Публикации по теме 'data-science'
Развенчание мифа о «беспозиционном баскетболе» с помощью кластеризации K-средних
Беспозиционный баскетбол — неправильное название. Неудивительно, что стандарты, созданные более полувека назад, уже не применимы к сегодняшней игре, да и не стоит от них ожидать. Большие игроки могут бросать тройки, разыгрывающие делают больше, чем просто пасы, а некоторые семифутовые пасуют как по волшебству . Пришло время изменить то, как мы определяем позиции в НБА — введите K-Means.
K-Means — это неконтролируемый алгоритм машинного обучения, который группирует или кластеризует..
Прогнозирование временных рядов для начинающих (с кодами Python и R)
В области науки о данных Time Series (TS) считается одним из малоизвестных навыков (я сам понятия не имел, что это было пару дней назад).
Чтобы изучить основы решения задач временных рядов, я отправился в путешествие, и здесь я делюсь своим опытом. Любой будущий проект, за который вы возьметесь, обязательно выиграет от этих советов!
Временные ряды: что делает их такими особенными?
Точки данных собираются с постоянными интервалами в TS, как следует из названия. Из этих данных..
Как преобразовать временную метку Python Unix в дату и время
В этом руководстве вы узнаете, как преобразовать временные метки Unix в дату и время для года, месяца, дня и часа!
Я провожу много времени на Kaggle и часто обнаруживаю, что добавление небольших скриптов в мой набор инструментов помогает. В этом кратком посте я покажу вам, как преобразовать метку времени Unix из конкурса OTTO Kaggle.
Во-первых, вот ссылка на полный блокнот . Если вы являетесь участником Kaggle, вы можете клонировать его с помощью моей записной книжки или просто..
Введение в NumPy и его использование в науке о данных
NumPy, или Numerical Python, — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется в основном для числовых вычислений. Эта мощная библиотека является неотъемлемой частью широкого круга научных и аналитических задач, что делает ее важным инструментом для специалистов по данным. В этой статье мы рассмотрим введение в NumPy, его особенности и роль в науке о данных.
Что такое NumPy?
NumPy — это библиотека Python, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и..
Как построить модель прогнозирования движения для автономных транспортных средств
Как построить модель прогнозирования движения для автономных транспортных средств
Введение и руководство по обучению моделей прогнозирования движения машинного обучения с использованием набора данных прогнозирования Lyft Level 5
Лука Бергамини, инженер-программист; Владимир Игловиков, инженер-программист; Филип Гласек, технический директор; и Питер Ондруска, руководитель отдела исследований 5-го уровня
Прогнозирование поведения транспортных агентов вокруг автономного..
Шаг к индустриализации: параметризируйте свой код с помощью python и argparse
Создайте свой собственный аргумент командной строки с помощью argparse и параметризуйте запуск модели прогноза пророка.
Что такое Аргпарс?
argparse — это библиотека Python, которая позволяет нам писать собственные командные строки, чтобы обеспечить гибкость нашего кода. Я лично использую его во многих своих сценариях, чтобы сделать мои конвейеры данных более гибкими и, например, для формирования моделей, которые находятся в скользящем временном окне. Мы увидим некоторые варианты..
Глубокое изучение микробиома человека
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ НАУК О ЖИЗНИ
Глубокое изучение микробиома человека
Сделать вывод о микробном составе образца из последовательностей ДНК.
Это девятый пост моей колонки Глубокое обучение для наук о жизни , где я пытаюсь продемонстрировать конкретные примеры применения искусственных нейронных сетей к реальным проектам из вычислительной биологии и наук о жизни. Ранее мы рассмотрели несколько приложений глубокого обучения для Древней ДНК , Биологии одной клетки ,..
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..