Публикации по теме 'data-analytics'
Настоящее имя, стоящее за статистическими терминами, которые вы используете
Иногда вы не можете уложить в голове всю информацию и определения определенной темы или инструмента.
Представьте себе ситуацию, когда кто-то пришел и начал спрашивать вас об определенном определении, и, услышав его, вы можете подумать, что никогда раньше не слышали о таком, но все наоборот, и вы потеряли половину оценки!
Сегодня я познакомлю вас с некоторыми статистическими терминами, которые, скорее всего, вы используете, но не знаете названия основного зонтика, который их..
Руководство для начинающих по алгоритмам машинного обучения: их сильные и слабые стороны
Алгоритмы машинного обучения — это набор математических моделей и статистических методов, которые используются для обучения компьютера выполнению задач без явных инструкций. Эти алгоритмы предназначены для изучения данных и улучшения их производительности с течением времени. Основная идея машинного обучения состоит в том, чтобы позволить компьютеру учиться на собственном опыте, как это делает человек.
Другими словами, это программы, которые могут изучать скрытые закономерности из..
Причинный вывод с помощью CausalPy
Этот пост представляет собой краткое введение в причинно-следственный вывод с практическим примером, взятым из книги Причинно-следственный вывод для храбрых и правдивых . Обратите внимание, что я просто взял примеры из книги и реализовал их в CausalPy, чтобы придать им немного байесовского колорита. Оригинал статьи, в которой исследовался вопрос, можно найти здесь .
Причинный вывод - это процесс оценки причинного эффекта на основе данных наблюдений. В этом контексте у нас обычно есть..
Реализация дизайна аналитики — Обсуждение — Набор данных Iris: модель прогнозной аналитики
Источник набора данных: Набор данных Iris из библиотеки SKLearn .
Исследовательский анализ данных
проверка корреляции данных
мы можем видеть здесь, что длина лепестка и ширина лепестка имеют высокую корреляцию выше 95%. затем следует длина чашелистика, которая имеет довольно высокую корреляцию с длиной лепестка и шириной лепестка более 80%.
коробочные диаграммы
мы можем видеть из диаграмм, для setosa этот вид имеет наибольшую ширину чашелистика из всех..
Переход к науке о данных
В последнее время часто используются слова данные , наука о данных и большие данные , потому что мы наблюдаем экспоненциальный рост возможностей, которые предлагают эти слова. Данные — это факты и статистика, собранные вместе для справки или анализа. Данные — это все для человека и всей страны. Как люди, данные прошлого хранятся на основе опыта, поскольку мы учимся на повседневных сценариях. За последние годы он стал одним из актуальных материалов для решения задач. Исследователи..
Перспективы цифрового производства на 2023 г.
3 главных тренда для перехода к Индустрии 4.0 в 2023 году
Производители борются с инфляцией, ростом процентных ставок, снижением маржи за счет роста прямых затрат на материалы и т. д. Это приведет к переходу от ажиотажа к цифровым операциям (т. е. к Индустрии 4.0) к сосредоточению внимания на как мы можем использовать это, чтобы либо увеличить, либо сократить расходы» .
Замедлять; что такое Индустрия 4.0 или другие модные словечки, такие как «Умное производство» и «Цифровые..
Разница между машинным обучением и глубоким обучением
Получите хорошее представление о машинном обучении и глубоком обучении. Также научитесь различать эти два термина, а не использовать их взаимозаменяемо.
Количество поисковых запросов, таких как «Машинное обучение» и Искусственный интеллект» , увеличилось, когда люди пытаются изучить и понять эти сложные термины и понять их потенциал. использует. Компании также больше полагаются на специалистов по обработке и анализу данных и инженеров по машинному обучению в решении задач по..
