Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'data-science'
Արդյո՞ք Ջուլիան նոր Պիթոնն է:
Ուսումնասիրելով Ջուլիան և ինչպես է այն համեմատվում Python-ի հետ 2022 թվականին
Թեև թողարկվել է միայն 2012-ին (1.0-ի թողարկումը կլինի 2018-ին), Ջուլիան արդեն ալիք է բարձրացնում ծրագրավորման համայնքում: LLVM-ի վրա հիմնված այս լեզուն շատերին հետաքրքրում է, արդյո՞ք սա հաջորդ կարևոր բանն է։ Իսկ ավելի կոնկրետ՝ Python-ից լա՞վ է։
Ի՞նչ է Ջուլիան:
Արտաքին տեսանկյունից Ջուլիան հետևում է R-ի և Python-ի շարահյուսությանը և կիսում է շատ բազմակողմանիություն և գործիքներ, որոնք անհրաժեշտ են բարձր..
Նորարարական հետազոտական աշխատանքներ ալգորիթմական հիմնավորման տիրույթում
CLRS ալգորիթմական հիմնավորման հենանիշ ( arXiv )
Հեղինակ՝ Պետար Վելիչկովիչ , Ադրիա Պուչդոմենեխ Բադիա , Դեյվիդ Բադեն , Ռազվան Պասկանու , Անդրեա Բանինո , Միշա Դաշևսկի , Ռայա Հադսել , Չարլզ Բլանդել
Վերացական . Ալգորիթմների ուսուցման ներկայացումը մեքենայական ուսուցման նոր ոլորտ է, որը ձգտում է կամրջել նեյրոնային ցանցերի հասկացությունները դասական ալգորիթմներով: Մի քանի կարևոր աշխատանքներ ուսումնասիրել են, թե արդյոք նեյրոնային ցանցերը կարող են արդյունավետ կերպով հիմնավորել..
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..
Գծային ռեգրեսիայի իրականացում զրոյից Python-ում
Այս հոդվածում մենք կփորձենք հասկանալ մեքենայական ուսուցման հիմքում ընկած որոշ հիմնական հասկացություններ՝ ձեռքով իրականացնելով գծային ռեգրեսիայի ալգորիթմ:
Գծային ռեգրեսիան ներառում է մի շարք կետերի միջոցով լավագույն համապատասխանության գիծը գտնելը: Այն ի վիճակի է սովորել կապը հատկանիշի կամ մի շարք հատկանիշների և թիրախային փոփոխականի միջև: Օրինակ, այն կարող է օգտագործվել՝ կանխատեսելու այնպիսի հատկանիշների ազդեցությունը, ինչպիսիք են խոնավությունը և ջերմաստիճանը թիրախային փոփոխականի վրա,..
Տվյալների գիտությանն անցնելու 11 քայլ (հաշվետվությունների / MIS / BI մասնագետների համար)
Ներածություն
Հաճա՞խ եք աշխատում Excel-ում հաշվետվությունների հետ: Կամ պարբերաբար ստեղծեք վահանակներ և պատկերացումներ Tableau -ում կամ Power BI-ում: Եթե դուք պատասխանել եք այո ցանկացած հարցի, և ցանկանում եք անցնել տվյալների գիտության , դուք ճիշտ տեղում եք:
Բիզնես հետախուզության (BI) մասնագետները զգալի առավելություն ունեն տվյալների գիտության մեջ անցնող այլ մարդկանց մեծ մասի նկատմամբ: Մտածիր այդ մասին:
Դուք արդեն աշխատում եք տվյալների հետ ամեն օր Դուք տվյալների թիմի մի մասն եք..
Ֆունկցիոնալ ճարտարագիտության կարևորությունը
Առանձնահատկությունների ճարտարագիտությունը տիրույթի գիտելիքների օգտագործման գործընթաց է՝ չմշակված տվյալներից հանելու և ստեղծելու նոր հնարավորություններ, որոնք կարող են օգտագործվել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներում: Այս գործընթացը վճռորոշ քայլ է մեքենայական ուսուցման ցանկացած մոդելի մշակման համար, քանի որ որպես մուտքագրում օգտագործվող հատկանիշների որակը կարող է էապես ազդել մոդելի կատարողականի վրա:
Առանձնահատկությունների ճարտարագիտությունը ներառում է մի քանի քայլ՝ ներառյալ տվյալների և..
Սցենարով իմ ճանապարհը դեպի համալսարան!
Այո՛ Վաղուց է, ինչ նստել եմ էշս ինչ-որ բան գրելու։ Այսպիսով, ես որոշեցի բլոգ գրել մի պարզ սցենարի մասին, որը գրել էի ավելի վաղ այս կեսօրին: Ճիշտն ասած, փորձը զվարճալի էր: Կարծում եմ՝ գրել եմ մոտ 3 րոպեում։ (- Վրիպազերծման ժամանակը)
Որպեսզի իմանաք, ես այս հոդվածը գրեցի Sublime Text-ում… (Այո, ահա թե որքան վատ է իմ կախվածությունը ծրագրավորումից)
Առաքելություն . ելնելով ձեր գնահատականներից՝ գտեք մի շարք հարմար դասընթացներ, որոնց համար կարող եք դիմել համալսարանում: (Պատվիրել..
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..