Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Қосымшада ыңғайлырақҚосымшаны жүктеуге арналған QR
goole playappstore
RuStore · Samsung Galaxy Store
Huawei AppGallery · Xiaomi GetApps

автордың кітабынан сөз тіркестері  Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Илья Кацов

support.solomon
support.solomonдәйексөз келтірді10 ай бұрын
Цель машинного обучения — обнаружение закономерностей и взаимо­связей в данных и практическое применение полученной информации.
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
убираем нерепрезентативные или имеющие систематическую ошибку обу­чающие данные. • Этапы предварительной обработки обучающей выборки: • перекодируем категориальные признаки; • разбираемся с отсутствующими данными; • выполняем нормализацию признаков (для некоторых ML-алгоритмов); • выполняем проектирование признаков. • Четыре полезные техники визуализации данных — мозаичные диаграммы, графики плотности, диаграммы размаха и диаграммы рассеяния:
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
убираем нерепрезентативные или имеющие систематическую ошибку обу­чающие данные. • Этапы предварительной обработки обучающей выборки: • перекодируем категориальные признаки; • разбираемся с отсутствующими данными; • выполняем нормализацию признаков (для некоторых ML-алгоритмов); • выполняем проектирование признаков. • Четыре полезные техники визуализации данных — мозаичные диаграммы, графики плотности, диаграммы размаха и диаграммы рассеяния:
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Этапы компиляции обучающей выборки: • решаем, какие входные признаки включить в работу; • находим способ получения непосредственных значений целевой переменной; • определяем, какое количество обучающих данных является достаточным;
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Пользователям Python рекомендуем книгу Igor Milovanović, Dimitry Foures, and Giuseppe Vettigli, «Python Data Visualization Cookbook» (Packt Publishing, 2015), которая содержит основные сведения, позволяющие приступить к работе с библиотекой Matplotlib.
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Четыре техники визуализации, систематизированные по типам входных признаков и переменной отклика, которые нужно представить в графическом виде
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Некоторые ML-алгоритмы требуют, чтобы данные были нормализованными. Это означает, что каждый признак обрабатывается с целью его подгонки под единую числовую шкалу.
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Полная диаграмма решений для обработки отсутствующих значений при подготовке данных к ML-моделированию
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Полная диаграмма решений для обработки отсутствующих значений при подготовке данных к ML-моделированию
Комментарий жазу
Людмила Д.
Людмила Д.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Схематично работа с отсутствующими значимыми данными представлена на илл. 2.8.
Комментарий жазу