‫Bellissimo.
‫Ora abbiamo configurato il nostro notebook Jupiter e i nostri strumenti sono importanti grazie all'installazione di Condah.
‫Diamo a questo ragazzaccio il nome per terminare la regressione dei prezzi di Bodos, carina e semplice.
‫Meraviglioso.
‫E ciò che faremo è iniziare inserendo alcune intestazioni sul nostro taccuino in modo da avere una
‫struttura di ciò che stiamo facendo.
‫E quelli che faremo sono introdurre questa struttura.
‫Quindi otteniamo tutti e sei i passaggi qui dalla valutazione dei dati di definizione, che ottengono Kagle per una metrica di
‫valutazione.
‫Usano caratteristiche, modellazione e poi esperimenti.
‫Quindi facciamolo.
‫Creerà una nuova cella qui sopra solo per abbellire il notebook.
‫Allora con cosa possiamo iniziare?
‫Gli daremo un bel titolo.
‫Quindi prevedere il prezzo di vendita dei bulldoze utilizzando l'apprendimento automatico.
‫Mettiamo qui una piccola emoji.
‫Ci siamo.
‫Usato frequentemente.
‫Buono.
‫Lo trasformeremo in markdown.
‫Meraviglioso.
‫Quindi in questo quaderno.
‫Esamineremo un progetto di apprendimento automatico di esempio con l'obiettivo di prevedere il prezzo di vendita dei bulldoze, bello
‫e semplice, giusto?
‫Vogliamo entrare nel mondo della modellazione e lavorare sul codice il più velocemente possibile.
‫Quindi questo è solo questo tipo di layout solo per aiutarci all'inizio.
‫Quindi definizione del problema, qual era un dato eccellente?
‫Numero tre è che non riesci nemmeno a ricordare qual è la parte superiore della mia testa.
‫Torniamo indietro.
‫Questo è il motivo per cui abbiamo questo, così possiamo verificarlo.
‫La valutazione aveva una mente così.
‫Ma queste cose accadranno, giusto?
‫Ogni volta che ti immergi in ogni progetto non sarà come, sai, tutto quello che devi
‫fare a memoria fin dall'inizio.
‫Questo è l'apprendimento automatico.
‫Caratteristiche di sperimentazione.
‫Passiamo attraverso questi.
‫E poi forse quaggiù da qualche parte farà la modella o altro, ma aspetteremo di arrivare a quel
‫punto.
‫Quindi definiamo il nostro problema in una singola frase.
‫Torneremo a Kagle.
‫Quindi, se andiamo alla panoramica, ci siamo.
‫Potremmo semplicemente inserirlo, ma lo riscriveremo con parole nostre.
‫È un po' più divertente, vero?
‫Allora vieni qui.
‫Come potremmo chiamarlo?
‫Hmmm, come possiamo prevedere il futuro prezzo di vendita di un bulldozer, date le sue caratteristiche?
‫E precedenti esempi di quanto sono stati venduti bulldoze simili.
‫Ha senso?
‫Quindi il nostro obiettivo qui è utilizzare alcuni dati per costruire un modello di apprendimento automatico per prevedere il prezzo di vendita
‫dei bulldoze in futuro e ora i dati.
‫Ora, abbiamo già importato questa roba.
‫Diamo un'occhiata al taccuino Drebin aperto.
‫L'abbiamo già aperto qui.
‫Non abbiamo bisogno di una vera finestra.
‫Diamo un'occhiata al Data Bluebook per i bulldoze.
‫Ci siamo.
‫Quindi dobbiamo provare un treno non valido, va bene, quindi potrei mettere un link qui
‫così sappiamo che i dati vengono scaricati dal
‫Kagle Bluebook per la competizione dei bulldoze.
‫E poi potresti partecipare a questa competizione e ci hanno già fornito alcune informazioni, quindi potremmo
‫semplicemente inserire qualcosa del genere.
‫Quindi potremmo semplicemente copiare questo per ricordare a noi stessi quale treno è valido e quali teste.
‫Ancora una volta, questo sarebbe diverso a seconda del set di dati con cui stai lavorando.
‫Lo inseriremo qui.
‫Quindi prova e convalida mettiti alla prova.
‫Quindi qualcuno che è nuovo a questo potrebbe passare attraverso il nostro taccuino e andare a vedere cosa sta succedendo.
‫Ci sono tre set di dati principali e inseriremo qui il collegamento.
‫Fa tutto parte della comunicazione del tuo lavoro, giusto?
‫Quindi è quello che vuoi quando fai le cose, l'apprendimento automatico di qualsiasi tipo di progetto
‫di codifica, può essere facile perdersi nel creare il proprio insieme di progetti e poi qualcun altro se ne
‫avvantaggia perché l'hai fatto tutto nel tuo stile.
‫Saranno tipo, oh, wow, cosa sta succedendo qui?
