Публикации по теме 'data-science'
YogaGuru (Часть 1): Сбор данных
YogaGuru — это проект, разработанный с учетом важности йоги в нашей повседневной жизни. Позы йоги, как и любые другие упражнения, нужно выполнять правильно, потому что неправильная осанка непродуктивна и может нанести вред. Это говорит о том, что при занятиях йогой вас должен сопровождать инструктор. При сегодняшнем образе жизни не всегда возможно иметь учителя или посещать занятия йогой.
YogaGuru использует метод, основанный на искусственном интеллекте, для преодоления указанной выше..
«Освоение кривой ROC AUC: полное руководство для специалистов по данным»
«Раскрытие возможностей кривой ROC AUC: практический подход»
Почему кривая ROC?
В контролируемом машинном обучении мы сталкиваемся с двумя типами проблем: регрессией и классификацией. В задаче регрессии мы стремимся предсказать числовое значение, например, предсказать зарплату (LPA) на основе таких характеристик, как CGPA и IQ. С другой стороны, в задаче классификации мы стремимся предсказать класс или категорию, к которой принадлежит точка данных. Например, определение того, помещен..
Что такое генеративные модели?
В других местах есть много объяснений, здесь я хотел бы поделиться некоторыми примерами вопросов в настройках интервью .
Что такое генеративные модели?
Вот несколько советов для читателей:
Генеративная модель — это класс моделей для неконтролируемого обучения, где с учетом обучающих данных наша цель — попытаться сгенерировать новые образцы из того же распределения.
Динамическое ценообразование на MakeMyTrip
Как MakeMyTrip пытается решить некоторые из своих бизнес-проблем, используя подход динамического ценообразования и машинного обучения.
MakeMyTrip — это туристическая онлайн-компания, которая предоставляет на своей платформе все услуги, которые могут понадобиться одному человеку во время путешествия, такие как бронирование поездов, автобусов или железных дорог, бронирование отелей, проживание в семье и многое другое. Это индийская компания, основанная в 2000 году и имеющая штаб-квартиру..
Отсутствующие данные во временном ряду
Отсутствующие данные — известная проблема в науке о данных. Отсутствующие данные могут вызвать проблемы при анализе данных и моделировании. Поэтому строки с пропущенными значениями необходимо удалить или пропущенные значения следует заполнить разумными значениями. Процесс заполнения пропущенных значений называется импутацией. Но при работе с временными рядами этот процесс называется интерполяцией.
В этом блоге я расскажу о некоторых способах заполнения пропущенных значений во..
Визуализация t-SNE с помощью Yellowbrick — быстрый и простой метод
В моей предыдущей статье я обсуждал, как можно использовать t-SNE для визуализации многомерных данных в низкоразмерном пространстве.
t-SNE — это метод нелинейного уменьшения размерности, который можно использовать для визуализации…
Представляем 15 основных концепций программирования для начинающих разработчиков Python
Привет, коллеги-энтузиасты Python! 🐍 Добро пожаловать в это глубокое погружение в некоторые из наиболее важных концепций программирования, которые должен иметь каждый разработчик Python. Меня зовут Гейб А., и я ориентируюсь в мире Python и анализа данных уже более десяти лет. Поверьте мне, я знаю трудности, волнение и радость, связанные с освоением этого языка. Итак, возьмите свой любимый напиток, устройтесь поудобнее и давайте отправимся в путешествие, которое, несомненно, улучшит..
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..