WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-scientist'


«От хаоса к ясности: построение конвейеров машинного обучения»
Повестка дня этого блога — почему и как использовать воронку Оглавление:- · Что такое пайплайн? · Зачем использовать пайплайн? · Преимущество :- · Архитектура :- Что такое воронка? Конвейер в scikit-learn — это механизм, а не алгоритм. Это позволяет вам объединить несколько шагов, где результат каждого шага становится входом для следующего шага. Этот механизм полезен для организации и оптимизации рабочего процесса модели машинного обучения. конвейер..

Использование пользовательских данных приложения Starbucks для прогнозирования эффективных предложений
В своем проекте Udacity Data Scientist Capstone я использовал смоделированные данные из приложения вознаграждений Starbucks, чтобы предсказать склонность пользователя принять предложение. Обзор проекта В моем завершающем проекте я стремлюсь ответить на два основных бизнес-вопроса: Каковы основные факторы эффективного предложения в приложении Starbucks? Могут ли предоставленные данные, а именно характеристики предложений и демографические данные пользователей, предсказать,..

Наука о данных против инженера-программиста
Если вы учитесь в колледже, вы полностью заинтересованы в науке о данных, но если вы получили место в какой-либо ТНК, вам придется работать инженером-программистом, поэтому теперь вам должен прийти в голову вопрос, что является лучшим в этих двух популярных областях ИТ и с чего начать и что выбрать. продержитесь до конца статьи, и вы сможете указать другим, кто лучший инженер-программист или специалист по данным. и если вы найдете это полезным, поделитесь с другими, чтобы они смогли..

Математика дерева решений
Дерево решений на основе вложенного классификатора if-else. это набор параллельной оси гиперплоскости, которая делит область на гиперкуб. Дерево решений строит классификационные или регрессионные модели в виде древовидной структуры. Он разбивает набор данных на более мелкие подмножества с увеличением глубины дерева. Конечным результатом является дерево с узлами решений и конечными узлами . Узел принятия решения (например, Outlook) имеет две или более ветвей (например, Солнечно,..

Лучшие языки программирования для науки о данных в 2021 году
Первый язык программирования появился в 1957 году и неудивительно, что за такое долгое время программирование развивалось и множилось. Появляются новые технологии, концепции программирования и новые языки. Создание языка программирования было обусловлено следующими потребностями: новые задачи нужно было решать с помощью новых инструментов, которые могли бы справиться с задачей лучше, чем их предшественники. Итак, с темпом современного мира и постоянным техническим прогрессом есть..

Новые материалы

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..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]