Публикации по теме 'data-analytics'
Как работает наука о данных в 2021 году?
Что такое наука о данных?
Наука о данных продолжает оставаться горячей темой среди организаций и обученных специалистов, которые контролируют сбор данных и получают полезные советы для поддержки роста бизнеса. Многие элементы созданы для любого бизнеса, но только если ими хорошо управляют.
Потребность в памяти возрастает по мере того, как мы вступаем в эру звездных достижений. 2010 г. Издание должно было построить самые современные средства для хранения этой важной информации, которая в..
Оценка производительности модели
Наконец, вы построили свою модель, может быть, одну, две или пару, и вы хотите сравнить их и посмотреть, какая из них лучше, но ваша метрика — это только точность. Не то чтобы это неправильно, просто есть более точные показатели для сравнения, и вы можете принимать решения.
Самый распространенный метод обучения модели — метод удержания . Здесь вы разделяете набор данных на обучение и тестирование, затем используете разделение поезда для обучения своей модели и прогнозирования с..
Создание интерактивных информационных панелей в R Shiny с использованием скриптов Python в качестве серверной части.
Почему всегда R против Python? Почему мы не можем признать, что оба они по-своему уникальны, и мы должны знать, как использовать их обоих одновременно?
Shiny — это пакет R, который позволяет легко создавать интерактивные веб-приложения прямо из R. Вы можете размещать автономные приложения на веб-странице или встраивать их в документы R Markdown или создавать панели инструментов . Вы также можете расширить свои приложения Shiny с помощью тем CSS , виджетов HTML и действий..
Понимание полиномиальной регрессии !!!
В моих предыдущих статьях мы рассмотрели Линейная регрессия и Логистическая регрессия . Давайте посмотрим на другой алгоритм из семейства регрессионных.
Содержание:
Что такое полиномиальная регрессия? Предположения полиномиальной регрессии. Зачем нам нужна полиномиальная регрессия? Как найти правильную степень полиномиального уравнения? Математика за полиномиальным уравнением. Функция стоимости полиномиальной регрессии. Полиномиальная регрессия с градиентным спуском...
Краткое руководство: BigQuery и BigQuery ML
Хранилище данных GCP и машинное обучение с SQL
ОБЯЗАТЕЛЬНО ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ, чтобы не пропустить новые статьи на темы науки о данных, проекты, руководства и многое другое!
Компании изо всех сил пытаются устранить барьеры, которые стоят между ними и их данными, при этом 68% организаций сообщают, что они все еще не могут извлечь из данных ощутимую и измеримую ценность. Появилось облачное решение для решения этой проблемы с помощью единого унифицированного решения под названием Data..
Подробное руководство по подготовке данных для машинного обучения с использованием Python и Pandas
Введение
Поскольку область машинного обучения продолжает расти и развиваться, роль данных в моделях машинного обучения становится все более важной. Модели машинного обучения хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Поэтому важно понимать, как эффективно подготавливать данные. Python в сочетании с его мощной библиотекой Pandas может помочь вам более эффективно выполнять этот процесс подготовки данных. В этом подробном руководстве подробно..
Основы линейной регрессии
Определение
Линейная регрессия — это методология, которая позволяет нам связать два явления. Этот подход позволяет определить правило на основе реальных данных для прогнозирования новых значений. Существуют алгоритмы и пакеты, выполняющие линейную регрессию простым способом, но мы не всегда понимаем, что происходит за кулисами. Цель этой презентации — раскрыть математические основы линейной регрессии.
Метод
Метод можно разделить на три этапа:
Начальный просмотр данных;..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..