‫Cantik.
‫Sekarang kami telah menyiapkan notebook Jupiter dan alat kami menjadi penting berkat menginstalnya Condah.
‫Mari kita beri nama anak nakal ini hingga ujung ke ujung regresi harga Bodos, bagus dan sederhana.
‫Hebat.
‫Dan apa yang akan kita lakukan akan memulai dengan memasukkan beberapa judul ke buku catatan kita sehingga kita memiliki
‫beberapa struktur dari apa yang kita lakukan.
‫Dan yang akan kita lakukan adalah membawa kerangka kerja ini.
‫Jadi kami mendapatkan semua enam langkah di sini dari evaluasi data definisi, yang mendapatkan Kagle untuk satu metrik evaluasi.
‫Mereka menggunakan fitur, pemodelan, dan kemudian eksperimen.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Akan membuat sel baru di atas sini hanya untuk mempercantik di notebook.
‫Jadi dengan apa kita bisa memulai ini?
‫Kami akan memberikan judul yang bagus.
‫Jadi prediksi harga jual buldoser menggunakan machine learning.
‫Mari kita beri sedikit emoji di sini.
‫Di sana kita pergi.
‫Sering digunakan.
‫Bagus.
‫Kami akan mengubah ini menjadi penurunan harga.
‫Hebat.
‫Jadi di buku catatan ini.
‫Kita akan melalui contoh proyek pembelajaran mesin dengan tujuan memprediksi harga jual buldoser, bagus dan
‫sederhana, bukan?
‫Kami ingin masuk ke pemodelan dan dan mengerjakan kode secepat mungkin.
‫Jadi ini hanya tata letak semacam ini hanya untuk membantu kami pada awalnya.
‫Jadi definisi masalah, apa itu data yang sangat baik?
‫Nomor tiga adalah Anda bahkan tidak dapat mengingat apa yang ada di atas kepala saya.
‫Ayo kembali.
‫Inilah sebabnya kami memiliki ini sehingga kami dapat memeriksanya.
‫Evaluasi memiliki pikiran seperti itu.
‫Tapi hal-hal ini akan terjadi, kan?
‫Setiap kali Anda terjun ke setiap proyek tidak akan seperti, Anda tahu, segala sesuatu yang harus
‫dilakukan dengan hati dari awal.
‫Itulah yang dimaksud dengan pembelajaran mesin.
‫Fitur eksperimen.
‫Mari kita bahas ini.
‫Dan kemudian mungkin di suatu tempat di sini akan menjadi model atau apa pun, tetapi kita akan menunggu sampai kita mencapai titik
‫itu.
‫Jadi mari kita definisikan masalah kita dalam satu kalimat.
‫Kami akan kembali ke Kagle.
‫Jadi jika kita pergi ke ikhtisar, itu dia.
‫Kita bisa saja memasukkannya, tapi kita akan menulis ulang dengan kata-kata kita sendiri.
‫Itu sedikit lebih menyenangkan, bukan?
‫Jadi datang kesini.
‫Apa yang bisa kita sebut ini?
‫Hmmm, seberapa baik kita bisa memprediksi harga jual buldoser di masa depan, mengingat karakteristiknya?
‫Dan contoh sebelumnya tentang berapa banyak buldoser serupa telah dijual.
‫Apakah itu masuk akal?
‫Jadi tujuan kami di sini adalah menggunakan beberapa data untuk membangun model pembelajaran mesin untuk memprediksi harga jual buldoser
‫di masa mendatang dan data sekarang.
‫Sekarang, kami sudah mengimpor barang ini.
‫Kami melihat notebook Drebin terbuka.
‫Kami sudah membuka ini di sini.
‫Kami tidak membutuhkan jendela yang sebenarnya.
‫Mari kita lihat Data Bluebook untuk buldoser.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi kami mencoba kereta yang tidak valid, baiklah, jadi saya mungkin akan memasang
‫tautan di sini agar kami tahu data diunduh
‫dari Kagle Bluebook untuk kompetisi buldoser.
‫Dan kemudian Anda mungkin datang ke kompetisi ini dan mereka telah memberi kami beberapa informasi, jadi kami mungkin
‫akan memasukkan sesuatu seperti ini.
‫Jadi kita mungkin hanya menyalin ini untuk mengingatkan diri kita sendiri tentang apa yang valid dan testees.
‫Sekali lagi, ini akan berbeda tergantung pada kumpulan data apa pun yang Anda gunakan.
‫Kami akan memasukkannya ke sini.
‫Jadi coba dan validasi tes Anda.
‫Jadi seseorang yang baru mengenal ini akan dapat membaca buku catatan kami dan melihat apa yang terjadi.
‫Ada tiga kumpulan data utama dan kami hanya akan meletakkan tautannya di sini.
‫Ini semua adalah bagian dari mengomunikasikan pekerjaan Anda, bukan?
‫Jadi itulah yang Anda inginkan ketika Anda melakukan sesuatu, pembelajaran mesin dari segala jenis proyek
‫pengkodean, dapat dengan mudah tersesat dalam membuat rangkaian proyek Anda sendiri dan kemudian orang lain mendapatkannya karena Anda
‫telah melakukannya semua dengan gaya Anda sendiri.
‫Mereka akan seperti, oh, wow, apa yang terjadi di sini?
