坎卡维·查纳西特(Kankawee Chanasit) 数据科学家|数据工程师|数据分析师|机器学习工程师 / / / :laptop:技术研究 使用机器学习进行音乐创作) (2018)提出了基于LSTM的ML模型,以根据流派来创作音乐。将每种流派的结果与MIDI格式的基于规则的方法的结果进行比较。这项研究的挑战是从示例中识别每种流派的特征旋律和和弦,并根据音乐理论来创作可听音乐。 使用增强特征选择的房地产评估模型(2020)提供用于房地产评估的特征选择方法。该方法基于提升策略和改进的Garson算法。本研究的目的是确定影响房价的影响因素并降低模型的复杂性。该方法可以提高每次迭代的性能,并选择所有信息功能,而不会由于全局敏感性分析的特性而受到数据变化的影响。 :pushpin:技能总结 应用 Google Cloud Platform(GCP) 亚马逊网络服务(AWS) Jupyter笔记本 Power B