Публикации по теме 'scikit-learn'
Машинное обучение — Пошаговый шаблон этапа предварительной обработки данных
Предварительная обработка данных — важный этап построения модели машинного обучения. Это не захватывающий этап, но иногда он занимает много времени. Поэтому очень важно иметь готовый шаблон или руководство, включающее в себя набор шагов, которые вы должны выполнить, чтобы ускорить предварительную обработку. Это первый важный шаг, потому что каждый раз, когда вы хотите написать модель машинного обучения, у вас есть этап предварительной обработки данных, над которым нужно работать. Вы..
Серия «Обучение с помощью кодирования»: «Машинное обучение» — «Линейная регрессия» — «Простая концепция, но мощная —…
Эта серия посвящена обучению с помощью программирования, в ней объясняется математика и реализуется модель с использованием Библиотеки Scikit-learn .
Что такое линейная регрессия? Как ученый по данным объяснит, что такое линейная регрессия, для нетехнических людей и убедит их, что это модель на вынос, чтобы предсказать цели продаж в следующем квартале или объем продаж в следующем квартале?
Интуитивно, откуда мы знаем, что летом количество проданных мороженых вырастет? и подняться на..
Освободиться или освободиться? Использование машинного обучения для прогнозирования отмены бронирования отелей
Собираетесь в отпуск в ближайшее время? (Я бы хотел, чтобы я был)
Если вы недавно забронировали номер в отеле, скорее всего, у вас есть возможность отменить бронирование. Каналы онлайн-бронирования отелей радикально изменили как поведение клиентов, так и способы бронирования. Растущее число бронирований отелей приводит к отмене или незаезду, в результате чего остаются свободные гостиничные номера, которые в противном случае могли бы быть заполнены. В то время как возможность отменить..
Построение модели k-ближайших соседей (k-NN) с помощью Scikit-learn
k-Nearest-Neighbors (k-NN) - это модель машинного обучения с учителем. Контролируемое обучение - это когда модель учится на данных, которые уже помечены. Модель контролируемого обучения принимает набор входных объектов и выходных значений. Затем модель обучается на этих данных, чтобы узнать, как сопоставить входные данные с желаемыми выходными данными, чтобы она могла научиться делать прогнозы на основе невидимых данных.
Модели k-NN работают, беря точку данных и глядя на «k»..
Модели машинного обучения SciKit-Learn
scikit-learn — самая популярная библиотека Python для машинного обучения благодаря множеству методов, используемых для классификации и регрессии, а также благодаря простоте использования. В этом руководстве мы продемонстрируем использование scikit-learn в машинном обучении и увидим, насколько просто можно достичь результата. Кроме того, мы рассмотрим особо полезные модели, предлагаемые библиотекой.
Машинное обучение состоит из 5 шагов:
Импорт библиотек Импорт базы данных..
ЯВЛЯЮТСЯ ЛИ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ ХОРОШИМИ РЕКОМЕНДАТОРАМИ ФИЛЬМОВ?
КРАТКОЕ ВВЕДЕНИЕ В ПРОЕКТ:
С тех пор, как я начал свое путешествие в не столь гламурный мир науки о данных, я всегда задавался вопросом, как это сработает, если я решу создать рекомендатель фильмов.
Так что я перестал гадать и сразу же погрузился.
О ДАННЫХ:
Набор данных, использованный для построения этой рекомендательной системы, был получен с сайта Grouplens.org .
Это группа исследователей из Миннесотского университета. Большое спасибо им за то, что сделали это..
Наука о данных стала проще: 5 основных приемов Scikit-learn
Scikit-learn (также называемая sklearn) — это самая популярная библиотека машинного обучения Python для обработки данных. Любой специалист по данным или инженер по машинному обучению нуждается в Scikit в своем наборе инструментов. Для многих крупных компаний, таких как J.P. Morgan, Spotify, Hugging Face и других, Scikit-learn является неотъемлемой частью разработки их продуктов.
Понимание этого инструмента может открыть двери для трудоустройства в мире науки о данных и помочь вам..