‫Jadi inilah yang kami coba lakukan.
‫Kami mencoba membantu diri kami di masa depan serta orang lain yang akan berbagi pekerjaan kami.
‫Jadi evaluasi.
‫Kita bisa datang ke kompetisi KAGO.
‫Setiap kali kompetisi diposting di Kagle, akan ada ikhtisar.
‫Akan ada beberapa hadiah.
‫Ini akan menjadi deskripsi tentang apa yang terjadi di sini dan akan ada evaluasi.
‫Lalu bagaimana cara memenangkan persaingan tersebut?
‫Jadi di sinilah kita akan ditampilkan.
‫Metrik evaluasi untuk kompetisi ini adalah seni dan SLA atau root mean squared log error.
‫Wow, itu seteguk antara harga lelang yang sebenarnya dan yang diprediksi.
‫Lihat, itulah semua metrik evaluasi, adalah perbandingan antara harga lelang yang sebenarnya dan yang
‫diprediksi.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan adalah kita akan menyalin ini di sini.
‫Di sana kita pergi.
‫Dan jangan khawatir, kita akan melihat itu.
‫Kami belum benar-benar membahas apa yang R. M. adalah, tapi kami telah pergi berarti Guerrera.
‫Sekarang, Anda mungkin dapat menyimpulkan dari sini bahwa root mean squared log error hanyalah akar kuadrat utama di
‫bawah nol.
‫Tapi kami akan melihat itu ketika kami datang ke evaluasi.
‫Untuk lebih lanjut tentang evaluasi proyek ini, periksa.
‫Kami akan menempatkan link lain di sana.
‫Jadi, sebagai tujuan kami dengan sebagian besar metrik regresi, kami mungkin menarik di sini, perhatikan,
‫tujuan untuk sebagian besar metrik evaluasi regresi adalah untuk meminimalkan kesalahan.
‫Misalnya, tujuan kami untuk proyek ini adalah membangun model pembelajaran mesin, yang meminimalkan.
‫Dan sebuah.
‫Jadi itu untuk metrik regresi, bukan?
‫Jika Anda telah membuat kesalahan mutlak dan itu atau Kuadrat Utama, tujuan Anda sering kali adalah meminimalkannya dan
‫sekarang fitur.
‫Jadi di sinilah kita ingin melihat bagian mana yang berbeda dari data.
‫Jadi jika kita datang ke Kagle dan melihat data, kumpulan data ini dilengkapi dengan kamus data.
‫Dan hal baiknya adalah kami telah mengunduhnya dalam bentuk file Excel.
‫Itu ekstensi untuk Excel.
‫Sekarang, saya tidak memiliki Excel di komputer saya, tetapi hal yang indah adalah Anda dapat membuka file Excel dan Google Spreadsheet,
‫yang telah saya lakukan di sini.
‫Jadi yang akan kita lihat adalah kita memiliki kumpulan data penting, tetapi ini adalah kolom yang berbeda yang akan kita lihat
‫sebentar lagi.
‫Dan ini akan memberitahu kita, OK.
‫Jadi ini adalah ide penjualan.
‫Itu adalah pramuniaga kolom.
‫Deskripsi adalah pengidentifikasi unik dari penjualan mesin tertentu di lelang.
‫Hebat.
‫Jadi saya mungkin menyalin ini.
‫Siapa pun yang memiliki tautan Lincoln melihat pemandangan yang indah dan memasukkannya ke sini.
‫Kaggle menyediakan kamus data.
‫Merinci semua fitur kumpulan data, Anda dapat melihat data ini.
‫Di Google Spreadsheet, jadi letakkan tautan lain di sana.
‫Indah, jadi dengan begitu kita tahu apa yang terjadi di sana dengan apa yang terjadi di Amerika.
‫Kami belum melakukan banyak hal di sini.
‫Benar.
‫Kami belum menjelajahi ini sama sekali.
‫Tapi apa yang saya lebih suka lakukan hanyalah membuat tawa kecil ini dan kemudian memecahkan kodenya sesegera
‫mungkin.
‫Kami akan menyelesaikan video ini di sana.
‫Jadi kita telah melalui langkah satu sebelumnya.
‫Bagus dan sederhana, bukan?
‫Kami telah mendefinisikan masalah kami sehingga kami tahu apa yang kami lakukan.
‫Kami tahu dari mana data itu berasal.
‫Kami tahu metrik evaluasi apa yang kami tuju, terima kasih kepada Kagle dan untungnya, Kagle telah menyediakan
‫kamus data untuk kami.
‫Dan hal-hal ini, Anda tidak akan selalu mendapatkannya dari awal sesederhana ini.
‫Jadi di sinilah mungkin diperlukan jika Anda tidak memiliki hal-hal ini, jika Anda tidak memiliki definisi masalah,
‫jika data Anda tidak ada dalam satu sumber yang dapat Anda unduh dengan mudah dari tautan atau metrik evaluasi Anda tidak baru
‫saja diberikan kepada Anda.
‫Sama dengan kamus data.
‫Ini adalah hal-hal yang mungkin harus Anda lakukan penelitian.
‫Tapi untungnya untuk proyek khusus ini, kami sudah memilikinya.
‫Jadi tanpa basa-basi lagi, karena alat kami sudah siap, mari impor data dan mulai menggunakannya.