Публикации по теме 'data-mining'
#ThrowbackDecade: 10 моих лучших знаний в области науки о данных
В канун Нового года я встретился со своей группой друзей, и мы все обсуждали моменты, изменившие жизнь, оглядываясь назад. Я просто выбрал тему и подумал, что было бы интересно описать то, чему я научился за последнее десятилетие в качестве профессионала в области обработки данных , работающего в различных областях.
Когда вы будете читать, я уверен, что вы найдёте отклик в некоторых знаниях — возможно, немного раньше или позже, чем я. Не стесняйтесь добавлять (или возражать) любую..
Анализ ассоциаций с использованием алгоритма Apriori на примере
Создание ассоциативных правил в интеллектуальном анализе данных
Считайте себя на супермаркете !!
Вы когда-нибудь задумывались о соседних продуктах с печеньем? В основном это будут пакеты Нам-кин или какой-нибудь другой перекус.
Почему?
Обычно на веб-сайтах и в мобильных приложениях рекомендовать персонализированные элементы для каждого пользователя практически невозможно. Но возможно ли это для физического магазина (скажем, Супермаркета)?
No !!
Так что же делать..
Бесплатные наборы данных для практики обработки и анализа данных
Бесплатные наборы данных для практики обработки и анализа данных
Наборы данных с открытым исходным кодом для анализа данных и практики машинного обучения
Введение
Наука о данных - это очень практичная область, в которой вы учитесь на практике. Лучший способ улучшить свои навыки в области науки о данных и машинного обучения - продолжить работу над несколькими проектами в области науки о данных. Иногда бывает сложно найти подходящий набор данных для вашего проекта. К счастью,..
Подготовка данных : важный этап в машинном обучении
.. так что давайте сначала ответим на вопрос ПОЧЕМУ, для мотивации! 😊
Зачем нам нужна подготовка данных?
Большинство отраслевых экспертов считают, что от 80% до 90% мировых данных неструктурированы, и около 90% из них были созданы только за последние два года. Сегодня анализируется и используется только 0,5% этих непостижимо огромных хранилищ.
Мы не можем передавать необработанные неструктурированные данные непосредственно в визуализацию, надеясь получить почти точные..
Как лучше всего научиться интеллектуальному анализу данных?
Говоря об анализе данных, нам сначала нужно найти источник данных. Таким образом, интеллектуальный анализ данных - очень важный шаг во всем процессе. Но каково именно определение интеллектуального анализа данных? Сначала давайте посмотрим на картинку
На этой картинке перечислены навыки, необходимые для того, чтобы стать аналитиком данных. Вы не можете не вздохнуть, это ужасно!
Итак, начнем с простого примера.
Представьте себе бескрайнее море, мы хотим добыть из моря ценную..
Искусственный интеллект: больше, чем тренд цифрового маркетинга
Эта тема буквально захлестнула СМИ. Это не прогноз о том, что будет с цифровым маркетингом в ближайшем будущем: на самом деле в Интернете уже произошло множество изменений, связанных с цифровым маркетингом ИИ, и их последствия развиваются довольно быстро. Это не случайно: искусственный интеллект рассматривается некоторыми как следующая промышленная революция, которая, безусловно, затронет все аспекты жизни человека. Это не будет и не единственный фактор, который повлияет на это, но это..
17 алгоритмов кластеризации, используемых в Data Science и Mining.
Обзор алгоритмов кластеризации, вариантов их использования, а также их преимуществ и недостатков.
«Если хочешь идти быстро, иди одна; если хочешь уйти далеко, то иди вместе ». - Африканская пословица.
Примечание. Если вы читаете эту статью в браузере на основе хрома (например, Google Chrome, Chromium, Brave), следующий оглавление подойдет. Однако это не относится к другим браузерам, таким как Firefox, в которых вам нужно дважды щелкнуть каждую ссылку, чтобы перейти к нужному..
