Risultati Ricerca Intelligenza Artificiale Italia
59 elementi trovati per "salvare modelli"
- APPRENDIMENTO NON SUPERVISIONATO
Come hai potuto notare i primi due tipi di Apprendimento per arrivare ad un modello o ad un obiettivo
- Reti generative avversarie (GAN)
Il GAN ​​invia i risultati al generatore e al discriminatore per aggiornare il modello.
- RISTORAZIONE & CIBO
formazione in data science , puoi utilizzare questa conoscenza per analizzare le tendenze del mercato e i modelli L'analisi dei modelli di traffico dei clienti può anche aiutarti a creare programmi efficaci per il personale
- Riduzione della DimensionalitÃ
ci vengono offerti consistono anche di molte funzionalità , questo suona bene per costruire un buon modello
- Passaggio 5: eseguire un'analisi approfondita
In questo caso, potresti dover creare un modello predittivo che confronti il ​​tuo gruppo con prestazioni
- Perceptron multistrato (MLP)
Gli MLP addestrano il modello a comprendere la correlazione e apprendono le dipendenze tra le variabili
- K-Nearest Neighbors
possono distorcerlo Lavora di più sulla fase di pre-elaborazione prima di utilizzare kNN Programma un modello
- Regressione Logistica
Costruisci il tuo modello di regressione logistica in Python qui e controlla l'accuratezza:
- Regressione Lineare
Ecco una finestra per metterti alla prova e costruire il tuo modello di regressione lineare in Python
- Ricapitoliamo quanto visto fino ad ora
Il processo di addestramento continua finché il modello non raggiunge il livello di accuratezza desiderato
- Importiamo un file Csv utilizzando Python
Vediamo qualche esempio #stampare i dati pd.read_csv("il_tuo_file.csv") #salvare i dati dentro una variabile dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv") #filtrare e salvare i dati dentro una variabile #in questo =0) #saltare valori vuoti e salvare i dati dentro una variabile dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv
- Importiamo una pagina HTML utilizzando Python
en.wikipedia.org/wiki/List_of_Presidents_of_the_United_States" #stampare i dati pd.read_html(url) #salvare i dati dentro una variabile tabella = pd.read_html(url) #filtrare e salvare i dati dentro una variabile righe che non corrispondono al match match = 'Barack Obama' tabella = pd.read_html(url, match=match) #saltare valori e salvare i dati dentro una variabile tabella = pd.read_html(url, skiprows=range(2)) Ed ecco
- Importare File HTML con Python e Pandas
Vediamo adesso come è possibile importare un dataset per successivamente farci delle analisi o creare modelli
- Importare File Csv con Python e Pandas
Vediamo adesso come è possibile importare un dataset per successivamente farci delle analisi o creare modelli
