Machine Learning - Supervised learning
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Present about supervised learning. Mainly discussing regression and classification. Further activities are discussing how to practically apply supervised learning.
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Machine learning introduction
In this slide I answer the basic questions about machine learning like:
What is Machine Learning?
What are the types of machine learning?
How to deal with data?
How to test model performance?
What is Machine Learning?
SwiftKey language engineer Cătălina Hallett explains what Machine Learning for a Girl Geek Meetup hosted at SwiftKey's London HQ in September 2014.
Note: Some images in this presentation were sourced from Google Images and Wikipedia.
[Eestec] Machine Learning online seminar 1, 12 2016
This is an introductory presentation to machine learning, conducted as part of the EESTECH challenge (http://eestechchallenge.eestec.net/)
Introduction to Machine Learning
Machine Learning is all the rage today with many different options and paradigms. This session will walk through the basics of Machine Learning and show how to get started with the open source Spark ML framework. Through Scala code examples you will learn how to build and deploy learning systems like recommendation engines.
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Making Machine Learning Work in Practice - StampedeCon 2014
At StampedeCon 2014, Kilian Q. Weinberger (Washington University) presented "Making Machine Learning work in Practice."
Here, Kilian will go over common pitfalls and tricks on how to make machine learning work.
Machine learning (ML) and natural language processing (NLP)
Short introduction on natural language processing (NLP) and machine learning (ML). Speaks about sub-areas of artificial inteligence and then mainly focuses on the sub-areas of machine learning and natural language processing. Explains the process of data mining from high perspective
Introduction to Machine Learning
A short presentation for beginners on Introduction of Machine Learning, What it is, how it works, what all are the popular Machine Learning techniques and learning models (supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning) and how they works with various Industry use-cases and popular examples.
Introduction to Machine learning ppt
Introduction to Machine Learning : Machine Learning (ML) is a type of Intelligence (AI) that allows Software applications to become more accurate at predicting outcomes without being explicitly programmed to do so. Machine Learning Algorithms use historical data as input to predict new output values.
Primer to Machine Learning
This talk is a primer to Machine Learning. I will provide a brief introduction what is ML and how it works. I will walk you down the Machine Learning pipeline from data gathering, data normalizing and feature engineering, common supervised and unsupervised algorithms, training models, and delivering results to production. I will also provide recommendations to tools that help you provide the best ML experience, include programming languages and libraries.
If there is time at the end of the talk, I will walk through two coding examples, using the HMS Titanic Passenger List, present with Python scikit-learn using algorithm random-trees to check if ML can correctly predict passenger survival and with R programming for feature engineering of the same dataset
Note to data-scientists and programmers: If you sign up to attend, plan to visit my Github repository! I have many Machine Learning coding examples in Python scikit-learn, GNU Octave, and R Programming.
https://github.com/jefftune/gitw-2017-ml
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Data science and Machine Learning
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This is an introductory workshop for machine learning. Introduced machine learning tasks such as supervised learning, unsupervised learning and reinforcement learning.
Introduction to Machine learning
Machine learning is a type of artificial intelligence (AI) that provides computers with the ability to learn without being explicitly programmed. Machine learning focuses on the development of computer programs that can teach themselves to grow and change when exposed to new data.
Le Machine Learning de A à Z
Le Machine Learning, l’IA, le DeepLearning, les Statistiques, le Data Mining… bref, tous ces mots sont les buzz words du moment mais que se cache-t-il derrière ?
A travers des exemples concrets, on parcourra les différentes approches du Machine Learning, les grandes familles d’algorithmes (n’ayez crainte : sans rentrer dans le cœur de leurs implémentations), puis les outils et les frameworks à la disposition des Data Scientists… et pour finir, on essayera de prédire l’avenir !
