Публикации по теме 'data'
Векторы и матрицы
Векторы — это набор координат точки в заданном пространстве. Они определяются своей величиной и направлением.
Для n-мерностей в данном пространстве имеется n-координат.
Единичный вектор имеет модуль, равный единице. Чтобы найти единичный вектор любого вектора, разделите каждый элемент вектора на длину вектора.
Проекцию вектора x на вектор y можно найти, разделив скалярное произведение x и y на величину вектора y и умножив его на вектор y . Проекция вектора x..
Типы отсутствующих данных
Отсутствующие данные — это проблема, которая часто возникает в науке о данных и машинном обучении. Существует множество причин, по которым данные могут отсутствовать, в зависимости от типа данных и методов сбора. Не все отсутствующие данные одинаковы. В этой статье мы обсудим отсутствующие данные и различные типы отсутствующих данных.
Причины отсутствия данных
Отсутствующие данные могут быть вызваны различными ситуациями — хотя в идеале мы бы не хотели, чтобы данные были..
Как использовать состояние в вашем приложении React
Состояние в React — это, по сути, объект, содержащий данные, которые используются для рендеринга компонентов. Эти данные могут быть изменены, добавлены или удалены с течением времени, когда пользователь взаимодействует с приложением. Состояние можно использовать для хранения любых данных, от введенных пользователем значений до ответов API. Состояние также используется для отслеживания изменений и обновлений в приложении.
Как создать состояние в React
Создать состояние в React довольно..
Перенос вашей модели машинного обучения в производство
Для каждого энтузиаста машинного обучения нам сказали перейти на Kaggle. Участвуйте в соревнованиях. Но после этого что дальше? Должен ли он заканчиваться простым прогнозированием тестовых данных и их отправкой? Или нам всегда будут предоставлять листы Excel, чтобы делать прогнозы с помощью модели в реальных сценариях.
Что нам нужно сделать?
Читайте вместе, чтобы узнать, что нужно сделать.
Справочная информация
Банк Kowepe в Нигерии проводил маркетинговые кампании по..
Обработка данных с помощью R или Python?
Python и R - два наиболее популярных и широко используемых сегодня языка в Data Science. Они имеют открытый исходный код и полностью бесплатны для использования.
Но какой лучше? И, что более важно, какой из них изучить? Оба являются важным стандартным инструментом в руках каждого специалиста по данным.
Хотя у R и python есть определенные варианты использования, сценарии и условия, в которых они используются, могут отличаться.
Зачем использовать Python?
Python более..
Утечка памяти — #7
Взгляд венчурного капитала Астейши Майерс на машинное обучение, облачную инфраструктуру, инструменты для разработчиков, открытый исходный код и безопасность. Зарегистрируйтесь здесь .
🚀 Товары
InfluxDB IOx
InfluxDB IOx — это облачная столбцовая база данных в режиме реального времени, оптимизированная для данных временных рядов, созданная на Rust поверх Apache Arrow и DataFusion . Команда также развернула свой механизм хранения следующего поколения, построенный на..
Раскрытие возможностей науки о данных: от необработанных данных к бесценной информации
В современном мире, управляемом данными, где поток информации обилен, роль науки о данных стала решающей силой, стимулирующей инновации и принятие обоснованных решений во всех отраслях. Специалисты по обработке и анализу данных способны преобразовывать необработанные данные в полезную информацию, выявляя скрытые закономерности и тенденции, которые позволяют организациям принимать точные стратегические решения. В этом блоге мы совершим путешествие в захватывающую область науки о данных,..
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..