Публикации по теме 'analytics'
Руководство для начинающих по библиотекам Data Science на Python
Место, где можно начать хобби или карьеру в области науки о данных.
Данные - это то, что сегодня движет всеми отраслями. От количественных трейдеров, анализирующих и прогнозирующих тенденции фондового рынка, до специалистов в области здравоохранения, прогнозирующих серьезность и вирусность пандемий новорожденных, данные являются ключевым фактором, общим для всего. Небольшие объемы данных легко анализировать с помощью калькулятора или электронной таблицы Excel, но как только вычисления..
На этой неделе машинного обучения, 8 июля 2016 г.
Лучшие истории о машинном обучении на этой неделе, в том числе предсказание слепоты, выращивание продуктов питания, пивоварение и многое другое!
Машинное обучение - одна из самых захватывающих областей в мире. Каждую неделю мы открываем для себя что-то новое, что-то удивительное, что-то революционное. Это невероятно, но может быть и подавляющим. Вот почему мы создали This Week in Machine Learning! Каждую неделю мы публикуем тщательно подобранный список историй о машинном обучении в..
Глубокое обучение для бизнес-задач
Методы глубокого обучения оказались прорывом во многих областях машинного обучения, таких как классификация изображений, обработка естественного языка или обучение с подкреплением. Однако мы все еще ждем, чтобы увидеть преимущества этих методов в отношении более бизнес-ориентированных вариантов использования, таких как классификация оттока, сегментация поведения или прогнозирование. В настоящее время эти проблемы основаны на более традиционном подходе контролируемого обучения с ручной..
Что такое показатели классификации?
Итак, у вас первое собеседование на работу в области науки о данных вашей мечты. Вы начинаете болтать с интервьюером и отвечаете на все вопросы о поведении. В чем твоя самая большая сила? Твоя самая большая слабость? Вы уже знаете эти ответы, потому что это те же ответы, что вы давали в бесчисленном множестве других интервью. Затем собеседование переходит к более техническим вопросам, и вас спрашивают о регрессе. Вы также используете все, что узнали на курсах статистики, чтобы ответить..
Журнал - Руководство по методам измерения расстояний для кластеризации K-средних
В этом руководстве я попытался охватить различные типы и особенности расстояний, которые можно использовать в кластеризации K-средних.
Начнем с краткого введения в кластеризацию. Кластеризация - это задача разделения точек данных на несколько групп таким образом, чтобы точки данных в тех же группах были более похожи на другие точки данных в той же группе, чем на точки в других группах. Проще говоря, цель состоит в том, чтобы разделить группы с похожими характеристиками и распределить..
Библиотеки визуализации данных для разработчиков React в 2019 году
React второй год подряд входит в тройку самых любимых и признанных библиотек профессиональных разработчиков со всего мира. И неспроста. Позвольте мне описать его основные преимущества для создания пользовательских интерфейсов:
Компоненты системы можно многократно использовать, а написание пользовательских компонентов - в основном безболезненный процесс. Легкая кривая обучения. Благодаря наличию виртуальной модели DOM она подходит для масштабируемых и..
Открытый исходный код: декларативное отслеживание для приложений React
Основные продуктовые группы The New York Times вкладывают значительные средства в React.js, и мы создаем совершенно новую веб-платформу для всех наших продуктов. В рамках этого у нас была редкая возможность переосмыслить то, как мы делаем многие вещи, включая получение данных , объединение приложений , рекламу, отслеживание и аналитику.
Традиционно проблемы отслеживания и аналитики в нашем приложении были «закреплены» постфактум. То есть мы часто использовали DOM как источник..
