Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik maak uitgewerkte machine learning modellen en python data science projecten
Klanttevredenheid staat bij mij voorop.
Ik ben een Data Analyst & Machine Learning Specialist met expertise in Toegepaste Statistiek, Exploratory Data Analysis en Predictive Modeling in Python.
Ik help klanten bij het oplossen van complexe...
Over deze dienst
Ben je op zoek naar een expert in Advanced Machine Learning, Bayes Classifiers en Model Performance Evaluation? Je bent op de juiste plek!
Ik specialiseer me in het bouwen, analyseren en optimaliseren van complexe machine learning modellen met Python, Scikit-Learn, SciPy en NumPy.
Wat ik aanbied:
- Bayes Classifier & Probabiliteitsanalyse: Berekeningen van gezamenlijke kansen, Multivariate Normal Distributions, Covariantie en Decision Region mapping.
- Modelnauwkeurigheid & evaluatie: Diepgaande vergelijking van Resubstitution (Training) Accuracy, 10-Fold Cross-Validation en echte testnauwkeurigheid.
- Implementatie van algoritmes: Linear Discriminant Analysis (LDA), 1-NN, Decision Trees, SVM, Bagging en Random Forest ensembles.
- Oplossingen voor klasse-imbalans: Triangle-analyse van ongebalanceerde data, entropiebepaling en resampling met SMOTE / imbalanced-learn.
- Python Data Science: Jupyter Notebooks, schone visualisaties (Matplotlib, Seaborn) en gedetailleerde theoretische rapporten.
Waarom voor mij kiezen?
- Wiskundig rigoureuze & nauwkeurige oplossingen
- Goed gedocumenteerde Python code
- 100% originele werken, afgestemd op jouw richtlijnen
_uj5yw6.jpg)
Expertise:
Classificatie
•
clustering
•
Beslissingsbomen
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke machine learning libraries en tools gebruik je?
Ik gebruik vooral Python samen met industry-standard libraries zoals Scikit-Learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn en imbalanced-learn voor data modellering en visualisatie.
Levert u de volledige broncode en documentatie?
Ja! Je ontvangt schone, goed commentaar gevulde Python code (Jupyter Notebook of .py bestanden) samen met gestructureerde rapporten die de resultaten en methodologie uitleggen.
Kan je omgaan met ongebalanceerde datasets?
Absoluut. Ik pas geavanceerde technieken toe zoals SMOTE oversampling, class weighting en gespecialiseerde evaluatiemetrics (F1-score, Precision, Recall) om klasse-imbalans effectief aan te pakken.
Hoe evalueer en valideer je de modellen?
Ik voer rigoureuze prestatie-evaluaties uit door Training/Resubstitution Accuracy, $k$-Fold Cross-Validation en Test Accuracy te vergelijken over meerdere algoritmes zoals Bayes Classifiers, SVM, Decision Trees en Ensembles.
