Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'data-analysis'
Տվյալների նախնական մշակում
Մեքենայական ուսուցման և հարակից ոլորտների վրա աշխատելիս մենք հաճախ հանդիպում ենք հսկայական տվյալների հավաքածուների: Որպեսզի այս տվյալները արդյունավետ օգտագործվեն մոդելի կողմից, պահանջվում է մի փոքր նախամշակում, որը թույլ է տալիս տվյալների ավելի կառուցվածքային լինել: Այս գործընթացի իրականացումը տվյալների բազայի վրա հանգեցնում է ավելի բարձր ճշգրտության:
Տվյալների նախնական մշակումը ներառում է հետևյալ քայլերը.
Տվյալների տվյալների ստացում Պահանջվող գրադարանների ներմուծում Տվյալների..
Տվյալների գիտության էնտուզիաստների համար աշխատանքի լավագույն 5 պրոֆիլները
Ներածություն
Այս հարցին միանվագ պատասխան չկա, քանի որ Տվյալների գիտության ամենաբարձր վարձատրվող ոլորտը կախված է մի շարք գործոններից, ներառյալ ձեր փորձը, հմտությունները և գտնվելու վայրը: Այնուամենայնիվ, մենք կարող ենք դիտել Տվյալների գիտության ամենապահանջված դերերից մի քանիսը, որպեսզի պատկերացում կազմենք, թե որ ոլորտներն են առավել շահութաբեր:
Տվյալների գիտություն -ում կան բազմաթիվ տարբեր ոլորտներ, և դժվար է հետևել, թե որոնք են ամենաբարձր վարձատրվողները: Այնուամենայնիվ, եթե..
Սկսնակների ուղեցույց Python-ով հաճախորդների հատվածավորման համար
Կլաստերավորման վերլուծության քայլ առ քայլ ներածություն
Հաճախորդների սեգմենտավորումը ձեր հաճախորդների բազան տարբեր խմբերի բաժանելու գործընթաց է՝ հիմնված ընդհանուր բնութագրերի վրա: Այս բնութագրերը սովորաբար ժողովրդագրական են, ինչպիսիք են տարիքը, սեռը և եկամուտը, բայց հաճախ դիտարկվում են նաև հոգեբանական կամ վարքային բնութագրերը, ինչպիսիք են անհատականությունը, հետաքրքրությունները և սովորությունները…
Երբ օգտագործել լոգիստիկ ռեգրեսիան ընդդեմ խորը ուսուցման բիզնես խնդիրների համար
Ինչ վերաբերում է բնական լեզվի մշակման խնդիրների լուծմանը, ապա խորը ուսուցումը վերջին տարիներին դարձել է հայտնի և հզոր գործիք: Բայց չնայած դրա բազմաթիվ առավելություններին, դեռ կան իրավիճակներ, որտեղ լոգիստիկ ռեգրեսիան կարող է լինել նախընտրելի մեթոդ: Այս բլոգային գրառման մեջ մենք կուսումնասիրենք լոգիստիկ ռեգրեսիան ընտրելու հիմնավորումը խորը ուսուցման փոխարեն անգլերեն լեզվի մշակման հատուկ օգտագործման դեպքերի համար: Հասկանալով, թե երբ և ինչու այս մոտեցումը կարող է ավելի արդյունավետ լինել,..
Python-ում ամսաթվի և ժամի տվյալների հետ աշխատելու 3 հզոր հնարք
Տվյալների գիտություն Python-ի հետ
Python-ում ամսաթվի և ժամի տվյալների հետ աշխատելու 3 հզոր հնարք
Իմացեք, թե ինչպես աշխատել ամսաթվի և ժամի տվյալների հետ Python-ում՝ օգտագործելով datetime մոդուլը
Ամսաթիվ-ժամանակի տվյալները ամենատարածված և ժամանակատար տվյալների տեսակներից են, որոնց հետ դուք աշխատելու եք:
Անկախ նրանից՝ ժամանակային շարքերի վերլուծություն անելիս, տվյալների պատրաստում մեքենայական ուսուցման մոդելի համար, թե պարզապես տվյալների հետախուզական վերլուծություն կատարելը, դուք..
Հասկանալով ներկլաստերային հեռավորությունը, միջկլաստերային հեռավորությունը և Դուն-Ինդեքսը. համապարփակ ուղեցույց
Կլաստերավորման չափումների ապամիստիկացում. ներկլաստերի հեռավորության, միջկլաստերի հեռավորության և Dun-ինդեքսի գործնական օրինակներ տվյալների արդյունավետ վերլուծության համար
Ներածություն:
Կլաստերավորումը՝ տվյալների վերլուծության հիմնարար տեխնիկան, վճռորոշ դեր է խաղում տվյալների հավաքածուներում թաքնված օրինաչափությունների և պատկերացումների բացահայտման գործում: Խոշոր և բարդ տվյալների հավաքածուների հետ գործ ունենալիս կարևոր է դառնում գնահատել կլաստերի ալգորիթմների որակն ու..
Նոր նյութեր
Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար
JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը:
Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...
Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում
Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..
Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:
Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..
C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը
C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող:
Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...
Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար
Ի՞նչ է ICAReducer-ը:
ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..