预测性分析
通过轻松访问各地的数据来源,数据科学家可以挖掘数据,并预测消费者行为、欺诈、机器故障等等,应对当下和未来的挑战。
Mark Hall,预测分析专家
随着数据科学领域不断超出科研人员和统计学家的研究范围,我们的团队开发人员必须掌握一系列编程语言。
http://markahall.blogspot.com
Mark Hall 在 Hitachi Vantara Labs 负责机器智能解决方案的开发工作。作为 Weka 机器学习软件的原始核心开发人员,他拥有 15 年计算机科学领域的学术研究经验,在机器学习会议和期刊上发表了多篇著述。
技术
机器学习模型管理
监控、评估、对比和重建预测模型,以提高算法透明度并改善业务效益。
最大限度地提高生产期间的准确性,通过选择各种各样的评估统计以确定降级模型,使用丰富的可视化和报告功能分析性能,并发现不足。
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Weka
Weka 是机器学习算法的集合,可以直接应用于数据集或从您自己的 Java 代码中调用。Weka 包含用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化的工具,也非常适合于开发新的机器学习方案以及构建预测模型。Pentaho 通过数据评分工具和 PDI 预测功能支持 Weka,以对传入数据创建预测。
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博客,Mark Hall 和 Ken Wood
消除机器学习模型管理复杂性
去年,在“机器学习 4 步骤”中,我们探讨了 Pentaho Data Integration (PDI) 产品如何为实施机器学习管道提供一个理想的平台。
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博客,Mark Hall 和 Ken Wood
插件机器智能介绍
在当今世界,为了应对业务挑战,企业愈发需要快速地实施基于机器学习的解决方案。支持创造、部署...
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