Публикации по теме 'data-mining'
Чему я научился как инвестиционный аналитик после первого курса по науке о данных (на R)
Некоторые хорошие уроки, и это стоит времени
Когда моя бизнес-школа Калифорнийского университета в Беркли Хаас предложила своим выпускникам пройти аудит последних популярных курсов в бизнес-школе, я ухватилась за эту возможность.
Я не специалист по данным, но, поскольку я работаю в области управления капиталом, я проявляю большой интерес к анализу данных. Недавно я лично посетил вводное занятие по Описательному и прогнозному анализу данных и хотел узнать, как алгоритмы данных могут..
Динамическое программирование для подобия последовательностей
Динамическое программирование для подобия последовательностей
Существует много способов математически описать разницу между двумя последовательностями слов или символов. Мы могли бы посмотреть на набор символов в двух строках или сохранить порядок и исследовать каждую как упорядоченную последовательность, назначить разные штрафы за вставки и замены и т. д. Сходство Жаккара, косинусное сходство и евклидово расстояние — это другие способы сравнения. две строки, и в зависимости от вашего..
Обнаружение знаний в базах данных
Наука о данных — это наука об извлечении знаний из данных путем выявления в них закономерностей. Обнаружение знаний в базах данных (KDD) — это одна из методологий выявления закономерностей в данных, или, другими словами, это процесс осмысления данных.
В каждой области, такой как медицина, астрономия, финансы, розничная торговля, маркетинг и т. д., происходит огромный рост базы данных, невозможно анализировать и интерпретировать данные вручную. Для анализа этих данных необходимо..
Метрики для логистической регрессии
На приведенном выше рисунке показано, насколько грешно просто развертывать свою модель, не измеряя ее подходящими метриками.
Для специалиста по машинному обучению возможность оценивать производительность различных моделей так же важна, как и возможность их обучения. Самый простой способ измерить производительность модели классификации — вычислить ее точность, но точность не рисует всей картины, потому что некоторые модели демонстрируют высокую точность, но не являются хорошими..
Бесплатные книги по машинному обучению и науке о данных
В Интернете есть множество бесплатных книг и статей, которые могут помочь нам освоить науку о данных и области машинного обучения, но найти их все как-то сложно.
Поэтому в этой статье я постарался собрать как можно больше книг, которые находятся в свободном доступе в Интернете. Тип книг зависит от их страниц!
Очень приятно, что вы комментируете в конце этой статьи и предлагаете больше бесплатных книг для завершения этой статьи или этого репозитория GitHub .
SELECT title FROM books..
Сбор данных
зачем интеллектуальный анализ данных?
данные сейчас растут, и их объем со временем становится все больше и больше. Объем данных увеличился в геометрической прогрессии. Например, в 2009 году объем данных составлял около 0,8 зеттабайт, а в 2020 году — около 35 зб. Как мы знаем, когда объем данных увеличивается, информация, которую мы можем получить из этих данных, может быть потеряна.
Поскольку данные генерируются автоматически, нам нужно автоматическое решение для преобразования этих..
Как интеллектуальный анализ данных изменит тенденции цифрового маркетинга и почему?
В эту эпоху технологических достижений успех каждого бизнеса, организации или стартапа во многом зависит от их способности эффективно искать и обрабатывать данные. Примечательно, что в деловой терминологии в основном считается, что указанная задача является довольно важной и удовлетворяет потребности коммерческих фирм в продвижении универсальности и значимости за счет объединения с новыми и передовыми технологиями, такими как искусственный интеллект, машинное обучение, обработка..
