Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'data-science'
Տվյալների գիտության ներածություն
Իրականում Տվյալների գիտությունը այնքան արագ է զարգանում և արդեն ցույց է տվել հնարավորությունների այնպիսի հսկայական տիրույթ, որ ավելի լայն սահմանում է անհրաժեշտ այն հասկանալու համար: Դա բավականին հեշտ է տեսնել և զգալ դրա ազդեցությունը:
Տվյալների գիտության ամբողջական սահմանում:
Տվյալների գիտության ամուր հարթակը ներառում է մեծ տվյալների ինտեգրում, տվյալների վիճաբանության գործիքներ, տվյալների հայտնաբերում և որոնում, մեքենայական ուսուցում ալգորիթմներ, փորձարարական գործիքներ, թիմային..
Ինչպես է օգտագործվում առավելագույն հավանականության գնահատումը մաս 5 (Մեքենայի ուսուցում)
Հիմնական բաղադրիչի վերլուծության միջոցով խոշոր մոտավոր դինամիկ գործոնների մոդելների գնահատման և եզրակացության մասին և դրա համարժեքությունը քվազի առավելագույն հավանականության գնահատման հետ (arXiv)
Հեղինակ՝ Մատտեո Բարիգոցի
Համառոտագիր. Մենք տրամադրում ենք ասիմպտոտիկ արդյունքների այլընտրանքային ածանցում մեծ մոտավոր գործոնային մոդելի Հիմնական բաղադրիչների գնահատողի համար և ապացուցում ենք, որ բեռնումների ստացված գնահատիչը ասիմպտոտիկորեն համարժեք է իրենց Քվազի առավելագույն հավանականության..
Տվյալներ գրել Snowflake-ին Python-ով (պանդաներով)— — — և ավելին
Ես ուզում էի սկսել կիսվել խնդիրների լուծման որոշ լուծումներով, որոնց վրա շատ ժամանակ էի ծախսել՝ հիմնականում ճանապարհին մարդկային կույր սխալների պատճառով: Այս հոդվածում ես կկիսվեմ Python-ում որոշ զվարճալի տվյալներ ստանալով և գրելով: այդ տվյալները սեղանի վրա Snowflake-ում, օգտագործելով պանդաներ և sqlalchemy:
Առաջինը՝ շրջակա միջավայրի կարգավորում և գրադարանների տեղադրում
Ձեզ անհրաժեշտ ցանկացած գրադարան տեղադրելիս օգտագործեք pip install հրամանի տողում կամ տերմինալում (պատուհան կամ mac):..
Աշխատում է Markov Chain Monte Carlo part3-ի հետ (Մեքենայի ուսուցում + վիճակագրություն)
Մարկովյան շղթայի Մոնտե-Կառլոյի ընդլայնված վարիացիոն քվանտային ալգորիթմներ (arXiv)
Հեղինակ՝ Taylor L. Patti , Omar Shehab , Khadijeh Najafi , Susanne F. Yelin
Վերացական. Վարիացիոն քվանտային ալգորիթմները կարող են զգալի ազդեցություն ունենալ բարձրաչափ օպտիմիզացիայի վրա՝ կիրառելով դասական կոմբինատորիկայի, քվանտային քիմիայի և խտացված նյութի մեջ: Այնուամենայնիվ, այս ալգորիթմների օպտիմալացման լանդշաֆտը հիմնականում ոչ ուռուցիկ է, ինչը հանգեցնում է ոչ օպտիմալ լուծումների՝ տեղական, այլ..
Պանդաների անհրաժեշտությունը տվյալների գիտության համար
տվյալների ներմուծում և ստուգում, բացակայող արժեքներ, սյունակների և տողերի գործողություններ և այլն
Python-ը տվյալների գիտության մեջ տարածված լեզու է և, իհարկե, արտադրության մեջ մեքենայական ուսուցման ամենատարածված լեզուն:
Այնուամենայնիվ, եթե նայեք տվյալների գիտության, վերլուծության և բիզնես ինտելեկտի ամբողջ լանդշաֆտին արդյունաբերության և գիտության ոլորտներում, դուք կհասկանաք, որ Python-ի համար նոր գործիքներով և տեխնիկայով զարգանալու հնարավորություններ կան:
Որպես օրինակ, ժամանակային..
Գործ ունենալ անհավասարակշռված տվյալների հետ
Ինչու չեք կարող անտեսել դասի անհավասարակշռությունը և ինչպես լուծել դրանք
Եթե դուք աշխատում եք դասակարգման մոդելի վրա, հավասարակշռված դասերը հաճախ անհրաժեշտ են, որպեսզի մոդելն աշխատի այնպես, ինչպես սպասվում էր: Ցավոք, մենք միշտ չէ, որ կարող ենք ընտրել մեր տվյալները, և տվյալների գիտության շատ նախագծեր ներառում են տվյալներ անհավասարակշռված դասերով: Սկսած խարդախության հայտնաբերումից մինչև հաճախորդի մերժում, սպամի հայտնաբերում և անոմալիաների հայտնաբերում, որպես տվյալների գիտաշխատող,..
Ինչու ես կընտրեի R-ը Python-ի փոխարեն տվյալների գիտության համար
Բայց դրա պատճառով ինձ պատերազմ մի մեկնաբանեք:
R-ի և Python-ի հետևում գտնվող համայնքները տարբեր են, և դա զգալիորեն ազդում է տվյալների գիտությանը նվիրված փաթեթների մշակման ուղղությունների վրա:
R
R-ի հետևում գտնվող համայնքը կազմված է հիմնականում ակադեմիկոսներից և վիճակագիրներից, ովքեր ունեն ամուր…
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..