Публикации по теме 'data-science'
Если вы хотите изучать статистику без скуки, прочтите это
Упрощение статистики для науки о данных и машинного обучения с помощью Python: увлекательное руководство для любознательных
Считаете ли вы себя ошеломленным сложностями статистики как начинающего специалиста по данным?
Вы когда-нибудь мечтали о формуле, которая сделает обучение не только легким, но и приятным?
По правде говоря, эту формулу можно применить к любому понятию, с которым вы боретесь, а не только к статистике.
Если вы заинтригованы идеей окончательно понять эти..
КРИКЕТНЫЕ ДНЕВНИКИ: ПРОГНОЗ МАТЧА С ПОМОЩЬЮ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ
КРИКЕТНЫЕ ДНЕВНИКИ: ПРЕДСКАЗЫВАНИЕ СООТВЕТСТВИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ
ЧАСТЬ I
Спортивная аналитика
Очень интересная отрасль аналитики, которую еще предстоит изучить в полной мере. Спортивная аналитика стала известна, когда статистика и базовая вероятность были применены к фильму «Денежный мяч», который является одним из моих любимых фильмов, и его приятно смотреть. За эти годы технологии развивались быстрыми темпами, и такие области, как аналитика здравоохранения,..
4 лучших приложения для работы с большими данными в страховании
Большие данные помогают страховым компаниям обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых их пользователями. А когда вы можете обрабатывать большие объемы данных, появляются новые идеи — даже в отношении предложений, которые компании предоставляли годы . Эти идеи могут дать ценную информацию о ценообразовании, рисках, поведении и даже мошенничестве.
Но именно как большие данные раскрывают эти идеи? И что это значит для вашей компании? Давайте углубимся в лучшие приложения больших..
Деревья решений (перевернутые деревья)
«Возможные решения данной проблемы появляются как листья дерева, каждый узел которого представляет точку обсуждения и решения». — Никлаус Вирт
Что такое дерево решений?
Дерево решений — это подход к машинному обучению, который использует перевернутую древовидную структуру для моделирования связи между независимыми переменными и зависимой переменной. — Фредерик Нванганга
Дерево решений является одним из фундаментальных компонентов теории принятия решений. И он широко..
5 объяснимых моделей машинного обучения, которые вы должны понять
Зачем использовать сложную модель, когда простые трюки?
Вступление
Как мы знаем, машинное обучение повсеместно встречается в нашей повседневной жизни. От рекомендаций по продуктам на Amazon, таргетированной рекламы и предложений о том, что смотреть, до забавного Instagram фильтры .
Если с ними что-то пойдет не так, это, вероятно, не испортит вам жизнь . Может быть, у вас не получится это идеальное селфи, а может быть, компаниям придется больше тратить на рекламу.
Как..
Окончательный осциллятор. Кодирование и бэк-тестирование на Python.
Кодирование Ultimate Oscillator Уильяма и тестирование его стратегии.
Ларри Вильямс разработал индикатор, который он назвал Ultimate Oscillator, который основан на сочетании давления покупателей, истинного диапазона и скользящих средних. Идея индикатора - найти зоны перепроданности и перекупленности, откуда возможны реакции. В этом индикаторе мы закодируем и протестируем Ultimate Oscillator на исторических данных и посмотрим, обладает ли он прогностической силой или нет.
Я только..
Алгоритм машинного обучения, изначально поддерживающий пропущенные значения
Нет необходимости явно обрабатывать отсутствующие значения
Реальный набор данных часто содержит много пропущенных значений, которые могут быть вызваны повреждением данных или невозможностью записи данных. Наличие пропущенных значений в данных может повлиять на надежность обученной модели. Исследователь данных должен явно обрабатывать отсутствующие значения во время конвейера предварительной обработки.
Существуют различные методы явной обработки отсутствующих значений в данных. В..
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..