Публикации по теме 'predictive-modeling'
Что такое обработка естественного языка (NLP) и как ее можно использовать в здравоохранении?
Что такое обработка естественного языка (NLP) и как ее можно использовать в здравоохранении?
Процесс естественного языка сокращает дистанцию в возможностях между человеком и компьютером.
НЛП — это сокращение от нейролингвистического программирования. "" Нейро относится к вашей неврологии; Лингвистическое относится к языку; программирование относится к тому, как функционирует этот нейронный язык».
Короче говоря, НЛП — это язык вашего мозга и человеческой деятельности.
Есть..
Прогноз сердечного приступа: раскрытие идей с помощью прогнозного моделирования с помощью Python
Представьте себе: хрустальный шар, который может предсказывать сердечные приступы до того, как они разразятся. Звучит как что-то из научно-фантастического фильма, верно? Что ж, благодаря чудесам машинного обучения и волшебству программирования на Python мы недалеки от того, чтобы превратить это воображение в реальность.
Добро пожаловать в область прогнозного моделирования, где сила данных и передовые технологии объединяются для решения одной из самых важных проблем в области..
Разрушая границы с помощью машинного обучения: инновационные решения сложных проблем
Раскрывая возможности машинного обучения, мы преодолеваем ограничения, создавая инновационные решения для сложных проблем, которые бросают вызов традиционным подходам.
Машинное обучение стало мощным инструментом, который произвел революцию в решении проблем в различных областях. Благодаря своей способности анализировать огромные объемы данных и извлекать ценную информацию, машинное обучение расширяет границы и предлагает инновационные решения сложных проблем.
Машинное обучение ,..
Прогнозирование цен на жилье в округе Кинг, штат Вашингтон
Округ Кинг, штат Вашингтон, является самым густонаселенным округом в Вашингтоне. Он также является 12-м по численности населения в Соединенных Штатах. Самый густонаселенный город Вашингтона — Сиэтл. Моя цель состоит в том, чтобы предсказать цену дома на основе домов, проданных в период с мая 2014 года по май 2015 года в округе Кинг, штат Вашингтон, США, и создать модель, которую покупатели жилья, продавцы дома и списки недвижимости в Интернете могут использовать для определения цены...
Прогнозное моделирование с помощью XGBoost с использованием телекоммуникационных данных
Набор данных, который я использую, можно скачать отсюда в необработанном виде. Однако для этого кода мне нужны очищенные данные. Проверьте мой Git на наличие кода и очищенной и готовой к использованию очищенной версии данных.
Итак, давайте начнем.
1. Загрузите пакеты и данные import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import figure
import xgboost as xgb
from xgboost import XGBRegressor
from..
Упрощенный подход к моделированию машинного обучения в науке о данных — Часть 2
Это заключительная часть серии. В этой части я построил простую линейную модель, которая предсказывает уровень интеллекта учащегося на основе его общей оценки по 5 предметам, и модель множественной линейной регрессии, которая также предсказывает уровень интеллекта на основе его оценки по каждому из пяти предметов.
Это последняя часть серии, посвященная извлечению и выбору признаков; простая и множественная линейная регрессия; сравнение прогнозов с фактическими значениями; и,..
Что в коробке?! - Чипи Наставничество, pt. 3
Понимание прогнозного моделирования и значение моделей «черного ящика»
С тех пор как я начал изучать науку о данных, мне чаще всего задавали вопрос: «Что такое наука о данных?» Безусловно, разумный вопрос, и я с радостью отвечу на него в области, которой я так увлечен. Самая чистая дистилляция этого ответа выглядит примерно так:
Наука о данных — это процесс использования машинного обучения для построения прогностических моделей.
В качестве естественного продолжения наш..
