Публикации по теме 'data-science'
Математика для науки о данных
Это первая и вводная часть сообщения в блоге «Математика для науки о данных», в этой части рассматриваются контекст и содержание следующих частей этого сообщения по темам.
Контекст и введение Линейная алгебра для науки о данных Многомерное исчисление для науки о данных Вероятность и статистика для науки о данных
Для новичков в области науки о данных и машинного обучения важно развить математическое понимание основных понятий. Наука о данных - это просто..
Машинное обучение является движущей силой многих будущих инноваций, поскольку его разработка сочетается с бесконечным количеством приложений ...
Машинное обучение является движущей силой многих будущих инноваций, поскольку его разработка сочетается с бесконечным количеством приложений. Процесс машинного обучения в основном обучает компьютер думать, конечно в переносном смысле. Мышление - это то, чем мы не думаем о компьютерах, хотя мы знаем, что они являются своего рода виртуальным мозгом или процессором данных. Несмотря на свою репутацию, компьютеры не смогли бы делать то, что они делают, без программирования людьми...
Анализ данных NBA G League для прогнозирования вызовов
Просто потому, что мне было любопытно.
Введение
Основанная в 2001 году, НБА Gatorade League, или G League, является официальной низшей лигой НБА. Хотя ее история коротка по сравнению с НБА, Лига G стала обычным местом для игроков, желающих развить свои навыки и получить возможность играть в НБА. Некоторые из самых успешных игроков Лиги G включают чемпионов НБА Крис Миддлтон, Паскаль Сиакам и Джереми Лин ( его первые несколько выступлений в начале 2010-х — когда она еще..
Причина, по которой вы не можете научиться программировать, скорее всего, не имеет ничего общего со способностями или усилиями
Хотя вы не можете чему-либо научиться без особых усилий, это может быть не так просто.
Пока вы готовы приложить усилия, не имеет значения, есть у вас способности или нет - вы можете научиться делать что угодно.
Однако когда дело доходит до обучения программированию, вы часто сталкиваетесь со случаями, когда кажется, что независимо от того, какие усилия вы прилагаете, вы просто не можете понять концепцию или понять, как работает фрагмент кода. Наступает момент, когда анализ затрат и..
Анализ акций Amazon на Python с помощью Yahoo Finance
С момента своего основания Джеффом Безосом Amazon стала крупнейшей компанией в области электронной коммерции, а с целым рядом компаний под ее эгидой стала гигантом в самых разных отраслях. Теперь проведем анализ акций на Amazon.
Первое, что мы должны сделать, это импортировать библиотеки, которые мы будем использовать. Во-первых, давайте начнем импортировать pandas, Yahoo Finance API, datetime и plotly для создания графиков. После того, как мы импортируем библиотеки, мы импортируем дату..
Методы оптимизации нулевого порядка: урок 1
Оптимизация играет решающую роль во всех проблемах машинного обучения. В этой статье мы изучим основы методов оптимизации нулевого порядка.
В моделировании машинного обучения поиск наилучших параметров осуществляется с помощью четко определенных математических функций, называемых функциями стоимости или потери . Эти функции принимают определенный набор параметров, которые мы указали для нашей модели, и возвращают оценку того, насколько хорошо модель будет работать с заданными..
Невероятно длинное (но превосходное) руководство по выполнению соединений Pandas
От полу-/анти-соединений к проверке слияния данных
Неприятный шок, который приходит с реальными данными, заключается в том, что они никогда не приходят в виде одного удобного CSV-файла. Вместо этого это набор таблиц, которые взаимодействуют друг с другом разными способами, используя общие столбцы.
Ваша неудачная работа заключается в том, чтобы использовать эти взаимодействия и извлекать идеи из беспорядка. И вашим самым важным навыком для выполнения этой задачи будет выполнение..
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..