Публикации по теме 'data-mining'
Все о деревьях решений в интеллектуальном анализе данных
Деревья решений — это структуры данных, которые состоят из следующего:
Корневой узел - Верхний узел структуры, который является атрибутом, имеющим максимальный информационный прирост.
Ветви — это связь между двумя узлами в структуре, обозначающая результаты теста, примененного к 1-му/верхнему узлу, на котором тест применялся к результату на 2-м/нижнем узле.
Листовой узел — это последний узел дерева/ветки, который содержит метку класса.
СЛОВАРЬ:
Энтропия:
Это степень..
DeepPass — «Поиск паролей с помощью глубокого обучения»
Одной из рутинных задач, с которыми операторы регулярно сталкиваются в большинстве случаев, является интеллектуальный анализ данных. Хотя точно то, что ищут операторы, зависит от среды, существует одна общая цель, которая всегда интересует всех: пароли .
После погружения в машинное обучение с состязательной точки зрения я начал обращать внимание на любые наступательные проблемы безопасности, которые можно было бы усилить с помощью ML. В одном из моих предыдущих постов я упомянул..
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Вы можете ничего не думать о том, чтобы зайти в Интернет и выполнить несколько поисковых запросов в Интернете для вещей, которые вас интересуют, но знаете ли вы, что вас активно отслеживают почти на каждом посещаемом вами сайте? Крупные компании в США отслеживают потребителей, которые взаимодействуют с их веб-сайтами, чтобы лучше понять их. Этот процесс называется интеллектуальным анализом данных, и он коренным образом изменил наше представление о данных в больших масштабах.
Что..
Априори : базовое понимание и реализация
Мухамад Фанди, Дикки Либрата С., Кезия Интан Н.
Apriori — это хорошо известный алгоритм в области интеллектуального анализа данных и обнаружения знаний. Он используется для поиска частых наборов элементов и изучения правил ассоциации в транзакционных базах данных. Алгоритм основан на априорном свойстве, которое гласит, что если набор элементов является частым, все его подмножества также должны быть частыми.
Алгоритм Apriori в основном используется в анализе потребительской корзины,..
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..
Статистическое моделирование: коэффициент инфляции дисперсии (VIF) в регрессионном анализе.
Получите представление о факторе инфляции дисперсии (VIF) и его роли в выявлении мультиколлинеарности в регрессионных моделях. Узнайте, как интерпретировать значения VIF, диагностировать коррелированные независимые переменные и повышать стабильность модели.
Интеллектуальный анализ данных отличается от машинного обучения
Поверьте мне!!!
Сегодня в этом блоге мы рассмотрим, чем интеллектуальный анализ данных отличается от машинного обучения (с основным акцентом на интеллектуальный анализ данных).
Сейчас мы живем в эпоху управления данными, когда компании знакомятся с новыми техническими терминами и концепциями. Теперь, когда все больше компаний адаптируются к искусственному интеллекту и машинному обучению, у больших данных и аналитики данных есть много возможностей творить чудеса. Данные — это..
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..