WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-analysis'


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 сгруппировать или классифицировать выступления этих игроков MLB во время их новичков. Об обучении без учителя: В машинном обучении есть две категории: обучение с учителем и обучение без учителя. Обучение с учителем обычно используется, когда специалист по данным хочет делать прогнозы на основе набора..

Анализ сегментации клиентов с использованием алгоритма K-средних и анализа основных компонентов — Ришик…
Абстрактный Для эффективного и успешного развития бизнеса и маркетинга необходимо анализировать данные о клиентах с помощью сегментации клиентов. Сегментация клиентов просто означает группировку клиентов по различным характеристикам. Целью данной статьи является попытка классифицировать клиентов по разным категориям с использованием алгоритма K-средних и анализа основных компонентов. Цель состоит в том, чтобы помочь организациям понять, как понимать своих клиентов. Зная различия между..

Руководство для начинающих по анализу данных и машинному обучению с помощью python - набор данных о зарплате взрослых
Вводное руководство по машинному обучению с использованием Python Привет! Если вам интересно, что, черт возьми, такое Машинное обучение (ML), как Анализ данных связан с ML и почему мы слышим о Python каждый раз, когда вы сталкивались с ML / Data Analysis? не беспокойтесь больше, вы собираетесь найти ответы сейчас. После прочтения этой статьи вы получите некоторое базовое представление о том, что такое машинное обучение, почему Python так популярен для выполнения анализа..

Анализ данных через R
Анализ данных является важной частью любого исследовательского проекта или бизнес-процесса. Поскольку данные продолжают увеличиваться в объеме и сложности, потребность в эффективном и действенном анализе данных становится все более актуальной. К счастью, R — мощный и универсальный язык программирования, который можно использовать для анализа и интерпретации данных. В этом подробном руководстве мы рассмотрим, как использовать R для анализа данных. Сначала мы рассмотрим основы R. Мы..

Пошаговый подход к построению конвейера данных машинного обучения
Построение конвейера данных машинного обучения может быть сложной задачей, но если его разбить на более мелкие этапы, оно станет более управляемым. Вот пошаговый подход к созданию конвейера данных машинного обучения: 1.Определите проблему: Первым шагом в построении конвейера данных машинного обучения является четкое определение проблемы, которую вы пытаетесь решить. Это поможет вам определить, какие данные вам нужно собрать, какие алгоритмы следует использовать и какие показатели..

Как получать и анализировать финансовые данные с помощью библиотеки FinanceDataReader
Руководство по использованию библиотеки FinanceDataReader для получения и анализа финансовых данных. FinanceDataReader  – это библиотека с открытым исходным кодом для сбора и анализа финансовых данных, таких как данные о ценах (акции, индексы, обменные курсы, фьючерсы и т. д.) и списки акций на корейском и мировом рынках. FinanceDataReader  – это средство чтения финансовых данных (обходчик) для финансов. Основные функции заключаются в следующем. Списки символов акций: «KRX»..

Распознавание рукописных цифр с помощью Scikit-Learn
Распознавание рукописного текста — это проблема, которая восходит к первым автоматическим машинам, которым нужно было распознавать отдельные символы в рукописных документах. Подумайте, например, о почтовых индексах на письмах в почтовом отделении и об автоматизации, необходимой для распознавания этих пяти цифр. Безупречное распознавание этих кодов необходимо для автоматической и эффективной сортировки почты. В число других приложений, которые могут прийти на ум, входит программное..

Новые материалы

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..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]