Публикации по теме 'data-analytics'
60 уроков, извлеченных из моего конкурса #92DaysofDataAnalytics
Сегодня я подумал, что найду время, чтобы подумать о моих последних 13 неделях моего челленджа #92DaysofDataAnalytics. Во-первых, давайте пройдемся по небольшому фону. У меня есть степень бакалавра психологии. Как я создал #92DaysofDataAnalytics? Я закончил трехмесячный учебный курс по анализу данных в октябре 2021 года и хотел выработать новую привычку, которая поможет мне оставаться последовательным в изучении анализа данных. Так родился #92DaysofDataAnalytics.
Моя цель в этой статье..
«Учащиеся Skill Lab растут благодаря пожертвованиям DataCamp»
Мы в Skill Lab стремимся к тому, чтобы академические учреждения могли поддерживать их с помощью ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ КАРЬЕРНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ, чтобы еще больше помочь своим студентам быть #CareerAware #CareerReady для будущих возможностей. По этой причине мы сотрудничаем с различными академическими учреждениями и компаниями, которые разделяют наши организационные ценности и понимают причину. Одной из наших партнерских организаций является DataCamp, которая поддерживает нас..
GE 2020: идеи энтузиаста данных (часть I)
В этой серии из трех частей я стремлюсь проанализировать события недавних всеобщих выборов в Сингапуре 2020 года с точки зрения энтузиаста данных.
По мере того, как пыль от всеобщих выборов начинает оседать, я нашел время на выходных, чтобы взглянуть на несколько аспектов общенационального события, которое было такой горячей темой в последние несколько дней.
Во-первых, немного контекста - будучи впервые голосующим на всеобщих выборах в Сингапуре 2020 года, я был чрезвычайно взволнован..
Исследование кодовой базы с Convier
Convier — это бесплатная платформа для объединения и анализа данных, предназначенная для высокопроизводительных команд и отдельных лиц. Мы все еще находимся в закрытом бета-тестировании, но если вы хотите попробовать, перейдите на https://convier.no/#/beta . В этом посте кратко рассматривается, как мы используем его для поиска и исправления проблемных путей в нашей кодовой базе.
В Convier мы стремимся к тому, чтобы кодовая база была чистой и с ней было легко работать, чтобы обеспечить..
Использование науки о данных для экологической устойчивости
Экологическая устойчивость является важнейшей глобальной проблемой, и наука о данных становится все более важной в ее решении. Python как язык программирования широко используется в проектах по науке о данных и приложениях машинного обучения, что делает его мощным инструментом для усилий по обеспечению экологической устойчивости.
Прогнозное моделирование является одним из примеров того, как наука о данных может использоваться для обеспечения экологической устойчивости. Используя..
6 Jars - уникальный взгляд на машинное обучение
Отказ от ответственности: содержание этого сообщения, включая некоторые изображения, взято из лекций Первый курс глубокого обучения от One-Fourth Labs . Я несу полную ответственность за любые ошибки, которые могли возникнуть при воспроизведении.
Все машинное обучение можно разложить по 6 банкам, а именно
Данные Задача Модель Потеря Обучение Оценка
1. Данные
Данные - это отдельные фрагменты информации (данные - это множественное число от данных , единый фрагмент..
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -
(английский) Машинное обучение — 1 место
1-е тематическое исследование.
Оглавление
"Введение" Спецификация набора данных Цели Модели Метрика "Инструменты" Методология Исследовательский анализ данных (EDA) Предварительная обработка данных Модели машинного обучения (с оценкой) "Вывод"
Введение
Первый пример, который я покажу, — это самая первая задача, которая потребовала от меня выполнения трех разных алгоритмов машинного обучения для классификации..
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..