หมวดหมู่
หัวข้อ
บทเรียนแมชชีนเลิร์นนิง
รับข้อมูลเชิงลึกและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิง เพิ่มทักษะ และสร้างวัฒนธรรมข้อมูล เรียนรู้วิธีดึงศักยภาพสูงสุดจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้วยบทเรียนของเรา
หัวข้ออื่น ๆ:
ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?ลองใช้ 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 กรกฎาคม 2560
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 มิถุนายน 2560
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 พฤษภาคม 2560
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 มีนาคม 2560
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 พฤษภาคม 2559
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 พฤษภาคม 2559
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 เมษายน 2559