Категория
Темы
Учебные материалы по машинному обучению
Узнайте о лучших практиках и подходах в области ИИ и машинного обучения, развивайте навыки и формируйте культуру работы с данными. Научитесь получать максимум от моделей машинного обучения с помощью наших руководств.
Другие темы:
Обучение двух или более человек?Попробуйте DataCamp for Business
Apache Spark Tutorial: ML with PySpark
Apache Spark tutorial introduces you to big data processing, analysis and ML with PySpark.
Karlijn Willems
28 июля 2017 г.
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
20 июня 2017 г.
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
4 мая 2017 г.
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
23 марта 2017 г.
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
10 мая 2016 г.
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
3 мая 2016 г.
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
26 апреля 2016 г.