Публикации по теме data-modeling

Публикации по теме 'data-modeling'

Введение в программирование на R - Часть I

Вступление R - это язык и среда для статистических вычислений и графики, которые имеют сходство с языком и средой S. Хотя R можно рассматривать как другую реализацию S, есть некоторые важные отличия. R предоставляет широкий спектр статистических (линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификация, кластеризация и т. Д.) И графических методов и обладает высокой расширяемостью. Язык S часто рассматривается как основной выбор для..

Создание кубика Рубика в React, Three.js и Good Ole ’Javascript

TL; DR - построил интерактивный кубик Рубика с использованием React, Three.js и Vanilla Javascript. Узнал тонну о моделировании данных, дизайне интерфейсов, React, 3D-моделировании и написал статью о том, как все это сложилось. Ознакомьтесь с развернутой версией здесь . Также обратите внимание на репо здесь . Одна из самых сложных задач при входе в мир разработки программного обеспечения - определить, какую технологию или навык изучать дальше. Имея постоянно расширяющуюся..

Какие меры предосторожности необходимо учитывать при использовании «коэффициента детерминации»?

Коэффициент детерминации, также известный как R-квадрат, представляет собой статистическую метрику, используемую для оценки того, насколько хорошо регрессионная модель соответствует данным. Он измеряет долю дисперсии зависимой переменной, которая может быть объяснена независимыми переменными в модели. Другими словами, он указывает процент изменения в …

Этапы проекта анализа данных и машинного обучения для Business Insights

Цифровой век характеризуется огромными объемами данных, и предприятия и отрасли все чаще стремятся извлечь выгоду из этой сокровищницы информации. Успешное использование возможностей анализа данных и машинного обучения может дать бесценную информацию, позволяющую организациям оптимизировать операции, улучшать процесс принятия решений и создавать новые услуги или продукты. Однако извлечение полезной информации из больших наборов данных — непростая задача. Это требует структурированного,..

[Часть 2] Как искусственный интеллект меняет прогнозное обслуживание на основе Интернета вещей: наборы данных и модели машинного обучения

Соавторы Анураг Бхатия , Саурабх Это вторая часть нашей серии Профилактическое обслуживание . В этой статье мы сделаем краткий обзор наборов данных, с которыми, возможно, придется иметь дело, и возможных моделей машинного обучения. Разнообразие наборов данных В этом разделе мы разбили наборы данных по типу анализа возможных сущностей. Анализ датчика . При анализе поведения датчика необходимо учитывать следующие факторы: Общее количество датчиков Импликация:..

Использование Javascript для создания набора данных воронки приобретения

Я работаю аналитиком данных в команде роста в Эхо , где ключевая цель — повысить конверсию регистрации. Мы используем наборы данных воронки привлечения, чтобы получить представление о том, где пользователи уходят в процессе регистрации. Написание вручную всех SQL-запросов, необходимых для этого, потребовало бы много времени и было бы сложным в управлении. Использование комбинации SQL и JavaScript значительно упрощает этот процесс. Для этого я использую Dataform , который предоставляет..

Наука о данных стало проще: моделирование и прогнозирование данных с помощью Orange

Пробовать различные алгоритмы обучения и выполнять прогнозы на основе обученной модели никогда не было так просто! Сейчас вы читаете четвертую часть серии статей Наука о данных . Эта статья посвящена прогнозированию тестовых данных на основе моделей, которые мы обучили с использованием обучающих данных. В большинстве случаев часть моделирования и прогнозирования данных является наиболее интересной, поскольку требует от вас обдумывания и корректировки основных параметров для улучшения..