WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


Комплексное интерактивное исследование данных и обучение моделированию в Машинном обучении Azure (часть 1)
Комплексное интерактивное исследование данных и обучение моделированию в Машинном обучении Azure (часть 1) Прежде чем приступать к обучению моделей, необходимо получить четкое представление о данных. Реальные наборы данных часто зашумлены, содержат пропущенные значения или имеют множество других несоответствий. Вы можете использовать обобщение и визуализацию данных, чтобы проверить качество ваших данных и предоставить информацию, необходимую для обработки данных, прежде чем они будут..

6 советов по работе с нулевыми значениями
6 советов по работе с нулевыми значениями Включает итерационный метод, среднее и медианное заполнение с групповым, средним и медианным заполнением Нулевые значения — большая проблема в машинном обучении и глубоком обучении. Если вы используете sklearn, TensorFlow или любые другие пакеты машинного обучения или глубокого обучения, необходимо очищать нулевые значения перед передачей данных в среду машинного обучения или глубокого обучения. В противном случае это даст вам длинное и..

Анализ цен на жилье и прогноз GTA
1. Введение: бизнес-задача Как житель района Большого Торонто (GTA) более 10 лет, я хотел бы выбрать данные GTA в качестве основного проекта прикладной науки о данных. Основная идея заключается в использовании данных о местах проведения и рейтинге школ для прогнозирования цены на жилье . Кроме того, обратите внимание на некоторые взаимосвязи или схемы между различными факторами. Торонто — крупнейший город Канады, однако, по сравнению с этими крупнейшими городами мира, у нас в..

Реальные примеры использования науки о данных в страховой отрасли
Изучение примеров применения науки о данных в цепочке создания стоимости страхования Страховой сектор является одной из крупнейших отраслей в мире по величине валовых премий , масштабам инвестиций и его повсеместной роли в обществе в покрытии личных и коммерческих рисков. Огромный размер отрасли приносит множество данных и возможностей для бизнеса, прокладывая путь для науки о данных, чтобы приносить огромную пользу. Хотя использование данных не является чем-то новым в страховой..

Обнаружение мошенничества, несбалансированная классификация и управление экспериментами с машинным обучением с использованием…
Полное руководство по созданию и управлению системой обнаружения мошенничества на основе машинного обучения. Краткая история мошенничества Самая ранняя зарегистрированная попытка мошенничества была обнаружена еще в 300 году до нашей эры в Греции. Греческий морской торговец по имени Гегестратос хотел застраховать свой корабль и груз, поэтому застраховал их. В то время этот полис был известен как «нижний» и работал на том основании, что купец занимал деньги в размере стоимости..

Преобразование XML в CSV с помощью Python
Руководство по преобразованию XML в CSV с помощью Python. В отличие от HTML файлы XML имеют собственные теги. На основе этих тегов мы можем выбрать необходимые столбцы для создания CSV. Этот процесс имеет два преобразования: XML → DICT → CSV . Пример XML: <employees> <employee> <name>Carolina</name> <role>Data Engineer</role> <age>24</age> </employee> <employee>..

6 библиотек, которые должен знать каждый разработчик Python
Отборная коллекция лучших библиотек Python Библиотеки призваны облегчить нашу жизнь. А в экосистеме Python их тысячи. Но с чего начать? Что ж, именно поэтому мы здесь сегодня. Я расскажу о 6 лучших библиотеках, о которых должен знать каждый разработчик Python. Неважно, являетесь ли вы новичком или экспертом в Python, знание этих библиотек всегда будет держать вас впереди остальных. Давайте начнем! Инструментарий естественного языка (NLTK) Если вам нужно работать с..

Новые материалы

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..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]