Публикации по теме 'classification-algorithms'
Выявление факторов оттока клиентов: аналитическое путешествие по улучшению удержания — часть 2
ВВЕДЕНИЕ
Часть 1 читайте здесь: https://medium.com/@alidu143/unveiling-the-drivers-of-customer-churn-an-analytical-journey-to-improve-retention-part-1-20fbfd602841
В части 1 я сосредоточился на данных и их истории, построении всестороннего исследовательского анализа данных, гипотезы и некоторых деловых вопросов (на самом деле вопросов было много). В этом разделе я буду выполнять разработку некоторых функций, а затем создавать модели машинного обучения, чтобы предсказать возможность..
«Будущее машинного обучения: почему XGBoost лидирует»
XGBoost, или Extreme Gradient Boosting, — это популярный и эффективный алгоритм машинного обучения, используемый для задач классификации и регрессии. Это повышающий алгоритм, то есть он объединяет прогнозы нескольких более слабых моделей для получения более точного прогноза. XGBoost широко используется в промышленности и исследованиях благодаря его превосходной производительности и способности обрабатывать большие объемы данных .
Одной из ключевых функций XGBoost является его..
Приквел к машинному обучению — Часть 1
Часть 1. Почему машинное обучение?
Термин машинное обучение был придуман в 1959 году Артуром Сэмюэлем, сотрудником IBM и пионером в области компьютерных игр и искусственного интеллекта. Согласно Википедии, машинное обучение (МО) — это область исследований и практики, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам или машинам обучаться и делать прогнозы или решения на основе данных без явного программирования. Но почему бы не использовать..
Рок или хип-хоп: алгоритмы могут рассказать нам
Работа, проделанная в рамках этого проекта, была для ключевого проекта Udacity Data Scientist Nanodegree. Цель состояла в том, чтобы продемонстрировать свое понимание процессов науки о данных с помощью интересующего меня проекта. Этот проект собирается классифицировать песни по категориям, таким как рок или хип-хоп, используя предопределенные функции, созданные исследовательской группой The Echo Nest. Я выбрал этот проект не только потому, что мне нравится музыка, но и из-за растущего..
Учебное пособие по глубокому обучению-обзоры фильмов
Мы уже рассмотрели некоторые строительные блоки и основные понятия, когда речь идет о глубоком обучении. На этот раз мы рассмотрим другой пример. Однако это будет проблемой классификации. Цель будет состоять в том, чтобы классифицировать обзоры фильмов как положительные или отрицательные, основываясь на содержании текста обзора.
В этом руководстве мы будем использовать набор данных IMDb из пакета Keras. Набор данных содержит набор из 50 000 поляризованных обзоров из базы данных..
Машины опорных векторов: обзор
Примечание. Я буду использовать Введение в статистическое обучение, версия 2 ( ISLRv2 ) в качестве основного ориентира для моего обзора этой темы.
Что такое машины опорных векторов? По сути, это просто плоскости (помните, линия — это не что иное, как одномерная плоскость!), которые изо всех сил стараются линейно разделить два (или более) класса точек. (SVM также можно использовать для регрессии — см. Регрессия опорных векторов, но в этой статье мы придерживаемся только классификации)...
Введение в машинное обучение
Что такое машинное обучение?
Как мы знаем, обучение — это процесс, с помощью которого мы улучшаем наши знания и производительность на основе опыта. Точно так же машинное обучение связано с компьютерными программами, которые автоматически улучшают свою производительность благодаря опыту.
Другими словами, машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая предоставляет компьютерной системе возможность постепенно обучаться и повышать свою производительность при выполнении..
