Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'data-science'
Միայն Python-ը ձեզ չի աշխատի տվյալների գիտության ոլորտում
Տվյալների գիտությունը ավելին է, քան Python-ը և նրա գրադարանները
Տվյալների գիտության ի հայտ գալուց ի վեր, Python-ի ժողովրդականությունը կտրուկ աճեց մեկ գիշերվա ընթացքում, քանի որ Python-ը դարձավ տվյալների վերլուծության կարևոր գործիք:
Python-ը նման գովասանքի և ուշադրության արժանացավ հիմնականում տվյալների գիտական գրադարանների և օգտագործողների համար հարմար լինելու պատճառով: Սա զարմանալի չէ, քանի որ բարձր մակարդակի ծրագրավորման լեզուն օգտագործում է անգլերենի նման շարահյուսություն:
Մեկ..
Խելացի վազում մեքենայական ուսուցման և Strava-ի միջոցով
Ձեր մարզումների ամենամեծ հնարավոր ձեռքբերումների պատվիրված ցանկը՝ հիմնված ձեր և այլ մարզիկների սպորտային ժամացույցների տվյալների վրա:
Խելացի՞ եք վազում:
Որպես վազորդ, որը միշտ ձգտում է բարելավել իմ Անձնական Լավագույնները (PBs), ես հաճախ մտածում եմ, թե ինչպես կարող եմ օպտիմալացնել վազքիս ծախսած ժամանակը լավագույն ձեռքբերումների հասնելու համար, մինչդեռ հնարավորինս ծույլ եմ: Երբեմն ես շաբաթը յոթ անգամ եմ վազում, բայց մի քանի ամսվա ընթացքում արագությունս չեմ բարձրացնում: Ուրիշ անգամ,..
Մեքենայական ուսուցման պարզեցում, Մաս 1 գծային ռեգրեսիա
Շարքի առաջին մասը, որը պարզ, հեշտ հասկանալի անգլերենով կբացատրի մեքենայական ուսուցման հիմքերը:
Բարի գալուստ Արագ ներածություն նախքան սկսելը. Ես վերջերս Վաշինգտոնի համալսարանի շրջանավարտ եմ և աշխատում եմ որպես տվյալների վերլուծաբան Bloomberg L.P-ում: Շոշափելով իմ մեքենայական ուսուցման հիմունքները, ես հասկացա, որ այս հասկացություններից շատերը չեն բացատրվում այնքան պարզ, որքան հնարավոր է: Քանի որ շատ կարևոր է հասկանալ ML ալգորիթմները գլխարկի տակ, ես որոշեցի մի քանի գրառում կատարել՝..
«Բացեք խորը ուսուցման ուժը. ներկայացնելով PyTorch 2-ը և կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը»
TL;DR:
Նոր ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ անհանգստության ավելի բարձր մակարդակ ունեցող մարդիկ ավելի հավանական է, որ շեղվեն անտեղի տեղեկատվությունից և կորցնեն ուշադրությունը առաջադրանքի վրա: TL;DR: Ըստ նոր հետազոտության, անհանգիստ մարդկանց ուշադրությունը ավելի հեշտ է շեղվում անտեղի տեղեկություններից, ինչը նրանց համար դժվարացնում է կենտրոնանալ առաջադրանքի վրա:
Ամփոփում:
Ցանկանու՞մ եք ձեր մարզումները տեղափոխել հաջորդ մակարդակ: HIIT-ը նշանակում է բարձր ինտենսիվության ինտերվալային..
Գծային ռեգրեսիայի հիմունքները
Բոլոր հիմնական բաները, որոնք դուք պետք է իմանաք Գծային ռեգրեսիայի մասին:
Ի՞նչ է ռեգրեսիան:
Հիմնականում ռեգրեսիան նշանակում է մեկ փոփոխականի (օրինակ՝ արտադրանքի) և այլ փոփոխականների համար համապատասխան արժեքների (օրինակ՝ ներածման, օրինակ՝ ծախսերի և ժամանակի) միջև կապի չափումը։
Ինչպես նշվեց վերևում, ռեգրեսիայի առաջադրանքների համար նպատակն է կանխատեսել շարունակական թիվը կամ լողացող կետի թիվը ծրագրավորման առումով (կամ իրական թիվը մաթեմատիկական առումով):
Օրինակ 1.- Տան սարքերի կողմից..
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..
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..