Публикации по теме 'predictive-modeling'


Личное исследование: предсказатель великой энергии Ашраэ III
Самостоятельный пример: предсказатель великой энергии Ашрае III Определение проблемы- Чтобы сократить затраты, выбросы и потребление энергии, были сделаны крупные инвестиции в повышение энергоэффективности зданий. Собственник здания оплачивает разницу между фактически использованной энергией и тем, что было бы использовано, если бы не применялись процедуры повышения эффективности. Модель машинного обучения предоставила последние значения. Мы прогнозируем будущий спрос на..
Что может угадать, кто? Научите нас машинному обучению?
Что может угадать, кто? Научите нас машинному обучению? « Ваш человек носит шляпу?» Угадай, кто?  — классическая настольная игра, впервые представленная Милтоном Брэдли в 1979 году. Эта вневременная игра до сих пор встречается в детских шкафах с настольными играми... и не зря! Хотя мы, возможно, не знали этого в то время, выигрышная стратегия игры имеет ту же интуицию, что и наши любимые алгоритмы машинного обучения, включая случайный лес и XGBoost . Итак, в следующий раз,..
Представляем Ensemble: больше лучше, чем один!
Эта статья познакомит вас с основами ансамблевых методов машинного обучения. Вместе мы стоим, раздельно - падаем Я уверен, что вы выучили эту цитату в школе из известной басни о старом фермере и этих пятерых сыновьях. Я знаю, что, должно быть, прошло довольно много времени, когда вы об этом прочитали. Не волнуйтесь, мы вернемся к короткой версии этой басни. Жил-был старый фермер. У него было пятеро сыновей. Они были очень эгоистичны. Они всегда ссорились друг с другом. Он..
Освоение машинного обучения: полное руководство для начинающих по созданию прогностических моделей
Готовы ли вы открыть невероятную силу машинного обучения? В этом всеобъемлющем руководстве для начинающих мы погрузимся в мир прогнозного моделирования и снабдим вас знаниями и навыками, необходимыми для использования всего потенциала машинного обучения. Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом данных или бизнес-профессионалом, стремящимся использовать идеи, основанные на данных, эта статья отправит вас в увлекательное путешествие по основам построения прогностических моделей...
Решение «проблемы последней мили» машинного обучения для принятия оперативных решений
Аналитическая идея или обученная модель не имеют особой ценности, если ее не используют. Фактически, центральный принцип ценностного предложения Data Science заключается в том, что модели машинного обучения (ML) можно интерпретировать и применять в бизнес-контексте. Инсайты, классификации и прогнозы должны влиять на лиц, принимающих решения, доходить до непосредственного персонала или быть встроенными в бизнес-приложения. Однако многие проекты машинного обучения в этом отношении..
Основа регрессионного анализа
«Путь к машинному обучению начинается с регрессии. Вы готовы?" Не знаю, как вы, а мне не терпится поделиться тем, что я узнал о регрессии. Если вы видите себя в будущем специалистом по данным или аналитиком данных, регрессия — это первый алгоритм, который вам нужно (научиться) освоить. Область науки о данных решает реальные проблемы, и вы можете ожидать большего понимания того, сколько времени вы вкладываете в построение регрессионной модели! Но возникает вопрос, нужно ли..
Превратите данные в идеи с помощью прогнозного моделирования
Прогнозное моделирование — это мощный метод, который может помочь превратить данные в ценную информацию, используя статистические алгоритмы и машинное обучение для прогнозирования и выявления закономерностей в данных. Шаги для эффективного использования прогнозного моделирования для анализа данных: 1. Определите проблему и цели. Четко определите проблему, которую вы хотите решить, или цель, которую вы хотите достичь с помощью прогнозного моделирования. Определите конкретный..