ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
หมวดหมู่
หัวข้อ

บทเรียนแมชชีนเลิร์นนิง

รับข้อมูลเชิงลึกและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิง เพิ่มทักษะ และสร้างวัฒนธรรมข้อมูล เรียนรู้วิธีดึงศักยภาพสูงสุดจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้วยบทเรียนของเรา
หัวข้ออื่น ๆ:
AI สำหรับธุรกิจBig DataData GovernanceMLOpsการวิเคราะห์ข้อมูลการสร้างภาพข้อมูลวิทยาการข้อมูลวิศวกรรมข้อมูล
Groupฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?ลองใช้ DataCamp for Business

LDA2vec: Word Embeddings in Topic Models

Learn more about LDA2vec, a model that learns dense word vectors jointly with Dirichlet-distributed latent document-level mixtures of topic vectors.
Lars Hulstaert's photo

Lars Hulstaert

19 ตุลาคม 2560

Web Scraping & NLP in Python

Learn to scrape novels from the web and plot word frequency distributions; You will gain experience with Python packages requests, BeautifulSoup and nltk.
Hugo Bowne-Anderson's photo

Hugo Bowne-Anderson

13 ตุลาคม 2560

Detecting Fake News with Scikit-Learn

This scikit-learn tutorial will walk you through building a fake news classifier with the help of Bayesian models.
Katharine Jarmul's photo

Katharine Jarmul

24 สิงหาคม 2560

Apache Spark Tutorial: ML with PySpark

Apache Spark tutorial introduces you to big data processing, analysis and ML with PySpark.
Karlijn Willems's photo

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's photo

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's photo

Daniel Poston

4 พฤษภาคม 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's photo

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's photo

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's photo

Hugo Bowne-Anderson

26 เมษายน 2559