Занимательная история, выдающиеся люди, малоизвестные факты, находки, открытия, фальсификации. Присоединяйся!

Машинное обучение

Недавно добавленные статьи:

Практический опыт работы с SVD от Funk на наборе данных Starbucks

Оглавление: Введение. Обзор данных, очистка и преобразование. Роль предложений в доходах компании. Какие предложения действительно волнуют людей? Совместная фильтрация с использованием Funk SVD. Модель тонкой настройки. Вывод. ...

Введение в системы рекомендаций по латентной матричной факторизации

Скрытые факторы - это «скрытые факторы», невидимые в наборе данных. Давайте использовать их силу. URL изображения: https://www.3dmgame.com/games/darknet/tu/ Латентная матричная факторизация - это невероятно мощный метод, который можно использовать при...

Потоковая передача данных Twitter в базу данных MySQL

Учитывая частоту появления языков баз данных в качестве требования для работы с данными, я подумал, что было бы неплохо сделать сегодня пост о MySQL. В частности, я хотел посмотреть, как мы можем использовать python и API для потоковой передачи данных...

Ключевые понятия Кубернетеса

Облачные вычисления, контейнеризация и контейнерная оркестровка являются наиболее важными тенденциями в DevOps. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, разработчиком программного обеспечения или менеджером по продукту, хорошо знать основы...

Аналитика Щебета - Что Люди Говорят о Новых iPhone

12 сентября Apple только что представила три новых iPhone (Xs, Xs Max, XR) и новый Apple Watch на своем ежегодном осеннем мероприятии, проходящем в штаб-квартире в Купертино, штат Калифорния. Каждый год осеннее событие от Apple, безусловно, становится...

Объясните любые модели со значениями SHAP - используйте KernelExplainer

Используйте KernelExplainer для значений SHAP Так как я опубликовал статью « Объясните свою модель с помощью значений SHAP ”, Которая была построена на случайном лесном дереве, читатели спрашивали, существует ли универсальный объяснитель SHAP для любого...

Как рассчитать анализ основных компонентов с нуля в Python

Важный метод машинного обучения для уменьшения размерности называется анализ главных компонентов. Это метод, который использует простые матричные операции из линейной алгебры и статистики для вычисления проекции исходных данных в то же число или меньшее...