WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]