‫Quindi questo è quello che stiamo cercando di fare.
‫Stiamo cercando di aiutare il nostro io futuro così come chiunque altro condividerebbe il nostro lavoro.
‫Quindi valutazione.
‫Possiamo venire alle competizioni KAGO.
‫Ogni volta che viene pubblicata una competizione su Kagle, ci sarà una panoramica.
‫Ci saranno dei premi.
‫Sarà una descrizione di quello che sta succedendo qui e ci sarà una valutazione.
‫Allora come si vince la competizione?
‫Quindi qui è dove ci verrà mostrato.
‫La metrica di valutazione per questa competizione è l'art e SLA o root mean squared log error.
‫Wow, questo è un boccone tra i prezzi d'asta effettivi e quelli previsti.
‫Vedi, questo è ciò che sono tutte le metriche di valutazione, è un confronto tra i prezzi d'asta effettivi e
‫previsti.
‫Quindi quello che faremo è copiare questo qui.
‫Ci siamo.
‫E non preoccuparti, daremo un'occhiata a questo.
‫In realtà non abbiamo esaminato ciò che R. M. è, ma abbiamo superato significa Guerrera.
‫Ora, potresti essere in grado di dedurre da ciò che l'errore di registro quadratico medio della radice è solo la radice del quadrato principale
‫sotto lo zero.
‫Ma daremo un'occhiata a questo quando arriveremo alla valutazione.
‫Per ulteriori informazioni sulla valutazione di questo progetto, controllare.
‫Metteremo un altro link lì dentro.
‫Bene, così come il nostro obiettivo con la maggior parte delle metriche di regressione, potremmo inserire qui, nota, l'obiettivo per
‫la maggior parte delle metriche di valutazione della regressione è ridurre al minimo l'errore.
‫Ad esempio, il nostro obiettivo per questo progetto sarà quello di costruire un modello di apprendimento automatico, che riduca al minimo.
‫e un.
‫Quindi questo è per le metriche di regressione, giusto?
‫Se hai commesso un errore assoluto e quello o Main Squarer, il tuo obiettivo è spesso minimizzarlo e
‫ora presenta.
‫Quindi è qui che vogliamo dare un'occhiata a quali diverse parti ci sono dei dati.
‫Quindi, se veniamo a Kagle e diamo un'occhiata ai dati, questo set di dati viene fornito con un dizionario di dati.
‫E la cosa buona è che abbiamo scaricato che è sotto forma di file Excel.
‫Questa è l'estensione per Excel.
‫Ora, non ho Excel sul mio computer, ma la cosa bella è che puoi aprire file Excel e Fogli Google, che
‫è quello che ho fatto qui.
‫Quindi quello che vedremo è che abbiamo ancora un importante set di dati, ma queste sono le diverse colonne che daremo un'occhiata tra
‫un secondo.
‫E quello che questo ci dirà è, OK.
‫Quindi questa è l'idea di vendita.
‫Quella è una commessa di colonne.
‫La descrizione è un identificatore univoco di una particolare vendita di macchine all'asta.
‫Meraviglioso.
‫Quindi potrei copiare questo.
‫Chiunque abbia un collegamento Lincoln vede la bellezza e lo metta qui.
‫Kaggle fornisce un dizionario di dati.
‫Dettagliando tutte le caratteristiche del set di dati, è possibile visualizzare questi dati.
‫Su Fogli Google, quindi metti un altro link lì.
‫Bellissimo, così in un certo senso sappiamo cosa sta succedendo lì con quello che sta succedendo in America.
‫Non abbiamo fatto molto qui.
‫Destra.
‫Non li abbiamo affatto esplorati.
‫Ma quello che preferisco fare è fare questa risata e poi decifrare il codice il prima
‫possibile.
‫Finiremo questo video lì.
‫Quindi abbiamo già seguito i passaggi uno.
‫Bello e semplice, vero?
‫Abbiamo definito il nostro problema in modo da sapere cosa stiamo facendo.
‫Sappiamo da dove provengono i dati.
‫Sappiamo verso quale metrica di valutazione ci stiamo muovendo, grazie a Kagle e, fortunatamente, Kagle ci ha fornito
‫un dizionario di dati.
‫E queste cose, non le otterrai sempre dall'inizio in modo semplice come questo.
‫Quindi è qui che potrebbe essere necessario se non avessi queste cose, se non avessi una definizione del
‫problema, se i tuoi dati non fossero in una fonte che potresti facilmente scaricare da un link o la tua metrica di valutazione non lo
‫fosse appena dato a te.
‫Stessa cosa con il dizionario dei dati.
‫Queste sono cose che potresti dover fare qualche ricerca per fare.
‫Ma fortunatamente per questo particolare progetto, li abbiamo già.
‫Quindi, senza ulteriori indugi, poiché i nostri strumenti sono pronti, importiamo i dati e iniziamo.