Các phương pháp lựa chọn tính năng vượt ra ngoài các phương pháp lọc, trình bao bọc và nhúng. Trong bài viết này, tôi mô tả 3 thuật toán thay thế để chọn các tính năng dự đoán dựa trên điểm số quan trọng của tính năng.
Các mô hình Khoa học dữ liệu có nhiều hương vị và kỹ thuật khác nhau - may mắn thay, hầu hết các mô hình tiên tiến đều dựa trên một vài nguyên tắc cơ bản. Bạn nên học những mô hình nào khi muốn bắt đầu sự nghiệp Nhà khoa học dữ liệu? Bài đăng này mang đến cho bạn 6 mô hình được sử dụng rộng rãi trong ngành, ở dạng độc lập hoặc như một khối xây dựng cho các kỹ thuật tiên tiến khác.
Bắt đầu hành trình học tập của bạn trong Học tăng cường với hướng dẫn đầu tiên trong hai phần này bao gồm các nền tảng của kỹ thuật với các ví dụ và mã Python.
XGBoost là một triển khai mã nguồn mở của tăng cường độ dốc được thiết kế cho tốc độ và hiệu suất. Tuy nhiên, ngay cả việc đào tạo XGBoost đôi khi cũng có thể chậm. Bài viết này sẽ xem xét những ưu điểm và nhược điểm của từng cách tiếp cận cũng như hướng dẫn cách bắt đầu.
Cách sử dụng scikit-learning, pickle, Flask, Microsoft Azure và ipywidgets để triển khai đầy đủ thuật toán máy học Python vào môi trường sản xuất trực tiếp.
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn thị trường Cloud ML vào năm 2021 trong hồi cứu (đôi khi cũng có các cuộc diễn tập thực tế vào năm 2020). Đọc phân tích chuyên sâu này.
