Traiter des données de localisation 2
Découvrez dans cet article comment utiliser, nettoyer et visualiser simplement des données géo-localisées avec Python.
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Découvrez dans cet article pourquoi XGBoost est la star des compétition des Machine Learning … et surtout comment l'utiliser !
Découvrez dans ce tuto comment récupérer via Python (PySpark) vos données dans Hadoop HDFS et Hive.
C'est bientôt la rentrée, il a fait chaud, la plage a été bonne et le sable bien chaud. Vous êtes donc bien reposé et prêt à attaquer la rentrée. C'est donc le bon moment pour remettre à plat quelques bases de statistiques qui vous permettront de mieux comprendre et utiliser les algorithmes de Machine Learning.
Vous adorez Jupyter mais n'avez as envie de l'installer localement. Vous avez besoin de puissance et de GPU sans frais ni contraintes ? Google Colaboratory est fait pour vous. Suivez-moi dans ce tuto pour l'utiliser rapidement.
Cet article explique par la pratique pourquoi et comment mettre à l'echelle (Feature Scaling) les caractéristiques d'un modèle de Machine Learning en œuvre avec Scikit-Learn.
Dans ce second volet sur les données MNSIT, nous allons voir comment retoucher et préparer les données pour atteindre 97%.
Découvrez comment les outils d'analyse de données peuvent vous aider à préparer votre modèle de Machine Learning ou tout simplement garantir le succès de vos projets data.
Lançons-nous dans la reconnaissance de chiffres avec le jeu de données bien connu MNSIT !
Après le feature engineering, place au tuning des hyperparametres pour ajuster finement vos prédictions !