Chuyển đến nội dung chính
Loại
Chủ đề

Hướng dẫn Machine Learning

Nắm bắt insight và thực tiễn tốt nhất về AI và machine learning, nâng cao kỹ năng và xây dựng văn hóa dữ liệu. Tìm hiểu cách khai thác tối đa các mô hình machine learning với các hướng dẫn của chúng tôi.
Chủ đề khác:
GroupĐào tạo từ 2 người trở lên?Hãy thử 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 tháng 7, 2017

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 tháng 6, 2017

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 tháng 5, 2017

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 tháng 5, 2016

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 tháng 5, 2016

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 tháng 4, 2016