Публикации по теме 'data-cleaning'
Анализ тональности видео на Youtube (Часть 2)
Анализ тональности видео на Youtube (Часть 2)
Это часть 2 серии, посвященной внедрению анализа настроений. Если вы не читали Часть 1, я бы посоветовал вам прочитать «Анализ тональности видео на Youtube ». В этой части мы будем очищать наши текстовые данные, чтобы получить ценную информацию.
КРАТКИЙ ОБЗОР
Мы выполняем анализ настроений в приведенном ниже видео на YouTube по частям. Мы берем видео на тему « Восстание фермеров в Индии: что стоит за протестами?» , опубликованное..
Данные могут быть важнее модели
Данные могут быть важнее модели
При любом машинном обучении большая кривая обучения для тех, кто переходит от академического образования к практике, — это понимание того, где возникает большая часть трудностей, когда дело доходит до построения модели. Как правило, теория фокусируется на самом легком для изучения компоненте — моделях. Мы понимаем, когда мы хотим использовать классификацию или регрессию, является ли наша проблема линейно разделимой или нет, и как мы можем проверить..
Очистка данных
Очистка данных.
Принято считать, что специалисты по данным тратят 80% своего времени на очистку и обработку данных и только 20% на их анализ . Время, потраченное на очистку, имеет жизненно важное значение, поскольку анализ грязных данных может привести к неверным выводам и вводящим в заблуждение результатам . Поскольку, не удостоверившись в том, что данные должным образом очищены на этапе исследования и обработки , мы, несомненно, поставим под угрозу полученные впоследствии..
Важность очистки данных для получения лучшего анализа в науке о данных
Насколько важна очистка данных для лучшей аналитики данных
В науке о данных на результаты анализа большое влияние будет оказывать качество используемых данных. качество данных означает наличие данных в соответствии с функцией, которая будет использоваться в анализе. Проще говоря, хорошие данные дадут хороший анализ, и наоборот.
Сам этап очистки данных является важным процессом в процессе анализа машинного обучения перед началом применения модели. В этом обсуждении будет рассмотрен..
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..