Несмотря на множество замечательных материалов по Data Science например, от Open Data Science, я продолжаю собирать объедки с пиршества разума и продолжаю делится с вами, своим опытом по освоению навыков машинного обучения и анализа данных с нуля.
В последних статьях мы рассмотрели пару задачек по классификации, в процессе потом и кровью добывая себе данные, теперь пришло время регрессии. Поскольку ничего светотехнического в этот раз под рукой не оказалось, я решил поскрести по другим сусекам.
Помнится, в одной из статей я агитировал читателей посмотреть в сторону отечественных открытых данных. Но поскольку я не барышня из рекламы «кефирчика для пищеварения» или шампуня с лошадиной силой, совесть не позволяла советовать что-либо, не испытав на себе.
С чего начать? Конечно с открытых данных правительства РФ, там же ведь целое министерство есть. Мое знакомство с открытыми данными правительства РФ, было примерно, такое же как на иллюстрации к этой статье. Нет ну не то чтобы мне совсем не был интересен реестр Кинозалов города Новый Уренгой или перечень прокатного оборудования катка в Туле, просто для задачи регрессии они не очень подходят.
Если порыться думаю и на сайте ОД правительства РФ можно найти, что-то путное, просто не очень легко.
Данные Минфина я тоже решил оставить, на потом.
Пожалуй, больше всего мне понравились открытые данные правительства Москвы, там я присмотрел пару потенциальных задачек и выбрал в итоге Сведения о регистрации актов гражданского состояния в Москве по годам
Что вышло из применения минимальных навыков в области линейной регрессии можно в краткой форме посмотреть на GitHub, ну и конечно же заглянув под кат.
Читать полностью »
Метод (алгоритм) Виолы и Джонса [1] является одним из способов выявления границ объектов на изображении. Хотя алгоритм, разработанный П. Виолой и М. Джонсом еще в 2001 году, был первоначально ориентирован на быстрый поиск лиц на изображениях, сейчас разнообразные вариации этого популярного алгоритма с успехом используются в различных задачах поиска границ:
