Написано командой MSBA Capstone в сотрудничестве с 99P Labs: Ти Лакхананукун , Прак Пола , Ребекка Стивенс и Джоселин Ван Команда MSBA Capstone входит в программу Магистр наук в области бизнес-аналитики Университета Карнеги-Меллона. Оглавление Обзор проекта и структура Бизнес-понимание Понимание данных Подготовка данных — Проверка опроса Методология моделирования Оценка модели — Важность функции Заключение и следующие шаги Благодарности..

Андреа Мартини, Мартина Теруцци и Джанлуиджи Розза Цифровизация является частью нашей повседневной жизни. Мы подключены и умны. Сектор информационных и технологических технологий в прошлом веке стимулировал инновации, позволяя развиваться и оптимизировать как промышленность, так и науки о жизни. Завершающим этапом этой революции является цифровой двойник (DT), виртуальный двойник своего физического аналога, реального актива. Как и каждый близнец, ТД стремится к максимальному сходству с..

Модель . Модель машинного обучения может быть математическим представлением реального процесса. Чтобы сгенерировать модель машинного обучения, вам нужно будет предоставить обучающие данные алгоритму машинного обучения для обучения. Алгоритм . Алгоритм машинного обучения - это набор гипотез , который берется в начале до того, как обучение начинается с реальных данных. Когда мы говорим алгоритм линейной регрессии , это означает набор функций, которые определяют аналогичные..

Здравствуйте, и спасибо, что читаете мой блог. В этом подробном руководстве я поделюсь своими знаниями и опытом по одной из самых важных и широко обсуждаемых тем в науке о данных: PCA для уменьшения размерности и визуализации. Что такое уменьшение размерности? Уменьшение размерности — это фундаментальный метод, используемый для упрощения сложных наборов данных за счет уменьшения количества признаков или переменных при сохранении важной информации. Этот метод особенно полезен для..

Введение . Когда дело доходит до предсказания непрерывных переменных, первое, что приходит на ум, - это регрессионная модель. Например, линейная регрессия - это наиболее часто используемая регрессионная модель, которая имеет преимущества простой реализации и высокой интерпретируемости. С другой стороны, регрессия случайного леса может обрабатывать недостающие данные и адаптируется к взаимодействиям и нелинейности. Хотя все эти алгоритмы хорошо работают для непрерывных целевых..