Публикации по теме 'analytics'
Pandas: Stack / Unstack, Pivot_table & CrossTab
Основные методы pandas для работы с объектами MultiIndex
Создание надежного механизма прогнозирования начинается с создания правильного набора данных. В большинстве реальных задач науки о данных мы не получаем чистый и хорошо подготовленный набор данных для построения моделей. В течение всего этого процесса
определяем проблему и объем, определить и создать переменную ответа, получить новые функции, делать много обработки и визуализации данных.
И для всех вышеперечисленных..
Термины и определения в области науки о данных, которые мы используем в Bountiful
В Bountiful мы решаем непростые задачи. Мы делаем отдельные фермы более эффективными, прибыльными и устойчивыми, помогая оптимизировать глобальную цепочку поставок продуктов питания. Это означает более здоровых людей и более здоровую планету. Эти проблемы решаются с помощью самых современных технологий и передовых подходов к машинному обучению. Мы надеемся, что сможем выполнить тяжелую работу, взяв вас с собой в это путешествие. На этой неделе мы открываем тему науки о данных в..
Обучающиеся машины со мной. (Часть вторая)
Серия, в которой я пытаюсь не только понять, но и делать забавные вещи с помощью машинного обучения — с незнакомцами в Интернете.
Добро пожаловать обратно! Если вы впервые сталкиваетесь с этой серией, пожалуйста, ознакомьтесь с первой статьей серии, нажав я . Там мы обсудили регрессию и использовали ее для построения модели, которая могла бы предсказывать позицию команды на основе базовой информации.
На сегодняшнем занятии мы приступим к классификации , создав модель, которая..
Мои магистры наконец-то начались, и в этом весеннем семестре 2019 года я изучаю данные и визуальную аналитику.
Мои магистры наконец-то начались, и в этом весеннем семестре 2019 года я изучаю данные и визуальную аналитику. Курс предназначен для того, чтобы научить меня навыкам визуализации и различным областям программирования из python, SQL, javascript вместе с большим групповым проектом. Честно говоря, учитывая то, как ужасно я программировал в старшей школе, я думал, что с программированием покончено, но теперь я каким-то образом получил удар от занятий информатикой.
Понимание лекционных..
Предписывающий удар: как рискованное решение на четвертом и четвертом изменило мое мышление
В прошлом месяце у нас с другом была возможность побывать на матче AFC South между командой моего родного города — Indianapolis Colts — и Houston Texans. Преодолев отставание в восемнадцать очков в третьей четверти, мы наблюдали за фиаско «Кольтов» в овертайме — если вы его не заметили, я объясню подробнее чуть позже — это действительно заставило меня задуматься о данных, стоящих за этим решением, и о том, как эти идеи могут помочь нам определить, когда стоит стремиться к победе...
DC Comics против Marvel Comics - Исследовательский анализ данных и визуализация данных с помощью R
У кого самый умный, самый сильный, самый быстрый или самый сильный герой или злодей? Как ответить на этот и другие вопросы с помощью R
С детства нас привлекала идея о том, что существуют экстраординарные существа со сверхчеловеческими способностями, нас увлекает мысль о моральных последствиях и обязанностях, которые влечет за собой наличие «дара», которое отличает нас от обычного человека. Нам хочется думать о вечной борьбе между добром и злом и о том, что, возможно, мир может быть..
Как omniX может помочь вам понять ваших клиентов?
Представьте, что однажды вы решили сидеть и смотреть, как каждый покупатель въезжает в ваш магазин… что бы вы могли увидеть? Типы транспортных средств клиентов — это BMW или Toyota, седан или минивэн — время суток, общая продолжительность, кто что купил… это был бы весьма продуктивный день!
Но что, если вы хотите знать больше, чем то, что видно глазу, чтобы действительно понять закономерности и тенденции? А что, если бы у вас было более одного магазина для мониторинга — в нескольких..
