#случайный_лес — Public Fediverse posts

Как мы с помощью ML попали на остров

Машинное обучение обычно ассоциируется с датасетами, метриками и бесконечными экспериментами в ноутбуках. Но в какой-то момент для нас ML перестал быть абстрактной технологией - и стал маршрутом. Причём буквально. Эта история о том, как модели, гипотезы и пара неочевидных решений привели нас не только к рабочему результату, но и на самый настоящий остров Парамушир (северные Курилы). Попытка улететь на вертолёте из Петропавловска-Камчатского в Северо-Курильск сразу превратилась в маленькое приключение: местные хором пугали погодой и перспективами — «можете не прилететь, а если вдруг прилетите, то потом не улетите». Камчатка в этом смысле честна и беспощадна, особенно к планам. Но желание полетать на вертолёте здесь перевешивало все разумные доводы — уж слишком манила сама идея увидеть полуостров с воздуха, да ещё и недорого (у вертолетных экскурсии на Камчатке кусачие цены). На вопрос "как не играть в рулетку с погодой" - ответ очевиден, ML. P.S. хоть Хабр и не про туризм, но вдруг кому интересно, на Парамушире есть и свои достопримечательности, такие как действующий вулкан Эбеко и аэродромное плато (бывшие японские ангары) поэтому не только ради дешевого полета на вертолете мы оказались в Северо-Курильске.

https://habr.com/ru/articles/992930/

#ml #случайный_лес #кроссвалидация #датасет #датафреймы #машинное_обучение

Как мы с помощью ML попали на остров

Машинное обучение обычно ассоциируется с датасетами, метриками и бесконечными экспериментами в ноутбуках. Но в какой-то момент для нас ML перестал быть абстрактной технологией - и стал маршрутом. Причём буквально. Эта история о том, как модели, гипотезы и пара неочевидных решений привели нас не только к рабочему результату, но и на самый настоящий остров Парамушир (северные Курилы). Попытка улететь на вертолёте из Петропавловска-Камчатского в Северо-Курильск сразу превратилась в маленькое приключение: местные хором пугали погодой и перспективами — «можете не прилететь, а если вдруг прилетите, то потом не улетите». Камчатка в этом смысле честна и беспощадна, особенно к планам. Но желание полетать на вертолёте здесь перевешивало все разумные доводы — уж слишком манила сама идея увидеть полуостров с воздуха, да ещё и недорого (у вертолетных экскурсии на Камчатке кусачие цены). На вопрос "как не играть в рулетку с погодой" - ответ очевиден, ML. P.S. хоть Хабр и не про туризм, но вдруг кому интересно, на Парамушире есть и свои достопримечательности, такие как действующий вулкан Эбеко и аэродромное плато (бывшие японские ангары) поэтому не только ради дешевого полета на вертолете мы оказались в Северо-Курильске.

https://habr.com/ru/articles/992930/

#ml #случайный_лес #кроссвалидация #датасет #датафреймы #машинное_обучение

Как мы с помощью ML попали на остров

Машинное обучение обычно ассоциируется с датасетами, метриками и бесконечными экспериментами в ноутбуках. Но в какой-то момент для нас ML перестал быть абстрактной технологией - и стал маршрутом. Причём буквально. Эта история о том, как модели, гипотезы и пара неочевидных решений привели нас не только к рабочему результату, но и на самый настоящий остров Парамушир (северные Курилы). Попытка улететь на вертолёте из Петропавловска-Камчатского в Северо-Курильск сразу превратилась в маленькое приключение: местные хором пугали погодой и перспективами — «можете не прилететь, а если вдруг прилетите, то потом не улетите». Камчатка в этом смысле честна и беспощадна, особенно к планам. Но желание полетать на вертолёте здесь перевешивало все разумные доводы — уж слишком манила сама идея увидеть полуостров с воздуха, да ещё и недорого (у вертолетных экскурсии на Камчатке кусачие цены). На вопрос "как не играть в рулетку с погодой" - ответ очевиден, ML. P.S. хоть Хабр и не про туризм, но вдруг кому интересно, на Парамушире есть и свои достопримечательности, такие как действующий вулкан Эбеко и аэродромное плато (бывшие японские ангары) поэтому не только ради дешевого полета на вертолете мы оказались в Северо-Курильске.

https://habr.com/ru/articles/992930/

#ml #случайный_лес #кроссвалидация #датасет #датафреймы #машинное_обучение

Как мы с помощью ML попали на остров

Машинное обучение обычно ассоциируется с датасетами, метриками и бесконечными экспериментами в ноутбуках. Но в какой-то момент для нас ML перестал быть абстрактной технологией - и стал маршрутом. Причём буквально. Эта история о том, как модели, гипотезы и пара неочевидных решений привели нас не только к рабочему результату, но и на самый настоящий остров Парамушир (северные Курилы). Попытка улететь на вертолёте из Петропавловска-Камчатского в Северо-Курильск сразу превратилась в маленькое приключение: местные хором пугали погодой и перспективами — «можете не прилететь, а если вдруг прилетите, то потом не улетите». Камчатка в этом смысле честна и беспощадна, особенно к планам. Но желание полетать на вертолёте здесь перевешивало все разумные доводы — уж слишком манила сама идея увидеть полуостров с воздуха, да ещё и недорого (у вертолетных экскурсии на Камчатке кусачие цены). На вопрос "как не играть в рулетку с погодой" - ответ очевиден, ML. P.S. хоть Хабр и не про туризм, но вдруг кому интересно, на Парамушире есть и свои достопримечательности, такие как действующий вулкан Эбеко и аэродромное плато (бывшие японские ангары) поэтому не только ради дешевого полета на вертолете мы оказались в Северо-Курильске.

https://habr.com/ru/articles/992930/

#ml #случайный_лес #кроссвалидация #датасет #датафреймы #машинное_обучение

Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

https://habr.com/ru/articles/801161/

#бэггинг #вставка #случайный_лес #bagging #random_forest #реализация_с_нуля #python #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение

Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

https://habr.com/ru/articles/801161/

#бэггинг #вставка #случайный_лес #bagging #random_forest #реализация_с_нуля #python #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение

Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

https://habr.com/ru/articles/801161/

#бэггинг #вставка #случайный_лес #bagging #random_forest #реализация_с_нуля #python #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение

Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

https://habr.com/ru/articles/801161/

#бэггинг #вставка #случайный_лес #bagging #random_forest #реализация_с_нуля #python #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение

Одномерный лес и все прочее

Объяснение «на пальцах» и реализация решающего дерева, случайного леса и бустинга. Дерево принятия решений (также называют деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах («ветках») дерева решения записаны признаки, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — признаки, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.

https://habr.com/ru/articles/797489/

#deccision_tree #решающие_деревья #random_forest #gradient_boosting #градиентный_бустинг #случайный_лес #математика #графики #python #machinelearning

Одномерный лес и все прочее

Объяснение «на пальцах» и реализация решающего дерева, случайного леса и бустинга. Дерево принятия решений (также называют деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах («ветках») дерева решения записаны признаки, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — признаки, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.

https://habr.com/ru/articles/797489/

#deccision_tree #решающие_деревья #random_forest #gradient_boosting #градиентный_бустинг #случайный_лес #математика #графики #python #machinelearning