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https://salondata.fr/2017/07/12/0930-1030-ml/
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【我们承诺采用的是学校原版纸张（纸质、底色、纹路），我们拥有全套进口原装设备，特殊工艺都是采用不同机器制作，仿真度基本可以达到100%，所有工艺效果都可提前给客户展示，不满意可以根据客户要求进行调整，直到满意为止！】
【业务选择办理准则】
一、工作未确定，回国需先给父母、亲戚朋友看下文凭的情况，办理一份就读学校的毕业证【微信41543339】文凭即可
二、回国进私企、外企、自己做生意的情况，这些单位是不查询毕业证真伪的，而且国内没有渠道去查询国外文凭的真假，也不需要提供真实教育部认证。鉴于此，办理一份毕业证【微信41543339】即可
三、进国企，银行，事业单位，考公务员等等，这些单位是必需要提供真实教育部认证的，办理教育部认证所需资料众多且烦琐，所有材料您都必须提供原件，我们凭借丰富的经验，快捷的绿色通道帮您快速整合材料，让您少走弯路。
留信网认证的作用:
1:该专业认证可证明留学生真实身份
2:同时对留学生所学专业登记给予评定
3:国家专业人才认证中心颁发入库证书
4:这个认证书并且可以归档倒地方
5:凡事获得留信网入网的信息将会逐步更新到个人身份内，将在公安局网内查询个人身份证信息后，同步读取人才网入库信息
6:个人职称评审加20分
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留信网服务项目：
1、留学生专业人才库服务（留信分析）
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国外毕业证学位证成绩单办理流程：
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【业务选择办理准则】
一、工作未确定，回国需先给父母、亲戚朋友看下文凭的情况，办理一份就读学校的毕业证【Q微信741003700】文凭即可
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三、进国企，银行，事业单位，考公务员等等，这些单位是必需要提供真实教育部认证的，办理教育部认证所需资料众多且烦琐，所有材料您都必须提供原件，我们凭借丰富的经验，快捷的绿色通道帮您快速整合材料，让您少走弯路。
留信网认证的作用:
1:该专业认证可证明留学生真实身份
2:同时对留学生所学专业登记给予评定
3:国家专业人才认证中心颁发入库证书
4:这个认证书并且可以归档倒地方
5:凡事获得留信网入网的信息将会逐步更新到个人身份内，将在公安局网内查询个人身份证信息后，同步读取人才网入库信息
6:个人职称评审加20分
7:个人信誉贷款加10分
8:在国家人才网主办的国家网络招聘大会中纳入资料，供国家高端企业选择人才
【关于价格问题（保证一手价格）】
我们所定的价格是非常合理的，而且我们现在做得单子大多数都是代理和回头客户介绍的所以一般现在有新的单子 我给客户的都是第一手的代理价格，因为我想坦诚对待大家 不想跟大家在价格方面浪费时间
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Chatty Kathy - UNC Bootcamp Final Project Presentation - Final Version - 5.23...
SlideShare Description for "Chatty Kathy - UNC Bootcamp Final Project Presentation"
Title: Chatty Kathy: Enhancing Physical Activity Among Older Adults
Description:
Discover how Chatty Kathy, an innovative project developed at the UNC Bootcamp, aims to tackle the challenge of low physical activity among older adults. Our AI-driven solution uses peer interaction to boost and sustain exercise levels, significantly improving health outcomes. This presentation covers our problem statement, the rationale behind Chatty Kathy, synthetic data and persona creation, model performance metrics, a visual demonstration of the project, and potential future developments. Join us for an insightful Q&A session to explore the potential of this groundbreaking project.
