Машинное обучение (lightGBM) и теория вероятностей для предсказания продаж / Александр Алексейцев
Тезисы и презентация:
- Обучение ML-моделей для потоварного предсказания спроса.
Подводные камни в формировании обучающей выборки (балансировка, очистка данных).
Подбор гиперпараметров и постобработка результатов.
Unsupervised-кластеризация временных рядов как фича для обучения supervised-классификатора товаров без истории продаж.
Первые шаги с LSTM-сетями.
1 view
9
1
4 days ago 01:35:16 4
[Илья Коршунов] Как понравиться девушке❓| Михаил @ОнаТвоя & @IlyaKopshunov #отношения #пикап
4 days ago 00:06:16 1
[Александр Важов] Подготовка к покраске .Разбор салона и осмотр всего дна машины .Что по работе .
4 days ago 00:17:08 3
[HamRadio Tag] USB тестер для диагностики ноутбука и компьютера.
4 days ago 00:02:49 8
Leva2k чуть не убил D1pro4 в Лесу в Пенза Фейерверком #шок
5 days ago 00:48:09 204
Как московские инженеры обучают машины не общаться с незнакомцами — Наука и техника ()
5 days ago 00:08:52 1
[RUS Машинный Перевод] linear regression - 40.Регуляризованная линейная регрессия
5 days ago 00:09:03 1
[RUS Машинный Перевод] function with regularization - 39.Функция стоимости с регуляризацией