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..