Машинное обучение, предсказание будущего и анализ причин успеха в электронной коммерции

[@ketrin7]

исправьте — в параллельном облаке.

Вот за что люблю habrahabr, за то что вот таке статьи попадаются: ёмкие, понятные, полезные.

Мне понятнее и чаще используемым является дерево решений. Хотя его минус наверное в том, что можно запутаться, если оно большое. А вот идея набора деревьев решений мне не приходила в голову. Спасибо

[@xamd]

Пока только пробежал глазами, но уже видно, что статья жутко интересная. Теперь надеюсь, что моих знаний хватит, чтобы понять её в полной мере. Большое спасибо!

[@mephistopheies]

ну так битрикс пиарится, не мешайте, мл и биг дата это щас очень модно

[@AlexSerbul]

Я просто хочу простыми словами людям объяснить, как это все работает — зря вы ругаетесь.

[@AlexSerbul]

Не согласен! Мало кто из разработчиков хорошо владеют тервером, линейной алгеброй и дифференциальным исчислением — поэтому даже для инженеров высокоумные «объяснения» сложны. Нужно год учиться, чтобы понять как работает логистическая регрессия на нестандартном kernel — вот вы сами знаете это? :-)

[@mephistopheies]

чот год много

[@AlexSerbul]

Да, классное, хорошо объяснили, побольше бы таких.