Публикации по теме 'data-visualization'
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ || Абубакар Лабаран Салису
ВВЕДЕНИЕ
Начинаете свой путь в области машинного обучения, но не знаете, как подготовить набор данных? Ознакомьтесь с этой статьей, чтобы узнать о подготовке данных для машинного обучения.
ЧТО ТАКОЕ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Подготовка данных обычно является первым шагом, когда кто-то пытается решить реальную проблему с помощью машинного обучения. Эти необработанные данные обычно имеют различные несоответствия, которые необходимо устранить, прежде чем набор данных..
Как использовать Svelte и D3 для создания интерактивной визуализации данных
Анализ детских имен: гистограмма + облака слов
В течение последних 10 лет D3 был инструментом №1 для создания интерактивных визуализаций данных в Интернете. Сейчас Svelte становится все более популярным для всех типов веб-приложений, но особенно в мире онлайн-визуализации данных.
В этой статье представлен пример того, как Svelte и D3 можно объединить для создания пользовательской визуализации данных. Данные представляют собой данные об именах детей из Службы социального..
Работа с распределением Бернулли часть 1(Статистика)
Количественная теорема Хеппеса и многомерные распределения Бернулли (arXiv)
Автор: Рикардо Фрайман , Леонардо Морено , Томас Рэнсфорд .
Аннотация: Используя некоторые расширения теоремы Хеппеса о дискретных вероятностных мерах с конечным носителем, мы решаем задачи классификации и проверки на основе проекций. В частности, когда носитель распределений известен заранее (как, например, для многомерных распределений Бернулли), распределение определяет единственная соответствующим..
Начните работу с Python Pandas за 5 минут
Учебное руководство по библиотеке Python Pandas
Те из вас, кто только начинает работать с машинным обучением, как и я, наверняка столкнулись бы с Pandas, библиотекой аналитики данных . В спешке разобраться в уловках ML мы часто не замечаем важности этой библиотеки. Но вскоре вы столкнетесь с препятствием, когда вам нужно будет поиграть со своими данными, очистить и выполнить преобразование данных, прежде чем вводить их в свою модель машинного обучения.
Зачем нам этот блог, когда..
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…
10 лучших библиотек визуализации данных в 2023 году.
Выбор правильной библиотеки для ваших потребностей в визуализации данных.
Визуализация данных стала важным инструментом для бизнеса, позволяющим понимать и передавать сложную информацию. С появлением больших данных растет спрос на мощные библиотеки визуализации данных. В этой статье мы рассмотрим 10 лучших библиотек визуализации данных, которые, как ожидается, будут доминировать на рынке в 2023 году. Эти библиотеки будут предоставлять широкий спектр функций и возможностей, что делает..
Да, эти невероятные шедевры созданы с помощью Matplotlib
Они делают мои сюжеты похожими на детский рисунок дерева
Эти сюжеты…
Они великолепны… Они захватывают дух… Они напоминают вам, насколько красивой и мощной может быть визуализация данных.
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..