Прогнозирование продаж недвижимости. Лекция в Яндексе
#Спортивноепрограммирование #Машинноеобучение #БлогкомпанииЯндекс #xgboost #catboost #линейнаярегрессия #scikitlearn IV
https://habr.com/post/420581/
#Спортивноепрограммирование #Машинноеобучение #БлогкомпанииЯндекс #xgboost #catboost #линейнаярегрессия #scikitlearn IV
https://habr.com/post/420581/
t.me
Прогнозирование продаж недвижимости. Лекция в Яндексе
Успех в проектах по машинному обучению обычно связан не только с умением применять разные библиотеки, но и с пониманием той области, откуда взяты данные.
[Перевод] Дорисовывание лиц с помощью машинного обучения
#Python #Машинноеобучение #Обработкаизображений #python #scikitlearn #машинноеобучение #machinelearning IV
https://habr.com/post/428756/
#Python #Машинноеобучение #Обработкаизображений #python #scikitlearn #машинноеобучение #machinelearning IV
https://habr.com/post/428756/
t.me
Дорисовывание лиц с помощью машинного обучения
В этом примере показано использование различных алгоритмов машинного обучения для завершения изображений. Цель состоит в том, чтобы предсказать нижнюю половину...
[Перевод] Отличия LabelEncoder и OneHotEncoder в SciKit Learn
#Python #Программирование #Машинноеобучение #LabelEncoder #OneHotEncoder #SciKitLearn IV
https://habr.com/ru/post/456294/
#Python #Программирование #Машинноеобучение #LabelEncoder #OneHotEncoder #SciKitLearn IV
https://habr.com/ru/post/456294/
t.me
Отличия LabelEncoder и OneHotEncoder в SciKit Learn
Если вы недавно начали свой путь в машинном обучении, вы можете запутаться между LabelEncoder и OneHotEncoder. Оба кодировщика — часть библиотеки SciKit Learn в...
[Перевод] 10 вещей, которые вы могли не знать о scikit-learn
#БлогкомпанииPlarium #Python #Программирование #Машинноеобучение #plarium #python #scikitlearn IV
https://habr.com/ru/post/512332/
#БлогкомпанииPlarium #Python #Программирование #Машинноеобучение #plarium #python #scikitlearn IV
https://habr.com/ru/post/512332/
t.me
10 вещей, которые вы могли не знать о scikit-learn
В этой переведенной статье ее автор, Rebecca Vickery, делится интересными функциями scikit-learn. Оригинал опубликован в блоге towardsdatascience.com. Фото с с...
Восстанавливаем результаты выборов в Государственную думу 2021 года с помощью машинного обучения
#Python #Алгоритмы #BigData #Искусственныйинтеллект #Инфографика #scikitlearn #datascience IV
https://habr.com/ru/post/588989/
#Python #Алгоритмы #BigData #Искусственныйинтеллект #Инфографика #scikitlearn #datascience IV
https://habr.com/ru/post/588989/
Хабр
Восстанавливаем результаты выборов в Государственную думу 2021 года с помощью машинного обучения
Результаты выборов в государственную думу, которые проходили 17-19 сентября 2021 вызывают сомнения у многих экспертов. Независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин оценил количество голосов,...
Фальсифицируем выборы в государственную думу 2021 года, а потом отменяем фальсификации с помощью машинного обучения
#Python #Алгоритмы #BigData #Искусственныйинтеллект #Инфографика #python #scikitlearn IV
https://habr.com/ru/post/593043/
#Python #Алгоритмы #BigData #Искусственныйинтеллект #Инфографика #python #scikitlearn IV
https://habr.com/ru/post/593043/
Хабр
Фальсифицируем выборы в государственную думу 2021 года, а потом отменяем фальсификации с помощью машинного обучения
Предыдущая статья на тему выборов в государственную думу: «Восстанавливаем результаты выборов 2021 с помощью машинного обучения» вызвала интерес. Вместе с тем к статье было много критических...
Пример ML проекта с Pipelines+Optuna+GBDT
#Python #Машинноеобучение #машинноеобучение #pandas #pipelines #optuna #scikitlearn IV
https://habr.com/ru/post/712080/
#Python #Машинноеобучение #машинноеобучение #pandas #pipelines #optuna #scikitlearn IV
https://habr.com/ru/post/712080/
Хабр
Пример ML проекта с Pipelines+Optuna+GBDT
Введение (с чего всё началось) Началось всё с того, что я открыл для себя Kaggle. В частности, я принимаю участие в публичном соревновании Spaceship Titanic . Это более "молодая" версия классического...
Об эффекте занижения коэффициента линейной регрессии «шумами» данных, или почему все-таки «регрессия»
#Python #Машинноеобучение #Линейнаярегрессия #Pandas #ScikitLearn #ISLRv2 IV
https://habr.com/ru/post/719382/
#Python #Машинноеобучение #Линейнаярегрессия #Pandas #ScikitLearn #ISLRv2 IV
https://habr.com/ru/post/719382/
Хабр
Об эффекте занижения коэффициента линейной регрессии «шумами» данных, или почему все-таки «регрессия»
Введение Как сказал Йозеф Швейк, войдя в одно очень уважаемое заведение, "Добрый вечер всей честной компании" - от себя мне осталось лишь присовокупить к этой блестящей фразе "пользователей контента...
Строим пайплайн в sсikit-learn — пошаговое руководство
#БлогкомпанииЯндексПрактикум #Python #Машинноеобучение #DataEngineering #pipeline #scikitlearn #машинноеобучение IV
https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/756474/
#БлогкомпанииЯндексПрактикум #Python #Машинноеобучение #DataEngineering #pipeline #scikitlearn #машинноеобучение IV
https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/756474/
Хабр
Строим пайплайн в sсikit-learn — пошаговое руководство
Привет, Хабр! Меня зовут Иван Сивков, я наставник на курсе «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. В этой статье покажу, как построить пайплайн в библиотеке scikit-learn на базе встроенных...
Матрица ошибок confusion_matrix() в scikit-learn
#scikitlearn #confusionmatrix
https://habr.com/ru/articles/868636/
#scikitlearn #confusionmatrix
https://habr.com/ru/articles/868636/
Хабр
Матрица ошибок confusion_matrix() в scikit-learn
Одним из самых наиболее развёрнутых способов оценки качества классификации является применение матрицы ошибок. Матрица ошибок представляет собой квадратную таблицу, в которой отображается количество...
Решение задачи классификации при помощи Deep Learning и классического Machine Learning
#tensorflow #scikitlearn #benchmark
https://habr.com/ru/articles/871008/
#tensorflow #scikitlearn #benchmark
https://habr.com/ru/articles/871008/
Хабр
Решение задачи классификации при помощи Deep Learning и классического Machine Learning
Небольшой бенчмарк (вроде этого ): генерируем данные, потом тренируем на них нейросеть (DL - deep learning) и статистические модели (ML - machine learning). Оценивать результат будем по точности (...