Публикации по теме 'data-visualization'
Как заниматься наукой о данных
Как работать с наукой о данных с помощью VSCode
Обзор
Чтобы начать заниматься наукой о данных и проектированием данных, необходимо иметь на своей локальной рабочей станции установку для разработчика ergenomic.
Если вы работаете на Mac M1 или M2, вам необходимо следовать инструкциям, собранным здесь, чтобы иметь эффективную настройку обработки данных.
Расширение VSCode
Важно установить правильный набор расширений VSCode, чтобы иметь оптимизированную настройку для науки о данных...
Следуйте этому шаблону из 10 шагов для потрясающего анализа данных!
Анализ данных подобен обнаружению золота в огромной шахте информации. Поскольку данные продолжают накапливаться, эффективное управление ими и их анализ может показаться сложной задачей. К счастью, существует более простой и эффективный подход к анализу данных.
Этот 10-шаговый метод не только сводит к минимуму ошибки и несоответствия, но также гарантирует более высокую точность и эффективность в достижении ваших целей. Независимо от того, являетесь ли вы опытным аналитиком данных или..
Анализ данных и модели машинного обучения для прогнозирования сердечных заболеваний
Введение
По данным ВОЗ, болезни сердца или сердечно-сосудистые заболевания являются основной причиной смерти во всем мире и ежегодно уносят около 17,9 миллионов жизней. В рамках этого проекта я использовал python3 и строил графики, используя matplotlib и seaborn, и наблюдал различные тенденции между факторами риска сердечных заболеваний. Затем я создал логистическую регрессию , машину опорных векторов (SVM), деревья решений и гауссовские наивные байесовские модели ML, используя..
Стипендии по науке о данных - Полный список сборников.
Наука о данных постоянно описывается как одна из лучших профессий в мире и, конечно же, самая сексуальная работа в 21 веке. Специалисты по обработке данных в среднем имеют степень магистра, и люди больше инвестируют в получение ученых степеней в этой области.
В настоящее время степень Data Science стоит дороже, чем большинство других курсов, и иногда достигает 57 000 долларов. Эта огромная стоимость создает большой барьер для людей, чтобы войти в эту сферу.
Однако существует..
Помимо A / B-тестирования: эксперименты с многорукими бандитами
Исследование стохастического теста k-arm bandit в Google Analytics с помощью выборки Томпсона и моделирования Монте-Карло.
Краткий обзор A / B-тестирования
A / B-тестирование основывается на классическом статистическом тесте на статистическую значимость. Когда мы придумываем новую функцию продукта, мы, вероятно, хотим проверить, полезна ли она, прежде чем запускать ее для всей пользовательской базы. В тесте участвуют две группы: группа лечения (имеющая доступ к новой функции) и..
Сервисы AWS для анализа данных
Традиционно исследование данных можно выполнять, загружая наборы данных в Tableau, экземпляры EC2 или Redshift и углубляясь в них с помощью таких инструментов, как matplotlib и gg plot, но сегодня мы можем анализировать эти данные, не загружая данные в Datawarehouse, hadoop, spark. или узлы кластера.
Вот некоторые ключевые сервисы, которые помогут нам в понимании данных по качеству данных и визуализации данных.
1, AWS Glue. Aws Glue — это управляемый сервис извлечения,..
Что такое визуализация данных?
Визуализация данных в машинном обучении и науке о данных
Визуализация данных — очень важная тема в машинном обучении и науке о данных. Визуализация данных, как следует из названия, представляет собой графическое представление данных, которое помогает понять данные и создает больше информации для анализа.
В этой статье я хотел бы дать вам подробное объяснение данных визуализации .
Что такое визуализация данных?
процесс представления данных с помощью популярных..
Новые материалы
Обзор кода — Миссия невыполнима?
Обзор кода — миссия невыполнима?
3 расширения VsCode, которые помогут вам ориентироваться в коде!
Как новый пользователь Visual Studio Code, мне иногда трудно перемещаться по открывающему и..
BrightFuture (реализация интерфейса Java Future на Golang)
Отказ от ответственности: это моя первая статья на medium.com. Я постарался сделать это по-настоящему простым, и люди, находящиеся на любом этапе своей учебной лестницы, могут извлечь..
Серия блогов по ускорению вывода на основе глубокого обучения — Часть 2 — Аппаратное обеспечение
Глубокие нейронные сети стали обычной практикой во многих приложениях машинного обучения. Их способность достигать человеческой и даже сверхчеловеческой точности сделала их важной вехой в истории..
Технологии для нетехнологов 6: Простое объяснение языков программирования
Одним словом, программирование — это автоматизация, но в более широком смысле — это способ «поручить компьютеру выполнять различные задачи». Инструкции отправляются кодом, и этот код может быть..
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
Неделя 1: 4 июня — 10 июня
Что вы делали на прошлой неделе?
Занятия начались на этой неделе, поэтому большую часть времени я потратил на..
Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv)
Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..
Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте.
В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..