Публикации по теме 'predictions'


Алгоритм случайных лесов
Random Forests — это алгоритм машинного обучения, принадлежащий к семейству ансамблевого обучения. Это расширение алгоритма дерева решений, которое создает большое количество деревьев решений и объединяет их прогнозы для получения окончательного прогноза. Вот некоторые из основных преимуществ и недостатков использования случайных лесов: Плюсы: Хорошая производительность: Random Forests известен своей хорошей производительностью и способностью обрабатывать многомерные данные. Он..
МИНИ БЛОГ
МИНИ БЛОГ ПРОГНОЗ УСПЕХА ЗАПУСКА Оценка производительности нескольких контролируемых моделей машинного обучения для прогнозирования успеха стартапа. ВВЕДЕНИЕ Стартапы – это недавно созданные компании, основной целью которых является разработка и вывод продукта на рынок. Инвесторы вкладывают деньги в стартапы, исходя из потенциала и роста компании. Многочисленные исследования, в которых утверждается, что у них есть ответы на вопрос, почему стартапы успешны или терпят неудачу,..
Starbucks предлагает анализ и прогнозирование клиентов
Это завершающий проект для программы Data Scientist Nano Degree Udacity. Наборы данных в проекте имитировали данные мобильного приложения Starbucks, которое рассылает своим клиентам различные типы предложений, таких как реклама напитка, скидка или BOGO. Конечно, не все предложения будут выкуплены из-за отсутствия интереса или даже не замеченности покупателями. Необходимо лучше понять эффективность этих предложений, а корректировка стратегии распространения для целевых клиентов может..
Проект Capstone по программе Data Science Nano Degree — Рекламные предложения Star Bucks
Рекламные предложения Star Bucks Обзор проекта Этот проект направлен на изучение поведения клиентов Star Bucks разных категорий в отношении акционных предложений компании. Эти предложения представлены в 3 различных формах, а именно: «Купи один, получи один бесплатно» (BOGO), «Скидка» и «Информационные». Информационная — это просто передача рекламы клиентам, побуждающая их продолжать покровительствовать компании. Предложения могут быть отправлены по 4 различным каналам, а именно:..
Как крупные компании используют машинное обучение?
В наши дни все говорят об искусственном интеллекте (ИИ) и о том, каковы будут последствия того, что ИИ войдет в нашу повседневную жизнь. Но вряд ли кто-то осознает, что это уже наступило. Мы интенсивно используем ИИ в наших системах и скоро накроемся полностью, даже не осознавая этого. ИИ оказывает такое большое влияние на нашу повседневную жизнь, что мы даже не можем себе представить, от основного поиска Google до рекомендации следующего слова, которое вы хотите ввести . Я не думаю,..
Использование классификации и регрессии на основе леса для моделирования и оценки стоимости дома
В выпуске ArcGIS Pro 2.2 есть новый захватывающий инструмент машинного обучения, который помогает делать прогнозы. Он называется Классификация и регрессия на основе леса и позволяет аналитикам эффективно разрабатывать, тестировать и развертывать прогнозные модели. Классификация и регрессия на основе леса применяет алгоритм случайного леса Лео Бреймана, популярный метод машинного обучения с учителем, используемый для классификации и прогнозирования. Этот инструмент..
Постсезонные прогнозы НФЛ-2020 на основе модели машинного обучения - Конференция
НАУКА ДАННЫХ Постсезонные прогнозы НФЛ-2020 на основе модели машинного обучения - Конференция Счета пользуются большим спросом благодаря активному нападению и устойчивой защите, Пакеры с тонким краем В течение первых двух недель плей-офф НФЛ я делился своими прогнозами по модели (V 5.0) ( Wild Card , Divisional ). После 10 игр производительность модели почти полностью соответствовала производительности в тестовой выборке для прогнозирования победителей (фактическое: 7/10, 70%;..