заражения грызунами в Нью-Йорке по..
Модель прогнозирования срочных вкладов банковского учреждения
Введение Отдел инвестиций и портфелей банка захочет идентифицировать своих клиентов, которые потенциально подпишутся на их срочные вклады. Цель Эта деятельность направлена ​​на поиск модели машинного обучения, которая может предсказать, какие будущие клиенты подпишутся на свой срочный депозит. Это повысит эффективность и результативность кампании банка. Банк будет определять клиентов, которые подпишутся на их срочный вклад, и использовать эти знания, чтобы направить на них свои..
Машинное обучение в сочетании с кредитным скорингом: как это может помочь снизить затраты на просрочку кредита
В предыдущем анализе мы изложили процесс машинного обучения, который мы провели для «Destacame.cl , компании Catalyst Fund, которая предоставляет альтернативный кредитный скоринг малообеспеченным потребителям в Латинской Америке. Для такой фирмы, как Destacame.cl, инвестиции в алгоритмы прогнозирования кредитного скоринга не представляют никакой сложности. Это неотъемлемая часть их цифрового продукта и бизнес-модели, основанной на данных, и ее можно легко внедрить. Но как насчет..