Как стать автором
Обновить

Комментарии 7

Интересно по какому принципу делаются выборки в coub
в разделах trend \ hot и т.д.
какие формулы применяются?
На питоне довольно много пакетов для СММ, по моему, в старые добрые времена, что-то подобное было даже внутри scikit-learn. Однако, (если я правильно все понял) хорошую рекомендацию нужно показать с первой попытки, а повысить вероятность удачи в этом случае можно только при хорошо известном распределении.

Вполне возможно, что для конкретных водил вероятность успешных рекомендаций будет скакать около некоторого значения или не превышать какого-то порогового значения. Если это произойдет, то в этом случае можно попробовать построить распределение. А если нет, то и так (реально) очень круто получилось.

Хотя, вполне вероятно, я могу и ошибаться, так как до сих пор являюсь больше «Частотником», нежели «Байессовистом» :)
На питоне довольно много пакетов для СММ
Подскажите, что означает аббревиатура СММ в этом контексте?
скрытые марковские модели
действительно, есть пакет hmmlearn, но он не входит в стандартный sklearn, есть хороший пакет pomegranate, но у меня с его помощью не получилось быстро построить подходящую модель, но есть планы это сделать :)
Про pomegranate вообще не знал, для меня — это очень хорошая находка, спасибо.

Пакет hmmlearn раньше входил в состав sklearn-а, а потом его оттуда удалили.

Очень познавательно! Спасибо!

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий