Публикации по теме 'data-science'
5 лучших онлайн-курсов Scikit-Learn по машинному обучению и науке о данных в 2023 году
Это лучшие онлайн-курсы по изучению библиотеки Scikit для машинного обучения и науки о данных в 2023 году.
Привет, ребята, если вы хотите изучить библиотеку Scikit-Learn и найти лучшие ресурсы, такие как онлайн-курсы и классы, то вы попали в нужное место.
Ранее я поделился лучшими курсами Python , а также лучшими курсами для изучения науки о данных , а в этой статье я поделюсь лучшими курсы для изучения библиотеки Scikit-Learn, одной из самых популярных библиотек Python для..
Прогнозирование того, является ли человек уязвимым с медицинской или психической точки зрения во время пандемии COVID-19…
Аннотация
Изоляция, вызванная политиками приюта, потерей работы, потерей страховки и страхом заразиться вирусом COVID-19, может вызвать или усугубить проблемы с медицинским и психическим здоровьем среди американского населения.
В этом исследовании используются данные обследования пульса домашних хозяйств (HPS) Бюро переписи населения , чтобы изучить возможность построения модели, позволяющей предсказать, является ли человек уязвимым с медицинской или психической точки зрения, на..
НОМЕР ОБСЛУЖИВАНИЯ КЛИЕНТОВ WOMANLIKEU.7483408862/@/@6304150004.
WOMANLIKEU COMCUSTOMER NUMBER.7483408862/@/@6304150004 все продукты🛍️ объединенные контакты 🖍️Номер @🖍️@7595939299 и возврат платежа 24 7 часов доступна поддержка онлайн
Последние исследования фильтров Калмана, часть 7
Онлайн-оценка SOC литий-ионной батареи на основе улучшенного адаптивного фильтра H Infinity Extended Kalman (arXiv)
Автор: Jierui Wang , Wentao Yu , Guoyang Cheng , Lin Chen .
Аннотация: Для системы управления батареями электромобиля точная оценка состояния заряда литий-ионной батареи может эффективно избежать структурных повреждений, вызванных перезарядом или переразрядом внутри батареи. Учитывая, что литий-ионный аккумулятор представляет собой изменяющуюся во времени нелинейную..
Оценка кредитного риска и прогнозирование дефолта по кредиту с использованием машинного обучения
Этот проект направлен на разработку надежной модели для оценки кредитного риска и прогнозирования вероятности невозврата кредита. В модели используются различные методы, такие как логистическая регрессия, случайный лес и линейная регрессия, для анализа ключевых факторов, включая кредитную историю, финансовые показатели и характеристики заемщика. Шаги предварительной обработки, такие как масштабирование данных, выбор функций и обработка пропущенных значений, реализованы для обеспечения..
Случайная смесь статистических методов
Пытаюсь почистить здесь свои заметки — определенно, я не так много технической работы, как раньше, но что-то всегда может пригодиться. Просто выкладываю эти вещи сюда. Это случайный набор статических методов, которые я прочитал или использовал за последние несколько лет:
Нежное введение в оценку максимального правдоподобия Многомерное распределение Гаусса НЛП в R Обзор литературы по моделированию поднятия Контрфактическая оценка и оптимизация показателей кликов..
Начало работы с анализом настроений с использованием предварительно обученных моделей НЛП с кодами Python
Введение
Мы живем в эпоху революции, когда основное внимание уделяется интеллектуальным машинам, способным понимать людей и взаимодействовать с ними. Фактически, в нашей повседневной жизни мы тесно связаны с голосовыми помощниками, чат-ботами и машинным переводом, а также с различными популярными приложениями NLP (обработки естественного языка), отрасли ИИ. (искусственный интеллект) . И, конечно же, Анализ настроений — это наиболее часто используемая область применения, основанная на..
