Публикации по теме 'data-science'


Рассказывание историй с помощью данных
Наука о данных — это многогранная область, требующая широкого спектра навыков, чтобы преуспеть в ней. За почти три года работы в этой области я работал над огромным количеством проектов, связанных с передовой аналитикой данных и задачами машинного обучения, в том числе компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP), кластеризация, классификация, оптимизация и многое другое. Чтобы решить эти разнообразные проблемы, я приложил сознательные усилия для приобретения различных..
Добро пожаловать в мир визуализации данных…
Что такое визуализация данных Визуализация данных  — это практика представления данных и информации в визуальных форматах, таких как диаграммы, графики, карты и другие визуальные элементы. Цель визуализации данных — сделать сложные данные более понятными, доступными и интерпретируемыми. Он включает в себя преобразование необработанных данных в визуальные представления, которые позволяют легко идентифицировать и передавать закономерности, тенденции, отношения и идеи. Визуализация..
Пробит против логистической регрессии
Пробит и логистическая регрессия — это два статистических метода, используемых для анализа данных с бинарными или категориальными результатами. Оба метода имеют аналогичную цель моделирования взаимосвязи между бинарной переменной отклика и набором переменных-предикторов, но они различаются своими предположениями и интерпретацией. Пробит-регрессия предполагает, что бинарная переменная отклика следует нормальному распределению, тогда как логистическая регрессия предполагает, что она..
Как работать с многообразным обучением, часть 3 (машинное обучение)
Развернутая регрессия с максимальной ковариацией: новый многообразный подход к обучению на основе ковариаций для данных облака точек (arXiv) Автор: Qian Wang , Kamran Paynabar . Аннотация: Данные облака точек широко используются в производственных приложениях для контроля, моделирования, мониторинга и оптимизации процессов. Современные методы тензорной регрессии эффективно использовались для анализа данных структурированного облака точек, где измерения на однородной сетке могут быть..
«Раскрытие информации об увольнении сотрудников: шаг за шагом проект машинного обучения Python»
Отказ от ответственности: этот пост был создан с использованием генеративного ИИ — отнеситесь к его содержанию с недоверием! 🔥💥. Начните создавать свои собственные с помощью Cohere . TL;DR: TL;DR: используйте машинное обучение для прогнозирования увольнения сотрудников и принятия превентивных мер. Собирайте исчерпывающие данные о сотрудниках, такие как образование, зарплата, опыт и информация от руководителей. Используйте EDA для определения характеристик, способствующих..
Именованные кортежи: малоизвестный помощник по машинному обучению
Отслеживание нескольких переменных может стать кошмаром при разработке машинного обучения. Вы часто обнаруживаете, что данные могут проходить через несколько функций, и им, возможно, потребуется знать настройки для правильного выполнения своей работы. Часто вы обнаруживаете, что вам нужно сохранить некоторую информацию, когда вы проходите через конвейер машинного обучения. Наиболее распространенные способы сделать это: Словари, в которых мы получаем доступ к данным через ключи (или..
Классификатор спама в Python с нуля
Все мы сталкиваемся с проблемой спама в наших почтовых ящиках. Давайте создадим программу классификатора спама на Python, которая может определить, является ли данное сообщение спамом! Мы можем сделать это, используя простую, но мощную теорему теории вероятностей, называемую теоремой Байя . Математически это выражается как Постановка задачи У нас есть сообщение m = (w 1 , w 2 ,...., W n ), где (w 1 , w 2 ,...., w n ) - набор уникальных слов, содержащихся в сообщении. Нам..