Публикации по теме 'data-science'
Можете ли вы предсказать результат чемпионата мира по футболу 2022 года, используя данные только за 2022 год?
Подробное руководство по использованию мультиклассовой классификации для прогнозирования футбольных результатов.
Введение
Я был вдохновлен на создание этой статьи, когда увидел, что Оксфордский университет использовал математические модели для прогнозирования исхода чемпионата мира по футболу 2022 года . Будучи заядлым футбольным фанатом и учеником в науке о данных, я решил попробовать. Футбол непредсказуем, часто не идет по пути лучшей команды, поэтому я задумался об..
Что такое визуализация данных?
Что такое визуализация данных?
Визуализация данных — это графическое представление данных. Он включает в себя диаграммы, графики, карты и т. д., которые обеспечивают управляемый способ понимания закономерностей и тенденций данных. С технической точки зрения визуализация данных — это процесс, в котором большие наборы данных преобразуются в информацию в виде диаграмм, графиков и других визуальных элементов. При этом вы получаете четкое представление о данных в виде визуальных..
Начало работы с AWK — для специалистов по данным и инженеров
Используйте возможности AWK на реальных примерах
Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — Джордж Пипис Прочитайте все статьи Джорджа Пиписа (и тысяч других авторов на Medium). Ваш членский взнос напрямую поддерживает… jorgepit-14189.medium.com
AWK появился еще в 1977 году и представляет собой язык программирования, предназначенный для обработки текста, который используется в основном для обработки данных. В мире науки о..
Как повторно использовать ваши модели Python без их переобучения
Как повторно использовать ваши модели Python без их переобучения
Введение в библиотеку сериализации объектов Python
Примечание. В информатике процесс сохранения объекта для последующего повторного использования называется сериализацией , а загрузка сохраненного объекта - десериализацией. .
Как специалист по анализу данных, вероятно, вы захотели повторно использовать одну из своих моделей без необходимости ее повторного обучения.
Избегать повторного обучения ваших моделей..
Обучение машинному обучению
На последнем этапе учебного курса по науке о данных Flatiron мы сосредоточились на фундаментальном моделировании машинного обучения. Две ключевые модели, которые мы исследовали до сих пор, — это простая линейная регрессия (SLR) и множественная линейная регрессия (MLR). Для тех, кто может не знать, SLR и MLR — это статистические методы, которые позволяют нам изучать взаимосвязь между двумя или более переменными.
Чтобы управлять этими моделями и анализировать их, мы учимся использовать..
Примеры использования Stereo Matching part10(Machine Learning + AI)
WHU-Stereo: сложный эталон для стереофонического сопоставления спутниковых изображений высокого разрешения (arXiv)
Автор: Шэньхун Ли , Шэн Хэ , Сань Цзян , Ваньшоу Цзян , Линь Чжан .
Абстрактный :
2. Новый конвейер стереосопоставления с надежностью и диапазоном поиска нефиксированного несоответствия (arXiv)
Автор: Цзячжи Лю , Фэн Лю .
Аннотация: Стереосопоставление является важной основой для различных приложений, но большинство методов стереосопоставления имеют низкую..
Раскрытие основ моделей классификации
Раскрытие основ моделей классификации
Классификация — это контролируемая задача машинного обучения, в которой алгоритм пытается классифицировать новые точки данных на основе помеченных данных. Модель классификации — это математическая функция, которая сопоставляет входные данные с выходными категориями. В этой статье мы рассмотрим модели классификации, их типы и то, как они работают.
Типы моделей классификации
Существует несколько типов моделей классификации. Наиболее..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..