Публикации по теме 'data-science'
Модели рекомендаций отраслевых представителей
Модели и системы рекомендаций все чаще используются для улучшения взаимодействия с пользователем практически во всех веб-сервисах и мобильных сервисах. Например, поисковые системы используют его для улучшения результатов поиска, веб-сайты электронной коммерции используют его, чтобы рекомендовать пользователям более качественные продукты, платформы потокового видео используйте его, чтобы рекомендовать лучшие фильмы / видео. Мы видели, как рекомендательные системы эволюционировали от..
4 набора данных для вашего следующего проекта по науке о данных
4 лучших набора данных для проекта Data Science на основе классификации
Новичку очень сложно выбрать, над какими проектами работать, а какие были бы простыми для начала и помогли бы увеличить свое резюме? Эта статья поможет вам в этом отношении.
В этой статье я покажу вам 4 набора данных, в которых вы можете использовать алгоритм классификации (обучение с учителем). Я просматриваю наборы данных, которые в основном ориентированы на алгоритмы классификации, чтобы увидеть, где вы..
Повысьте производительность своей визуализации данных
Руководство для специалистов по данным по визуализации данных
Повысьте производительность своей визуализации данных
Использование Altair для быстрого создания потрясающих визуализаций
Большинству из нас нужно послушать музыку, чтобы понять, насколько она прекрасна. Но часто мы представляем статистику так: мы просто показываем ноты, мы не играем музыку. - Ханс Рослинг
Визуализация данных имеет первостепенное значение для понимания красоты аналитики данных. Благодаря..
Руководство по интерактивным выводам с помощью модели прогнозирования
Помимо автономного обучения и тестирования прогнозов
Существует множество онлайн-ресурсов об использовании машинного обучения для прогнозирования. Тем не менее, они сосредоточены на обучении в автономном режиме и тестировании прогнозов.
Здесь вы узнаете, как создать модель и использовать ее для прогнозирования фактических будущих наблюдений.
Введение
Ресурсы по прогнозированию часто упускают из виду применение моделей для оперативных прогнозов.
Существует много информации о..
Демистификация модных словечек: взаимосвязь между «наукой о данных», «искусственным интеллектом», «машиной…
Скорее всего, большинству из нас приходилось сталкиваться с такими терминами, модными словечками, которые часто ассоциируются со всем технологическим. Независимо от того, решаете ли вы купить новый телефон, водить новую машину или пользоваться бытовым изделием, корпорации часто используют такие термины, как «ИИ» и «работает на основе машинного обучения», в надежде поднять статус своих продуктов и оправдать их высокие цены. Тем не менее, оценка таких «умных» продуктов часто связана с..
Метаэвристика г-на Мияги
Этот пост - еще один учебник по генетическим алгоритмам с добавлением DFO примерно на полпути! Если вы хотите увидеть другие сообщения в блоге, вы можете найти их здесь.
Теорема о запрете бесплатного обеда Оптимизация нейронных сетей с помощью биомимикрии Тонкая настройка, оптимизация дисперсионных мух Представляем стохастический диффузионный поиск Развивающиеся решения с помощью генетических алгоритмов
Этот пост решает различные проблемы с помощью метаэвристики, и я..
4 важных мягких навыка для практиков в области науки о данных и машинного обучения
4 важных мягких навыка для практиков в области науки о данных и машинного обучения
Эффективное общение, документация, презентации и непрерывное обучение
Чтобы быть эффективным специалистом по науке о данных или машинному обучению, важно обладать некоторыми мягкими навыками, помимо технических знаний библиотек, фреймворков и алгоритмов.
Эффективное общение
Вы поговорите с заинтересованными сторонами из разных команд, чтобы собрать требования и результаты. Вы будете работать с..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..