Публикации по теме 'data'
Основы программирования на Python: типы данных, часть 1
Этот пост — начало серии, цель которой — дать краткий обзор программирования через призму языка Python. Python — хороший язык для этого базового обзора из-за его простоты. Содержание будет включать в себя такие темы, как управление потоком, функции, ввод, обработка исключений и, в конечном итоге, построение на объектно-ориентированном программировании. Мы начнем с первого этажа с двух постов о типах данных.
Данные могут быть определены различными способами, но для общего обзора..
Почему ваши Spark-коды неэффективны
Spark — это мощный механизм обработки данных с открытым исходным кодом, который произвел революцию в обработке больших данных. Он предоставляет платформу распределенных вычислений, которая позволяет аналитикам данных и инженерам обрабатывать большие наборы данных в нужном масштабе. Однако при больших объемах данных возникает проблема оптимизации запросов Spark для эффективной обработки. В этой статье мы рассмотрим некоторые передовые практики и методы оптимизации, которые вы можете..
5. Заметки по изучению JavaScript (массив)
Массив: сбор данных
может хранить несколько значений в одном массиве
Пример:
let myArray = [19, 44, 'good', false]
19, 44, «хорошо», ложно: элемент
любой тип данных может войти в массив,
массив может быть внутри массива
элементы имеют индекс:
let myArray = [19, 44, 'good', false]
index 0 = 19
index 1 = 44 ….
так например,
будет иметь результат
Тогда как нам получить доступ к элементам массива в JavaScript?
Из этой строки let first =..
Персонализация контента наших викторин
Персонализация контента наших викторин
Введение в рекомендательные системы и проблемы персонализации игрового опыта.
Автор Федерико Шеффлер , специалист по данным в etermax
Большинство пользователей цифровых платформ сознательно или бессознательно используют рекомендательные системы для персонализации контента.
Рекомендательные системы включают в себя набор инструментов, используемых для сегментации пользователей и предоставления им рекомендаций по продуктам или контенту на..
Навыки, чтобы стать Data Scientist
Специалисты по данным востребованы во всем мире, и потребность в принятии решений на основе данных растет как никогда.
Компании постоянно ищут сотрудников, способных анализировать данные и делать качественные прогнозы.
Но вот вопрос,
Кто такой Data Scientist?
Человек, который сочетает знания математики, статистики и программирования для управления данными и получения информации. Специалисты по данным также участвуют в разработке прогностических моделей для принятия важных..
Готовим искусственный интеллект: кулинарная аналогия
В последние месяцы было много контента, связанного с ИИ, что свидетельствует о том, что искусственный интеллект революционизирует мир, каким мы его знаем. Но что именно составляет строительные блоки ИИ? В этой записи блога мы рассмотрим три жизненно важных компонента, обеспечивающих работу ИИ, включая данные , которые управляют им, вычислительную мощность , которая управляет им, и параметры. которые облегчают его изучение и адаптацию. Чтобы сделать эту концепцию еще более..
Операторы в R для анализа данных
Оператор – это символ, обозначающий тип операции или вычисления, которые необходимо выполнить в формуле. Хорошее знание операторов дает вам отличное владение языком, и вы сможете с большей легкостью выполнять вычисления и применять формулы. Итак, здесь мы узнаем о некоторых типах операторов и их синтаксисе,
Тип операторов
Операторы присваивания используются для присвоения значений переменным и векторам.
Синтаксис- Data_1‹-c(4.3,123,55,55,44,33,5)
2. Арифметические..
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..