Project Team: Jay Requarth, Jana Avery, John Andrews, Dr. Dick Davis II, Nee Buntoum, Nam Yeongjin & Mat Nicholas
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一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单
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一真实留信认证的作用(私企外企荣誉的见证):
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5：在国家人才网主办的全国网络招聘大会中纳入资料供国家500强等高端企业选择人才。广州火车东站的那一刻山娃感受到了一种从未有过的激动和震撼太美了可爱的广州父亲的城山娃惊喜得几乎叫出声来山娃觉得父亲太伟大了居然能单匹马地跑到这么远这么大这么美的地方赚大钱高楼大厦鳞次栉比大街小巷人潮涌动山娃一路张望一路惊叹他发现城里的桥居然层层叠叠扭来扭去桥下没水却有着水一般的车水马龙山娃惊诧于城里的公交车那么大那么美不用买票乖乖地掷下二枚硬币空调享受还能坐着看电视呢屡经辗转山娃终于跟着父亲到拉
一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单
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专业为留学生办理卡普顿大学卡普顿大学本科毕业证成绩单【100%存档可查】留学全套申请材料办理。本公司承诺所有毕业证成绩单成品全部按照学校原版工艺对照一比一制作和学校一样的羊皮纸张保证您证书的质量！
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1所有材料真实但资料不全无法提供完全齐整的原件。【如：成绩单丶毕业证丶回国证明等材料中有遗失的。】
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3学分转移联合办学等情况复杂不知道怎么整理材料的。时间紧迫自己不清楚递交流程的。
如果你是以上情况之一请联系我们我们将在第一时间内给你免费咨询相关信息。我们将帮助你整理认证所需的各种材料.帮你解决国外学历认证难题。
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一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单
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Empowering Data Analytics Ecosystem.pptx
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Empowering the Data Analytics Ecosystem: A Laser Focus on Value
The data analytics ecosystem thrives when every component functions at its peak, unlocking the true potential of data. Here's a laser focus on key areas for an empowered ecosystem:
1. Democratize Access, Not Data:
Granular Access Controls: Provide users with self-service tools tailored to their specific needs, preventing data overload and misuse.
Data Catalogs: Implement robust data catalogs for easy discovery and understanding of available data sources.
2. Foster Collaboration with Clear Roles:
Data Mesh Architecture: Break down data silos by creating a distributed data ownership model with clear ownership and responsibilities.
Collaborative Workspaces: Utilize interactive platforms where data scientists, analysts, and domain experts can work seamlessly together.
3. Leverage Advanced Analytics Strategically:
AI-powered Automation: Automate repetitive tasks like data cleaning and feature engineering, freeing up data talent for higher-level analysis.
Right-Tool Selection: Strategically choose the most effective advanced analytics techniques (e.g., AI, ML) based on specific business problems.
4. Prioritize Data Quality with Automation:
Automated Data Validation: Implement automated data quality checks to identify and rectify errors at the source, minimizing downstream issues.
Data Lineage Tracking: Track the flow of data throughout the ecosystem, ensuring transparency and facilitating root cause analysis for errors.
5. Cultivate a Data-Driven Mindset:
Metrics-Driven Performance Management: Align KPIs and performance metrics with data-driven insights to ensure actionable decision making.
Data Storytelling Workshops: Equip stakeholders with the skills to translate complex data findings into compelling narratives that drive action.
Benefits of a Precise Ecosystem:
Sharpened Focus: Precise access and clear roles ensure everyone works with the most relevant data, maximizing efficiency.
Actionable Insights: Strategic analytics and automated quality checks lead to more reliable and actionable data insights.
Continuous Improvement: Data-driven performance management fosters a culture of learning and continuous improvement.
Sustainable Growth: Empowered by data, organizations can make informed decisions to drive sustainable growth and innovation.
By focusing on these precise actions, organizations can create an empowered data analytics ecosystem that delivers real value by driving data-driven decisions and maximizing the return on their data investment.
一比一原版(ArtEZ毕业证)ArtEZ艺术学院毕业证成绩单
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Machine Learning - Supervised learning
- 2. Common Features • Data set is given • know what our correct output should look like • Known relationship (I/O)
- 3. Regression • Predict results for a continuous output • Continous function
- 4. Activity • Map input variables to some continuous function – Please use given the dataset • (/ML/Datasets/RegData.xls)
- 5. Classification • Predict results for a discrete output • Discrete categories
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