Публикации по теме 'data-visualization'
Как визуализацию данных можно использовать для улучшения коммуникации прогнозной аналитики
Машинное обучение и прогностический анализ на основе ИИ могут помочь улучшить общее качество обслуживания клиентов, расставить приоритеты потенциальных клиентов, снизить риски, повысить эффективность и увеличить доходы в различных отраслях.
Взламывая код: понимание основ науки о данных в 2023 году
Наука о данных — это область, которая в последние годы набирает обороты. Это стало одним из самых популярных вариантов карьеры для людей, которые любят работать с данными и решать сложные проблемы. С появлением больших данных и машинного обучения наука о данных стала важнее, чем когда-либо. Это область, которая сочетает в себе статистический анализ, машинное обучение и программирование для извлечения идей и знаний из данных. Если вы интересуетесь наукой о данных, но не знаете, с чего..
Исследуйте сцену Airbnb в Сиэтле!
Подход, основанный на данных, для понимания различных аспектов предложения Airbnb в Сиэтле
Введение
Планируете ли вы посетить Сиэтл в ближайшем будущем? Кто-то из семьи или друзей, или, может быть, вы просто хотите исследовать город? если да, то этот пост поможет вам понять варианты проживания, если вы планируете бронировать через Airbnb.
Лично я был заинтригован, и хотя потенциально вы можете задать бесконечное количество вопросов, было несколько конкретных вопросов, на..
Инновационные исследовательские работы по компьютерной графике, часть 2
На пути к дифференцированному рендерингу изображений сонара бокового обзора ( arXiv )
Автор: Ипин Се , Нильс Боре , Джон Фолкессон
Аннотация: Недавние достижения в дифференцируемом рендеринге, которые позволяют вычислять градиенты значений 2D-пикселей по отношению к моделям 3D-объектов, могут применяться для оценки параметров модели с помощью оптимизации на основе градиента только с наблюдением 2D. Глубокие нейронные сети легко включить в такой конвейер оптимизации, что..
Валидация параметрических краткосрочных стратегий с помощью Python: насколько быстро вы действительно можете двигаться?
Валидация параметрических краткосрочных стратегий с помощью Python: насколько быстро вы действительно можете двигаться?
Введение
В этой статье цель состоит в том, чтобы найти наиболее эффективный метод в Python для расчета ретроспективного тестирования параметрической модели. Инструменты проверки модели, которые являются достаточно надежными, требуют оценки целевых функций в очень большом пространстве параметров и в наборах данных, представляющих данные как минимум за 20 лет. Для..
Потребительский выбор
История данных с использованием данных покупателей
Данные - это факты. Наборы данных - это наборы фактов или данных. Анализ преобразует факты в информацию и знания, которые можно использовать при принятии решений или хранить для справки при принятии решений. Примечательно, что самыми крупными и наиболее часто используемыми хранилищами больших данных являются маркетинговые данные. Данные собираются для получения информации о покупательских моделях для принятия решений, влияющих на..
День 8: Визуализация данных с помощью Matplotlib (часть 1)
Python для науки о данных
Добро пожаловать на восьмой день нашего конкурса Python для науки о данных! Визуализация данных имеет жизненно важное значение для анализа данных, позволяя нам эффективно обмениваться идеями и шаблонами. Сегодня мы рассмотрим Matplotlib, одну из самых популярных библиотек для создания захватывающих визуализаций на Python. Matplotlib позволяет нам создавать различные графики, настраивать внешний вид и визуально передавать сложную информацию. Давайте..
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..