Вижте всичко свързано с python

Machine Learning: Как да прогнозираме цени на автомобили?
Автор: Десислава Христова Регресията е един от методите, прилагани от специалистите в областта на машинното обучение за решаване на конкретни...
Научи повече
Machine Learning: Как да анализираме и групираме данни от анкетно проучване?
Автор: Десислава Христова Анкетното проучване е често използван метод при пазарните изследвания, чрез който се събират данни от определена група...
Научи повече
Machine Learning: Откриване на аномалии сред обяви за имоти
Автор: Десислава Христова Възможно е да попаднем в случаи, когато извадката, с която работим, съдържа отличителни стойности (outliers), т.е. наблюдения,...
Научи повече
Machine Learning: Как да анализираме последователност от състояния/събития?
Автор: Десислава Христова Анализът на последователност от състояния/събития е една доста интересна задача, която намира широко приложение в различни области....
Научи повече
Machine Learning: Препоръка на песни чрез асоциативни правила
Автор: Десислава Христова Забелязах, че като слушам една песен, след нея винаги пускам следваща и след това пак следваща. Това...
Научи повече
Machine Learning: Как да групираме определени песни и от тях да направим нов плейлист в Spotify? (Клъстеризация)
Автор: Десислава Христова Случвало ли ви се е да искате да слушате определени песни в Spotify, но без да се...
Научи повече
Machine Learning: Как да анализираме музиката, която слушаме в Spotify?
Автор: Десислава Христова Идеята за тази статия дойде благодарение на моето любопитство към музиката, която слушам в Spotify. Исках да...
Научи повече
Machine Learning: Кой продукт с кои други се купува? (Асоциативни правила)
Автор: Десислава Христова Отговорът на този въпрос може да бъде получен с генериране на асоциативни правила. Това е често срещана...
Научи повече
Machine Learning: Кой език да изберем - R или Python?
Автор: Десислава Христова Машинното обучение се прилага от широк кръг специалисти (бизнес анализатори, програмисти, изследователи и др.), така че понякога...
Научи повече
Езикът Python и неговото приложение
Автор: Десислава Христова Python сe нарежда сред най-популярните и бързо развиващите се езици за програмиране в днешно време. Той е...
Научи повече
Machine Learning: Оптимизация на модели чрез библиотеката Optuna
Автор: Десислава Христова Оптимизацията на модели е важна стъпка при решаване на задачи чрез методите на машинното обучение. При нея...
Научи повече
Machine Learning: Откриване на оптималните параметри чрез библиотеката Hyperopt
Автор: Десислава Христова Библиотеката Hyperopt е създадена специално за оптимизация на модели за машинно обучение и позволява бързо и лесно...
Научи повече
Machine Learning: Избор на оптимални параметри чрез RandomizedSearchCV и GridSearchCV
Автор: Десислава Христова Фокусът на тази статия е изборът на оптимални параметри след изграждане на модел за машинно обучение в...
Научи повече
Machine Learning: Три начина за оптимизация на модел
Автор: Десислава Христова Изграждане и оптимизиране на модел е важна стъпка при решаване на цялостна задача чрез средствата на машинното...
Научи повече
Machine Learning: 5 начина да конструираме нови променливи
Автор: Десислава Христова Когато изграждаме модели за машинно обучение, често тези характеристики, с които разполагаме в извадката, не са достатъчни...
Научи повече
Machine Learning: Как да кодираме категорийни променливи?
Автор: Десислава Христова Често в практиката се налага да работим с извадка, която съдържа нечислови данни. Много от алгоритмите за...
Научи повече
Machine Learning: Метрики за оценка на регресионни модели
Автор: Десислава Христова Регресионните модели се използват за решаване на различни задачи, при които целевата променлива е числова и непрекъсната...
Научи повече
Machine Learning: Метрики за оценка на класификационни модели
Автор: Десислава Христова Изграждането на класификационен модел е една от най-популярните задачи в сферата на машинното обучение. При нея целта...
Научи повече
Machine Learning: Какво означава извадката да не е балансирана?
Автор: Десислава Христова Кога имаме небалансирана извадка? В много от случаите при решаване на задачи за класификация с методите на...
Научи повече
Machine Learning: Как да се справим с отличителни стойности (outliers)?
Автор: Десислава Христова Има случаи, когато в извадката може да попаднат стойности, които значително се различават от останалите. Те се...
Научи повече
Machine Learning: Защо е важно данните да са мащабирани?
Автор: Десислава Христова Как влияят данните със стойности от различен порядък? В повечето случаи извадките съдържат независими променливи със стойности,...
Научи повече
Machine Learning: Кое е новото в Pandas 1.0?
Автор: Десислава Христова В новата версия на Pandas от 29-ти януари 2020г. са направени доста подобрения на библиотеката и са...
Научи повече
Machine Learning: Интерактивни визуализации с Python
Автор: Десислава Христова Интерактивните визуализации в машинното обучение позволяват да постигнем по-добра динамика във визуалния анализ на данни. Този тип...
Научи повече
Machine Learning: Силата на визуализацията на данни. Коя графика какво ни показва?
Автор: Десислава Христова При машинното обучение е много важен етапът на визуалния анализ, защото ни помага да добием представа за...
Научи повече
Machine Learning: Инструменти за програмисти
Автор: Десислава Христова Притежаването на добри познания по програмиране е важно за програмистите, които се занимават с машинно обучение, защото...
Научи повече
Machine Learning: Код, продукт или облак? Изберете вашия сценарий!
Автор: Десислава Христова С всеки изминал ден машинното обучение се прилага все по-масово във всички сектори на бизнеса, винаги с...
Научи повече
Machine Learning: Какво представлява регресията?
Автор: Десислава Христова Понятието регресия е много популярно и доста често, когато го чуем, веднага в ума ни изкача мисълта...
Научи повече
Machine Learning: Как да разпределим в класове продукти, използвайки алгоритъма kNN?
Автор: Десислава Христова Попадали ли сте в ситуация, в която имате база данни с множество еднотипни продукти, предварително разделени в...
Научи повече
Machine Learning: Как да обработим липсващи стойности при подготовката на данни за анализ?
Автор: Десислава Христова Винаги ли получавате данните, които анализирате, в перфектен вид? В практиката, при работа с данни, поради различни...
Научи повече
© Copyright 2019 DeviseExpert Всички права запазени
envelopephone-handsetmap-marker linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram