Публикации по теме 'data-analysis'
Поймите линейную регрессию простым способом
Здравствуйте, меня зовут Маюр Гаргаде, я работаю специалистом по данным в VisionNLP https://medium.com/visionnlp
Я попытаюсь объяснить простую линейную регрессию довольно простым способом. Давайте разберемся, что такое модель линейной регрессии с прилагаемыми рукописными заметками с пояснением.
Я изучал линейную регрессию почти 4 года в своих академических кругах и теперь применяю ту же модель на реальных данных.
Что такое регрессионный анализ?
Статистический метод оценки..
Система обнаружения эмоций речи с использованием Python
Речь — это естественный и интуитивный способ общения и выражения эмоций. По мере развития технологий обработки речи и языка обнаружение речевых эмоций становится все более важной областью исследований. Системы обнаружения речевых эмоций могут использоваться в различных приложениях, таких как колл-центры, консультации по психическому здоровью и социальная робототехника.
В этом сообщении блога мы рассмотрим, как создать простую систему обнаружения речевых эмоций с помощью Python. Мы..
От BI к AI: эволюция аналитики данных с помощью расширенной аналитики
Поскольку объем данных, генерируемых предприятиями, продолжает расти в геометрической прогрессии, традиционные инструменты бизнес-аналитики (BI) с трудом справляются с требованиями современной аналитики данных. Вот где на помощь приходит расширенная аналитика — новая технология, которая быстро набирает обороты в отрасли.
Дополненная аналитика использует алгоритмы машинного обучения для автоматизации подготовки данных, анализа и генерации идей. Он использует целостный подход к..
Анализ данных с помощью библиотек JavaScript DHTMLX
В сегодняшнюю цифровую эпоху у нас есть доступ к бесконечному количеству информации всего за несколько кликов. Это открывает большие возможности для ведения бизнеса, но в то же время ставит задачу эффективного использования данных. Вот где анализ данных пригодится. Это процесс сбора, очистки, преобразования и визуализации данных в хорошо структурированном виде. Основная цель анализа данных — найти ценную информацию для принятия решений на основе данных.
Многие компании инвестируют в..
Выявление и обработка выбросов в Python Pandas: пошаговое руководство
Выбросы — это точки данных, которые значительно отличаются от остальных данных. Они могут возникать из-за ошибок при сборе или измерении данных или из-за действительно необычных событий или поведения. Обработка выбросов — важная задача анализа данных, поскольку они могут существенно повлиять на статистические показатели и модели машинного обучения.
В этом уроке мы узнаем, как обрабатывать выбросы в Python Pandas. Мы рассмотрим следующие темы:
Выявление выбросов Обработка выбросов..
Чем Airbnb привлекает посетителей Сиэтла?
Напитаться ароматами свежего кофе в оригинальном Starbucks, заглушить уши Nirvana и Soundgarden, понаблюдать за тренером Пита Кэрролла, как неуклюжий идиот, или даже посетить техническое собеседование в надежде получить работу после окончания колледжа. культура и достопримечательности для туристов круглый год. Это делает работу хозяина Airbnb в городе очень прибыльной, особенно в качестве альтернативы отелям с завышенными ценами, что также дает посетителям лучшее представление о жизни в..
10 лучших библиотек Python для аналитиков данных: подробное руководство
Python стал популярным языком программирования для анализа данных благодаря своей простоте и обширной экосистеме мощных библиотек. В этой статье мы рассмотрим 10 лучших библиотек Python, которые должен знать каждый аналитик данных. Эти библиотеки предлагают широкий спектр функций для обработки данных, визуализации, статистического анализа, машинного обучения и многого другого.
Pandas: обработка и анализ данных Pandas — это универсальная библиотека для обработки и анализа данных. Он..
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..