Kiel ni antaŭ-traktas la datumojn antaŭ ekvilibrigi ĝin en la kunteksto de konstruado de ripetiĝanta neŭrala reto por antaŭdiri kriptajn prezojn?
Antaŭ-pretigaj datumoj estas decida paŝo en konstruado de ripetiĝanta neŭrala reto (RNN) por antaŭdiri kriptajn prezojn. Ĝi implikas transformi la krudajn enigdatenojn en taŭgan formaton kiu povas esti efike utiligita per la RNN-modelo. En la kunteksto de balancado de RNN-sekvencdatenoj, ekzistas pluraj gravaj antaŭ-pretigaj teknikoj kiuj povas esti
Kiel oni povas plibonigi la precizecon de klasigilo de K plej proksimaj najbaroj?
Por plibonigi la precizecon de K plej proksimaj najbaroj (KNN) klasigilo, pluraj teknikoj povas esti utiligitaj. KNN estas populara klasifika algoritmo en maŝinlernado kiu determinas la klason de datenpunkto bazita sur la plimulta klaso de siaj k plej proksimaj najbaroj. Plifortigi la precizecon de KNN-klasigilo implikas optimumigi diversajn aspektojn de
Kio estas la celo de elekto de funkcioj kaj inĝenierado en maŝinlernado?
Trajtoselektado kaj inĝenieristiko estas decidaj paŝoj en la procezo de evoluigado de maŝinlernado-modeloj, precipe en la kampo de artefarita inteligenteco. Ĉi tiuj paŝoj implikas identigi kaj elekti la plej gravajn funkciojn el la donita datumaro, kaj ankaŭ krei novajn funkciojn, kiuj povas plibonigi la prognozan potencon de la modelo. La celo de trajto
Kial gravas konsideri la gravecon kaj signifon de funkcioj kiam vi laboras kun regresa analizo?
Kiam vi laboras kun regresa analizo en la kampo de artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado, estas grave konsideri la gravecon kaj signifon de la uzataj funkcioj. Tio estas grava ĉar la kvalito de la ecoj rekte influas la precizecon kaj interpreteblecon de la regresmodelo. En ĉi tiu respondo, ni esploros la kialojn
Kio estas la ML-specifaj konsideroj dum disvolvado de ML-aplikaĵo?
Dum evoluigado de maŝinlernado (ML) aplikaĵo, ekzistas pluraj ML-specifaj konsideroj kiuj devas esti konsiderataj. Ĉi tiuj konsideroj estas decidaj por certigi la efikecon, efikecon kaj fidindecon de la ML-modelo. En ĉi tiu respondo, ni diskutos kelkajn el la ŝlosilaj ML-specifaj konsideroj, kiujn programistoj devas memori kiam
Kiuj estas kelkaj el la taskoj por kiuj scikit-learn ofertas ilojn, krom algoritmoj de maŝinlernado?
Scikit-learn, populara maŝinlernada biblioteko en Python, ofertas ampleksan gamon de iloj kaj funkcioj preter nur maŝinlernado-algoritmoj. Ĉi tiuj kromaj taskoj provizitaj de scikit-learn plibonigas la ĝeneralajn kapablojn de la biblioteko kaj igas ĝin ampleksa ilo por analizo kaj manipulado de datumoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros kelkajn el la taskoj