Публикации по теме 'data'
Понимание концепции кватернионов часть 1 (комплексные числа)
1. Минимизация ранга кватернионного тензора с разреженной регуляризацией в преобразованной области для завершения кватернионного тензора ( arXiv )
Автор: Цзифей Мяо , Кит Ян Коу , Лицяо Ян , Дун Ченг
Аннотация: Ранг тензорного поезда (TT-ранг) достиг многообещающих результатов в дополнении тензора благодаря своей способности фиксировать глобальный низкий ранг тензоров более высокого порядка (›3). С другой стороны, в последнее время кватернионы оказались очень подходящей..
Демократизация аналитики данных
Поскольку количество данных продолжает экспоненциально расти по размеру и сложности (например, данные о подключенных транспортных средствах), растут и технологии и навыки, необходимые для работы с ними. В этих наборах данных содержится ключевая информация и идеи, которые можно использовать для более обоснованного принятия решений о продукте, автоматической персонализации опыта, создания новых предложений и обеспечения надежности и производительности клиентских решений.
В 99P Labs мы..
Как используется матрица Якоби часть 1 (топология + линейная алгебра)
Матрица Якоби: мост между линейными и нелинейными полиномиальными задачами (arXiv)
Автор: В. Чен
Аннотация: Используя концепцию матричного произведения Адамара, в этой статье вводятся две обобщенные матричные формулировки численного аналога нелинейных дифференциальных операторов. Подход матрично-векторного произведения SJT оказался простым, эффективным и точным методом расчета матрицы Якоби нелинейной дискретизации с помощью конечной разности, конечного объема, коллокации, двойной..
Панды — это просто — 2023 г.
Pandas имеет функции для анализа, очистки, исследования и манипулирования данными.
Импортируйте Pandas, а затем прочитайте данные (в зависимости от формата файла используйте соответствующий формат для read_):
import pandas as pd
import numpy as np
d= pd.read_csv("/content/test.csv")
Начало и конец: при чтении больших наборов данных вместо загрузки всего набора данных и бесконечной прокрутки мы можем использовать .head() для получения 3/4 строк сверху набор данных, или мы..
Раскрытие возможностей: расширение возможностей консалтинговых фирм с помощью DataSpike.One
Проблемы, с которыми сталкиваются консалтинговые компании в Румынии
В процветающей бизнес-среде Румынии компании стремятся использовать богатые возможности европейского финансирования. Однако для консалтинговых фирм, поддерживающих эти предприятия, это представляет собой серьезную проблему. Понимание сложных критериев приемлемости и выявление потенциальных клиентов может быть трудной задачей. Многим консалтинговым компаниям не хватает необходимых данных, чтобы понять, в каком..
Путешествие по науке о данных с ресурсами
В моей предыдущей статье я рассказал, как быть аналитиком данных и что нужно делать, с предложениями по проектам и ресурсам. В этой статье я хотел больше сосредоточиться на науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении. Я постараюсь сделать эту статью немного более ориентированной на ресурсы и короткой.
В науке о данных вам необходимо приобрести несколько технических навыков, таких как:
Статистика Программирование (R & Python ) Python — лучшая отправная точка, если вы..
Работа с несбалансированными наборами данных: задачи бинарной классификации
Часто, когда вы решаете задачу классификации с помощью машинного обучения, цель лежит глубже, чем построение точной прогностической системы. Может быть, вы хотите создать веб-сайт, который на основе сканирования мозга пациента может точно предсказать, есть ли у пациента опухоль, и в этом случае вы можете отдать предпочтение предотвращению ложноотрицательных результатов (ошибки типа II) над ложноположительным результатом (ошибки типа I). ошибки). Таким образом, меньшее количество..
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..