Публикации по теме 'scikit-learn'


ML Scikit Learn: деревья решений
Дерево решений — это тип алгоритма контролируемого обучения (с заранее определенной целевой переменной), который в основном используется в задачах классификации. Деревья решений задают множество линейных вопросов для классификации данных. то есть сформировать границу решения в наборе классификационных данных. Прирост информации, энтропия и загрязнение: Энтропия — это мера нечистоты в ряде примеров. то есть это помогает нашему дереву решений решить, где разделить данные...
Машинное обучение
Машинное обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект - как бы вы ни называли эту область, сейчас это самая яркая тенденция в нашей отрасли. Посещая страту мне стало ясно, что: Некоторые люди, и не только Google, уже начинают заниматься машинным обучением. Через 2–3 года наши клиенты будут использовать нашу платформу для создания решений, включающих модели машинного обучения. Мы должны убедиться, что это сработает для них. Машинное обучение можно применить и в моей области, в..
OneHotEncoder за один раз
Давайте представим. Мы новички в машинном обучении и рады обработать наш набор данных в алгоритме машинного обучения. Но затем мы обнаруживаем, что наш алгоритм машинного обучения может обрабатывать только числовые данные. И наш набор данных имеет значения, которые не являются числовыми/строками. Хммм, а как мы можем ввести эти нечисловые данные в алгоритм? Вот этап, на котором OneHotEncoder может нам помочь. OneHotEncoder — это преобразователь в пакете предварительной обработки..
Анализ настроений Анализ Часть 3 - Нейронные сети
В следующем наборе тем мы рассмотрим различные подходы к решению привет, мир проблемы мира НЛП, анализ настроений . Проверьте остальные части: Часть1 Часть2 Часть3 Код для этой реализации находится по адресу https://github.com/iolucas/nlpython/blob/master/blog/sentiment-analysis-analysis/neural-networks.ipynb . Код Мы будем использовать две библиотеки машинного обучения: Scikit-learn для создания векторов onehot из нашего текста и разделения набора данных на..
Рабочий процесс машинного обучения по данным о диабете: часть 01
«Машинное обучение в медицинских учреждениях может значительно улучшить медицинскую диагностику». В этой статье будет показано, как данные, связанные с диабетом, могут быть использованы для прогнозирования наличия у человека диабета. В частности, эта статья будет посвящена тому, как можно использовать машинное обучение для прогнозирования таких заболеваний, как диабет. К концу этой серии статей вы сможете понять такие концепции, как исследование данных, очистка данных, выбор..
Законна ли эта сделка? Обнаружение мошенничества Revolut
Revolut и другие банки внедряют передовые системы обнаружения мошенничества, в которых используются алгоритмы машинного обучения для выявления и предотвращения мошеннических действий. Revolut был моим цифровым банком номер один в Европе: Карту принимают к оплате более чем в 3 миллионах мест по всему миру. Отсутствие комиссий за международные транзакции и снятие наличных независимо от того, где вы живете. Транзакции в секундах . Отличные функции безопасности . Нажмите..
Datastream.io интеграция scikit-learn
Несколько дней назад мы открыли исходный код нашей платформы для обнаружения аномалий в Python - вы можете прочитать об этом здесь . Этот пост посвящен одной особенности нашего фреймворка: интеграции с scikit-learn. Sklearn - это флагманский набор инструментов машинного обучения для Python, который растет с каждым днем. Игнорировать их модели и шаблоны проектирования - значит изобретать велосипед. Итак, мы добавили небольшой пример того, как вы можете использовать всю мощь scikit-learn..