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머신 러닝 튜토리얼
AI와 머신 러닝에 대한 인사이트와 모범 사례를 확인하고, 역량을 강화하며, 데이터 문화를 구축하세요. 튜토리얼로 머신 러닝 모델을 최대한 활용하는 방법을 배우세요.
기타 주제:
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Apache Spark Tutorial: ML with PySpark
Apache Spark tutorial introduces you to big data processing, analysis and ML with PySpark.
Karlijn Willems
2017년 7월 28일
Scikit-Learn Tutorial: Baseball Analytics Pt 2
A Scikit-Learn tutorial to using logistic regression and random forest models to predict which baseball players will be voted into the Hall of Fame
Daniel Poston
2017년 6월 20일
Scikit-Learn Tutorial: Baseball Analytics Pt 1
A scikit-learn tutorial to predicting MLB wins per season by modeling data to KMeans clustering model and linear regression models.
Daniel Poston
2017년 5월 4일
Deep Learning with Jupyter Notebooks in the Cloud
This step-by-step tutorial will show you how to set up and use Jupyter Notebook on Amazon Web Services (AWS) EC2 GPU for deep learning.
Dan Becker
2017년 3월 23일
Preprocessing in Data Science (Part 3): Scaling Synthesized Data
You can preprocess the heck out of your data but the proof is in the pudding: how well does your model then perform?
Hugo Bowne-Anderson
2016년 5월 10일
Preprocessing in Data Science (Part 2): Centering, Scaling and Logistic Regression
Discover whether centering and scaling help your model in a logistic regression setting.
Hugo Bowne-Anderson
2016년 5월 3일
Preprocessing in Data Science (Part 1): Centering, Scaling, and KNN
This article will explain the importance of preprocessing in the machine learning pipeline by examining how centering and scaling can improve model performance.
Hugo Bowne-Anderson
2016년 4월 26일