Публикации по теме 'data-analytics'
Руководство для начинающих: типы данных и их шкала измерения
Краткое описание типов данных
Данные могут рассказать важную историю. Они рассчитывают, что вы дадите им право голоса.
Прежде чем дать им голос, вы должны понять различные типы данных. Существуют разные способы категоризации данных в зависимости от способа их сбора или их структуры.
На основе сбора данных: данные можно разделить на три типа в зависимости от того, как данные были собраны.
Поперечные данные . Любые точки данных / значения, полученные для нескольких переменных..
Смерть от мультиколлинеарности
Как работа с переменными-предикторами может спасти жизнь вашей модели MLR
Во-первых, мы должны понять, что такое MLR (сокращение от множественной линейной регрессии), чтобы полностью понять концепцию мультиколлинеарности.
MLR оценивает взаимосвязь между одной переменной ответа (также известной как зависимая переменная) с двумя или более переменными-предикторами (также известными как независимая переменная). Например, прибыль является зависимой переменной и полностью зависит от..
Почему у вас возникают проблемы с изучением Data Science.
Мой совет.
2020 год был настоящим приключением.
Этот год казался вечностью, но у нас осталось еще около шести месяцев.
COVID-19 заставил многих людей оставаться дома в определенных ситуациях. Некоторые решили использовать свое новое свободное от карантина время, чтобы научиться новым навыкам для карьеры, такой как наука о данных, с целью получить необходимые знания, чтобы проникнуть в отрасль.
Сначала вы взволнованы и мотивированы. Ваши первые 2–3 недели были наполнены продуктивным..
Хранение данных в R: типы данных
Учебник | R | Типы и структуры данных
Хранение данных: типы данных R
Строительные блоки науки о данных в R
Чтобы заниматься наукой о данных с R, нам нужно хранить наши данные в переменных. В зависимости от того, какие у нас данные, нам нужно будет дать им правильный тип. Выбирая другой тип, мы можем получить доступ к различным инструментам для управления и использования этой переменной позже. Некоторые из них более гибкие, а другие более эффективны с точки зрения вычислений...
SQL Server с Python
Любимая база данных мира + любимый язык мира
Все используют SQL, и все используют Python. SQL является стандартом де-факто для баз данных. С другой стороны, Python - лучший язык для анализа данных, машинного обучения и веб-разработки. Представьте себе обоих вместе.
На самом деле это невероятно легко настроить. Мы можем быстро использовать динамическую природу Python для управления и построения запросов в SQL. Лучшая часть? После настройки ничего делать не нужно.
Оба этих..
Распознавание рукописных цифр с помощью Scikit-learn
Распознавание рукописного текста — это проблема, которая восходит к первым автоматическим машинам, которым нужно было распознавать отдельные символы в рукописных документах.
Набор данных Digits состоит из 1797 изображений размером 8 x 8 пикселей. Каждое изображение представляет собой рукописную цифру в оттенках серого.
Гипотеза:
Набор данных Digits библиотеки Scikit-learn предоставляет многочисленные наборы данных, которые полезны для тестирования многих задач анализа..
В чем разница между контролируемым и неконтролируемым обучением?
Существует два основных метода искусственного интеллекта глубокое обучение (ИИ) и машинное обучение : обучение с учителем и обучение без учителя. Основное различие заключается в том, что один использует помеченные данные, чтобы помочь в прогнозировании результатов, а другой нет. Однако между этими двумя методами и критическими областями есть некоторые различия, в которых один превосходит другой. В этой статье будут объяснены различия, чтобы вы могли решить, какая техника лучше для..
