Публикации по теме 'data'
Книга упражнений Python Workout
Прочтите эту замечательную книгу, если считаете, что ваши навыки работы с Python нуждаются в улучшении, или если вы ищете интересные упражнения по Python, чтобы больше практиковаться в этом языке.
Прошло некоторое время с тех пор, как я читал «Python Workout», опубликованную Мэннингом в 2020 году. На этой неделе я снова взял книгу и выполнил несколько упражнений. На обложке книги написано «50 десятиминутных упражнений», но это немного преуменьшение, поскольку в книге гораздо больше..
Как управлять большими файлами CSV в Javascript
Обработка больших файлов CSV в Javascript может быть сложной задачей, особенно при работе с ограничениями памяти. Традиционно эта задача выполняется на Python и с помощью популярных библиотек, таких как pandas. Пакет npm csvtransformers упрощает работу с большими файлами CSV в Javascript, предоставляя набор простых в использовании функций, которые используют возможности Python для обработки больших наборов данных. В этой статье мы рассмотрим, как использовать csvtransformers для..
K-средние и сегментация клиентов
В своей предыдущей статье я рассказал о сегментации клиентов с помощью метода RFM. Я снова расскажу о сегментации клиентов. Но на этот раз я буду использовать алгоритм машинного обучения без присмотра: кластеризация K-средних.
Что такое алгоритм кластеризации K-средних?
K-Means Clustering — это алгоритм обучения без учителя, который используется для решения проблем кластеризации в машинном обучении. Этот алгоритм пытается сгруппировать похожие элементы в виде кластеров...
Использование науки о данных для экологической устойчивости
Экологическая устойчивость является важнейшей глобальной проблемой, и наука о данных становится все более важной в ее решении. Python как язык программирования широко используется в проектах по науке о данных и приложениях машинного обучения, что делает его мощным инструментом для усилий по обеспечению экологической устойчивости.
Прогнозное моделирование является одним из примеров того, как наука о данных может использоваться для обеспечения экологической устойчивости. Используя..
Прогресс в солнечной и звездной астрофизике, часть 2 (Космология)
1. Переходная область петель солнечных вспышек (arXiv)
Автор: К. Гонтикакис , С. К. Антиох , П. Р. Янг
Аннотация: переходная область между солнечной короной и хромосферой важна для передачи массы и энергии из нижних слоев атмосферы в корону; следовательно, этот регион интенсивно изучался с помощью наблюдений в ультрафиолетовом (УФ) и крайнем ультрафиолетовом диапазоне. Главный результат этих исследований заключается в том, что количество плазмы при температурах ниже 100 000..
60 лексиконов науки о данных
Область науки о данных расширяется за счет терминологии, сочетания терминов из информатики, статистики, математики и разработки программного обеспечения. В целом язык науки о данных растет очень быстро. Если вы только начинаете заниматься наукой о данных, ожидается, что вы выучите много новой терминологии. Здесь на помощь приходит лексика науки о данных. Я собрал здесь список терминов по науке о данных. В этой статье я представлю вам краткий словарь терминов, связанных с наукой о..
Настройка аналитики для вашего продукта: обзор программиста
Осмысление переполненного аналитического пространства с точки зрения разработчика
Когда вы запускаете продукт, вы очень быстро захотите понять, как он используется.
Чтобы стать лучше, нужно хотя бы понимать, что идет хорошо, а что плохо.
Какие функции нравятся вашим пользователям? Какие функции они ненавидят? Что превращает бесплатного пользователя в платного?
И тут на помощь приходит аналитика.
Но как выглядит «аналитика» на самом деле ? Вы просто добавляете Google..
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..