Публикации по теме 'data-visualization'
Расширьте возможности своих проектов компьютерного зрения с помощью My Professional Image Annotation Services
Расширьте возможности своих проектов компьютерного зрения с помощью My Professional Image Annotation Services
В сегодняшнюю цифровую эпоху компьютерное зрение стало неотъемлемой частью многих отраслей, от автономных транспортных средств до медицинской визуализации и электронной коммерции. Качественные аннотированные изображения имеют решающее значение для обучения и тонкой настройки алгоритмов компьютерного зрения. Вот где в игру вступают мои профессиональные услуги по аннотации..
Как рассчитать корреляцию между переменными в Python3
Между переменными в вашем наборе данных могут быть сложные и неизвестные отношения.
Важно обнаружить и количественно определить, в какой степени переменные в вашем наборе данных зависят друг от друга. Эти знания могут помочь вам лучше подготовить данные для соответствия ожиданиям алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, производительность которых будет снижаться при наличии этих взаимозависимостей.
вы обнаружите, что корреляция — это статистическая сводка..
Что такое визуализация данных?
Данные генерируются везде и каждый день. Визуализация данных помогает исследовать, анализировать и представлять данные.
Проще говоря, визуализация данных превращает невидимое в видимое, что люди могут понять интуитивно. (Сделать данные более понятными.) Или, другими словами, визуализация данных — это графическое представление информации и данных. Диаграммы, графики, инструменты визуализации данных и карты, такие как визуальные элементы, используются для визуализации данных. Они..
От нуля до героя панд: полное руководство по пандам для науки о данных
Если вы хотите изучить анализ данных с помощью Python, вы, вероятно, слышали о Pandas. Pandas — мощная и популярная библиотека, предоставляющая простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для Python. В этой статье мы проведем вас с нуля до героя Pandas, охватив все основы Pandas для науки о данных.
Начало работы с пандами
Прежде чем мы погрузимся в Pandas, нам нужно убедиться, что он у нас установлен. Самый простой способ сделать это — использовать pip,..
Испытания и невзгоды изучения Python — «Мой опыт обучения написанию функций…
Краткий обзор: в прошлом месяце я закончил Чикагский проект Python, успешно найдя и извлек данные статистики MLB, успешно загрузив и установив MongoDB, а также запланировав, когда будет происходить поиск моих данных!
Тем не менее, пара вещей была пропущена. В моей функции для загрузки данных статкаста был довольно длинный список жесткого кода, который конвертировал бы определенные переменные в числовые данные. С тех пор это было исправлено в обновленной функции, где я использую..
Datapane: волшебное заклинание для превращения данных в привлекательные отчеты (мастера не требуются) 🪄
Создание интерактивного отчета (DataApp) с помощью Datapane в Python. Создание отчетов с динамическими данными с помощью Datapane в Python.
Datapane — это библиотека Python, позволяющая создавать интерактивные отчеты с данными, информационные панели и презентации. С помощью Datapane вы можете легко создавать и публиковать визуализации данных, таблицы, карты и другие элементы, которые помогут вам эффективно обмениваться информацией о ваших данных.
Datapane разработан таким..
Визуализация данных Python / Flask и интерактивные карты
Визуализация данных Python / Flask и интерактивные карты
Вы когда-нибудь хотели создать интерактивную карту визуализации данных? В своем последнем побочном проекте я создал довольно интересную визуализацию того, как вирус может распространяться по Соединенным Штатам. Если вы хотите проверить готовый сайт, вы можете нажать здесь:
Http://ethanszombies.herokuapp.com
Теперь я расскажу о своем мыслительном процессе по созданию этого, а также пошаговые инструкции о том, как создать..
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..