Публикации по теме 'data-science'
2 разных функции замены Python Pandas
И когда использовать какой
Pandas — это высокоэффективная библиотека для анализа данных и анализа манипуляций для Python. Учитывая доминирование Python в науке о данных и объем работы по очистке, обработке и анализу данных, Pandas является одним из наиболее широко используемых инструментов в области науки о данных.
Я использую Pandas для выполнения своей работы и создания контента. Прошло почти 3 года с тех пор, как я впервые написал код Pandas, и я все еще продолжаю изучать новые..
Развертывание проекта машинного обучения с использованием Flask
проект машинного обучения в производстве.
В этой статье мы собираемся обсудить в основном развертывание модели машинного обучения с использованием flask API, но код для построения и развертывания модели с использованием flask API будет доступен в моем репозитории GitHub , так что вы также можете попробовать это в вашем собственном проекте.
Я предполагаю, что у вас есть некоторый опыт в машинном обучении или построении моделей глубокого обучения и вы хотите создать модель с..
ПРЕДСТАВЬТЕ ВАШ СТАРТАП ПО АНАЛИТИКЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА КОНГРЕССЕ DATA SCIENCE 2017
Хотите, чтобы самые влиятельные СМИ узнали о вашем стартапе?
Хотите совет от лучших умов и топ-менеджеров ведущих мировых аналитических компаний?
Ищете финансирование для запуска больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта?
Если ваш ответ ДА, подпишите любой из приведенных выше вопросов. Вы можете представить свой стартап в области больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта на Конгрессе по науке о данных, чтобы получить финансирование или..
Оценка категориальных моделей
Когда у вас есть категориальные данные, вы можете построить несколько моделей для прогнозирования новых наблюдений на основе данных. Вы можете создавать логистические регрессии, деревья решений, случайные леса, модели повышения и многое другое. Как вы их сравниваете и как определяете, какая модель лучшая ?
Матрица путаницы
Допустим, у нас есть двоичный набор категориальных данных, цель которого - предсказать, является ли что-то истинным или ложным. Мы строим несколько моделей, и..
Этика данных - теория ветчины Monster Energy
Я не могу сказать, что эта идея на 100% оригинальна, поскольку вся этика данных основана на этой идее. Однако я хотел бы найти время, чтобы провести аналогию (мемификацию, если хотите) - всю этику данных можно резюмировать одним мемом:
Один отвратительный образ может открыть философские шлюзы научного сообщества (в частности, науки о данных). Когда дело доходит до интеллектуального анализа данных, построения моделей машинного обучения и создания ИИ, насколько это еще далеко? Падаем..
Работа с DeepONets, часть 4 (машинное обучение)
Fourier-DeepONet: сети глубоких операторов с расширенным Фурье для полной инверсии формы сигнала с повышенной точностью, обобщаемостью и надежностью (arXiv)
Автор: Мин Чжу , Шихан Фэн , Юцзо Линь , Лу Лу .
Аннотация: Полная инверсия формы волны (FWI) выводит информацию о структуре геологической среды из данных сейсмической формы волны путем решения невыпуклой задачи оптимизации. FWI, управляемый данными, все чаще изучается с использованием различных архитектур нейронных сетей для..
Как экспортировать фрейм данных Pandas в CSV
В этом посте мы рассмотрим, как записывать DataFrames в файлы CSV.
Короткий ответ
Самый простой способ сделать это:
df.to_csv('file_name.csv')
Если вы хотите экспортировать без индекса, просто добавьте index=False ;
df.to_csv('file_name.csv', index=False )
Если у вас есть UnicodeEncodeError , просто добавьте encoding='utf-8' ;
df.to_csv('file_name.csv', encoding='utf-8')
Резюме по Pandas DataFrame
Pandas DataFrames создают структуру данных Excel с помеченными осями..
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..