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..