Публикации по теме 'data-science'
4 библиотеки Python для базовой обработки данных
Для 1-го и 2-го уровней науки о данных необходимо знание pandas, numpy, matplotlib и scikit-learn.
Введение
Для 1-го и 2-го уровней науки о данных требуется владение библиотеками pandas , numpy , matplotlib и scikit-learn . существенный. Если вы освоите эти 4 пакета, вы сможете выполнять задачи уровня 1 и 2 с использованием Python, как описано ниже.
1. Базовый уровень
На первом уровне соискатель науки о данных должен уметь работать с наборами данных, обычно..
Как сохранить обученные модели машинного обучения?
Сохраните и перезагрузите обученные модели машинного обучения в Python
Одним из ключевых шагов в рабочем процессе машинного обучения является сохранение обученной модели машинного обучения. В этой статье рассказывается, как мы можем сохранить и затем загрузить обученные модели машинного обучения.
Рекомендуется разделить ваш набор данных на три части:
Обучение: 60% Проверка: 20% Тест: 20%
После обучения модели на обучающем наборе модель проверяется и тестируется на..
Был ли план U Кваси Квартенга или отставка Лиз Трасс причиной поведения фунта в…
Был ли план Кваси Квартенга U или отставка Лиз Трасс причиной поведения фунта в последние недели? Хотя новости и аналитики заставляют нас понимать это именно так, статистика и эконометрика говорит НЕТ . Я объясню это в следующих предложениях.
Если проанализировать поведение фунта за последние 6 месяцев, то можно определить, что самое низкое значение по отношению к доллару США было 26 сентября. После этого момента тренд начал показывать восстановление фунта. Что случилось в тот..
Путь GitHub к 128 миллионам публичных репозиториев
С твердыми цифрами
В Simiotics мы пишем много кода, который анализирует код. GitHub - это крупнейшее в мире хранилище исходного кода. Это означает, что мы тратим много времени на анализ данных с GitHub. зеркало - это проект с открытым исходным кодом, в котором используются некоторые из наших поисковых роботов.
Хронология GitHub документирует рост доминирования GitHub как бизнеса. Мы будем использовать данные, собранные зеркалом , чтобы дополнить эту временную шкалу статистикой..
Машинное обучение придает новые значения #IoT. Пошаговое руководство по #Azure #MachineLearning
Медицинским организациям необходима прогностическая аналитика для обеспечения качественного здравоохранения и управления здоровьем населения. Построение прогнозных моделей путем применения алгоритмов машинного обучения является сложной задачей в среде «инфраструктура как услуга» или «платформа как услуга», поскольку она включает в себя распределенные вычисления. Появление прогнозной аналитики в отрасли здравоохранения предоставило огромные возможности для прогнозирования событий в..
Создание столбчатых диаграмм с помощью JavaScript — Отображение лучших игроков с битой на чемпионате мира ICC среди мужчин T20
Имея данные повсюду, мы должны знать, как представить их графически, чтобы лучше (и быстрее) понять, что они нам говорят. Одной из наиболее распространенных техник визуализации данных являются столбчатые диаграммы, и я хочу показать вам, как легко создавать интерактивные диаграммы с помощью JavaScript.
Столбчатая диаграмма – это простой, но эффективный способ отображения данных, когда вам нужно сравнить значения. Из этого руководства вы научитесь создавать его различные вариации —..
Основополагающая RL: решение марковского процесса принятия решений
Дорога к обучению с подкреплением
В первой части я обсудил некоторые основные концепции для создания основы для обучения с подкреплением (RL), такие как состояния Маркова, цепь Маркова и процесс принятия решений Маркова (MDP). Задачи обучения с подкреплением строятся поверх MDP.
Основы RL: состояния Маркова, цепь Маркова и процесс принятия решений по Маркову Путь к обучению с подкреплением towardsdatascience.com
MDP — это..
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..