Публикации по теме 'analysis'
Основы панд — 2
В этом посте мы рассмотрим еще несколько функций Pandas.
info(): возвращает сводную информацию о DataFrame, включая размер и типы данных каждого столбца, а также количество ненулевых значений.
Функции info() и describe() кажутся похожими. Но они отличаются, потому что функция info() возвращает информацию о столбцах, а функция describe() генерирует статистическую сводку для числовых столбцов фрейма данных.
Например:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob',..
6 советов по экономии времени при работе с большими кодовыми базами
Для инженера-программиста работа с большими кодовыми базами может оказаться непростой задачей. В большой кодовой базе может быть сложно ориентироваться и поддерживать ее, особенно если она не была разработана с учетом масштабируемости. В этой статье мы рассмотрим 6 советов по экономии времени при работе с большими базами кода, которые помогут вам стать более эффективными и продуктивными.
Используйте хорошую IDE
Краткое исследование по классификации здоровья плода
Прогнозирование и классификация здоровья плода для предупреждения детской и материнской смертности.
Введение
Снижение детской смертности отражено в нескольких Целях ООН в области устойчивого развития и является важным показателем человеческого прогресса. ООН хочет, чтобы страны прекратили предотвратимую смертность новорожденных и детей в возрасте до пяти лет к 2030 году, при этом все страны стремятся сократить смертность детей в возрасте до пяти лет как минимум до 25 на 1000..
Используйте возможности Pandas для эффективной обработки, анализа и визуализации данных
Pandas — это важная библиотека анализа данных на Python, которая позволяет эффективно манипулировать данными и анализировать их.
Благодаря своим мощным структурам данных, таким как DataFrames, и быстрым операциям с данными, Pandas предлагает универсальный набор инструментов для очистки, преобразования, агрегирования, анализа и визуализации структурированных данных с помощью всего лишь нескольких строк кода.
Из этого подробного руководства вы узнаете:
Основы структур данных Pandas..
Reel VS Real: обзор литературы, часть 2
Обнаружение поддельных новостей
Здравствуйте, ребята, в предыдущем блоге мы рассмотрели шесть различных исследовательских работ и записали их результаты. В этом блоге мы собираемся обсудить еще несколько научных работ, которые помогли мне создать мой проект.
Обнаружение поддельных новостей с помощью глубокой нейронной сети
Авторы: Рохит Кумар Калияр
Работа: в этом проекте изучались различные модели машинного обучения, такие как наивный байесовский алгоритм, K ближайших..
Библиотеки визуализации Julia: что лучше?
Мнение
Библиотеки визуализации Julia: что лучше?
Обзор библиотек визуализации, обычно используемых в языке Julia
Вступление
Язык программирования Julia - относительно молодой, перспективный язык для научных и числовых вычислений. Хотя Джулия объективно быстрее и, судя по моему опыту, с ней приятнее работать, она оказалась недальновидной из-за своей экосистемы. Экосистема Джулии относительно незрелая, в первую очередь, конечно, потому, что Джулия - такой молодой язык. При этом..
Должны ли мы действительно беспокоиться об изменении климата?
Подход, основанный на данных, как доказательство глобального потепления.
Введение
Есть много историй, связанных с изменением климата и глобальным потеплением, и стоит ли нам беспокоиться об этом или нет, но доверять стоит только тем историям, которые основаны на данных. Данные — это доказательства, которые могут привести нас к правильному заключению, которое может помочь нам лучше понять мир. Если мы хотим найти решение конкретной проблемы, мы должны доверять имеющимся у нас..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..