Публикации по теме 'data-analysis'
Начало работы с машинным обучением
Путь обучения для начинающих.
Машинное обучение — это то, о чем в последнее время все говорят, это одна из самых горячих тем сейчас. Поэтому сегодня я расскажу о том, что именно нужно сделать, чтобы прокачать себя в этом навыке.
Первый шаг к изучению машинного обучения
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного..
4 набора данных для вашего следующего проекта по науке о данных
4 лучших набора данных для проекта Data Science на основе классификации
Новичку очень сложно выбрать, над какими проектами работать, а какие были бы простыми для начала и помогли бы увеличить свое резюме? Эта статья поможет вам в этом отношении.
В этой статье я покажу вам 4 набора данных, в которых вы можете использовать алгоритм классификации (обучение с учителем). Я просматриваю наборы данных, которые в основном ориентированы на алгоритмы классификации, чтобы увидеть, где вы..
Исчерпывающее введение в Pandas на Python
Правильный способ выбора данных в пандах с примерами кодов Python!
Этот блог - первая статья из серии исчерпывающих введений в пакет pandas на Python. В основном он содержит следующие темы.
Базовое введение и методы исследования данных для pandas. Как выбрать одно значение в пандах? Резюме и сравнение между iloc[] и loc[] .
Что такое панды?
Pandas - это пакет, который используется в Python для обработки и анализа данных. Пока вы собираетесь делать что-либо, связанное с..
Анализ данных с помощью перетаскивания
Система позволяет неспециалистам использовать модели машинного обучения для прогнозирования медицинских исследований, продаж и многого другого.
Этот контент был опубликован MIT Research and Press Inquiries:
В фильмах о Железном человеке Тони Старк использует голографический компьютер, чтобы проецировать трехмерные данные в воздух, манипулировать ими руками и находить решения своих супергеройских проблем. В том же духе исследователи из Массачусетского технологического института и..
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..