Публикации по теме 'data-analysis'
Причина для выражения
Так получается, что я довольно поздно сажусь на поезд «Средний». Думаю, это делает меня редкой. Возьми? Потому что средний? Плохая шутка? Хорошо. Это не имеет значения. Важно то, что я здесь. Я здесь. Я где-то. Где я? Это ОЧЕНЬ МНОГО белого пространства. Серьезно, вы должны видеть то, что вижу я.
Впрочем, о более важных вещах в жизни. Я здесь не просто так, да. Действительная причина, не связанная с неудачными попытками метафизического комментария к этому «средству»..
Важность предварительной обработки данных в машинном обучении.
Обработка данных относится к процессу сбора, обработки и организации данных в полезную информацию. Основная цель обработки данных — превратить необработанные данные в ценную информацию, которую можно использовать для принятия обоснованных решений.
Обработка данных используется в различных отраслях и приложениях, таких как бизнес-аналитика, маркетинг, здравоохранение, финансы и научные исследования. Он играет решающую роль, помогая организациям принимать решения на основе данных и..
Знаете ли вы, что вы уже являетесь аналитиком данных? Позвольте мне объяснить, почему:
Большинство из вас, наверное, уже заметили, что текущий спрос на аналитика данных достаточно высок по сравнению с предыдущими годами, он продолжает расти, и даже прогнозы говорят, что это может быть самая популярная профессия в ближайшие годы.
Идеальное время для работы аналитиком данных, верно?
Что, если я скажу вы уже являетесь аналитиком данных и хорошо справляетесь со своей работой.
Я знаю, что у вас есть сомнения, но сначала позвольте мне кратко объяснить, чем..
Выведенный статистика
Прежде чем перейти к главному, сначала я попытаюсь найти значение слова «Infer» — это значит делать какие-то выводы из доказательств. Итак, мы получаем что-то вроде «предсказания». Давайте посмотрим, каково правильное определение этого.
Логическая статистика - это еще одна отрасль статистики, которая опирается на теорию вероятностей и распределение, в частности, для прогнозирования стоимости населения на основе выборочных данных. конечно визуализация поможет нам.
Логическая..
«Искусство рассказывать истории», а именно визуализация данных
Рядом с моим домом жил школьник, и каждое утро я видел, как его мать учила «А для яблока, Б для мяча и т. д.». Однажды вечером я увидел его таким скучным, я подошел к нему и задал его проблему, на что он ответил, что не может ничего запомнить, хотя занимается больше часов, чем его одноклассники. На его день рождения я подарил ему несколько карточек, как на изображении ниже, и сказал им смотреть на эти карточки, пока он читает. Через несколько дней он подошел ко мне, радостно рассказывая о..
Построение и оценка модели линейной регрессии с нуля: пошаговое руководство
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это алгоритм контролируемого машинного обучения (ML), используемый для задач прогнозирования (регрессии). Термин «линейная регрессия» был впервые введен сэром Фрэнсисом Гальтоном в 1894 году. Линейная регрессия — это статистический метод, который моделирует связь между зависимой переменной (Y) и одной или несколькими независимыми переменными (X) в виде линейного уравнения. Мы не можем применить линейную регрессию к данным, которые не имеют..
Данные (наука) и (аналитика)
Эй, можешь ли ты найти лучший (или хотя бы хороший) ход за белых на этой шахматной доске?
Да, у белых может быть не один хороший ход, чтобы вести эту партию. И есть огромная вероятность, что ответ, который вы найдете, будет вращаться вокруг одного из ваших предыдущих опытов. Кроме того, просто анализируя положение обоих цветов на доске, вы можете сказать, кто может выиграть. Это НАУКА ДАННЫХ. У вас есть какие-то данные, вы формулируете их и создаете алгоритм, метод или модель для..
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..