Теги: preprocessing category-encoders sklearn scikit-learn ml-data
В статье «особенности препроцессинга данных в scikit-learn» разбирались особенности кодирования признаков с помощью библиотеки scikit-learn. К сожалению, набор инструментов scikit-learn довольно скромный. Часто данные содержат множественные категориальные признаки с разными... читать дальше
Теги: machine-learning algorithms time-complexity
Чуть ранее, в статье временная сложность алгоритмов машинного обучения, я разбирал временную сложность некоторых алгоритмов из библиотеки scykit-learn. Настало время немного подробнее остановиться на том, как в принципе считается вычислительная... читать дальше
Теги: machine-learning scikit-learn ml-data preprocessing
В статье кратко раскрываются некоторые вопросы подготовки данных с помощью scikit-learn. Замена пропусков Scikit-learn не поддерживает замену пропусков с разными значениями. Сначала придется последовательно перегнать все интересующие пропуски, к примеру,... читать дальше
Теги: machine-learning algorithms time-complexity scikit-learn ml-data computation-performance
Производительность вычислений В scikit-learn производительность вычисления предсказаний зависит от: количества фичей распределения и разреженности данных временной сложности алгоритма извлечения фичей Количество фичей Библиотека хорошо оптимизирована под небольшие дата-сеты, поэтому количество... читать дальше
Теги: machine-learning
В первой части статьи я разобрал базовую терминологию ML: постановку задачи, емкость, переобучение и недообучение, регуляризацию и гиперпараметры, точечную оценку, смещение оценки, дисперсию, стандартную ошибку и состоятельность, а так-же важные... читать дальше
Этот проект поддерживается KonstantinKlepikov