Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

4 причины, по которым AI / ML не является новым SaaS?

По прогнозам, ИИ станет одним из ведущих сегментов облачных вычислений. Однако AIaaS и SaaS не могли быть более разными. * Привет всем, я буду запускать несколько удаленных идейных вдохновителей AI / ML , чтобы люди в AI / ML могли обмениваться мыслями и оставаться на связи. Если вам интересно, зарегистрируйтесь здесь , чтобы получить больше информации. Согласно недавнему опросу Gartner Survey , более 40% компаний планируют развернуть AI-решения до конца этого года. Однако..

Создайте веб-приложение Stock Sentiment с помощью Flask и разверните его в Интернете

Извлекайте настроения акций из заголовков финансовых новостей, отображайте ежечасные/ежедневные настроения в веб-приложении Flask и развертывайте его в Интернете. В предыдущей статье я объяснил, как извлекать заголовки новостей с веб-сайта FinViz для любой акции перед анализом данных и оценкой их настроений . strong> с использованием библиотеки NLTK Vader . Мы также построили оценки тональности для разных биржевых тикеров. Не стесняйтесь обращаться к статье ниже, чтобы..

Создание диаграммы упаковки кругов с помощью JavaScript

Круговая диаграмма упаковки – это распространенный метод визуализации данных для представления иерархически организованных данных с помощью вложенных кругов. Из-за сходства с древовидной картой , в которой для той же цели используются вложенные прямоугольники, иногда ее называют круговой древовидной картой. Введенные в анализ данных американским математиком Уильямом Терстоном в 1985 году, упаковки кругов в значительной степени раскрывают иерархическую структуру данных. Я хочу..

Лучшее использование слабой конвергенции в машинном обучении, часть 2

Слабая сходимость шаблона для SLOPE и его устойчивых версий (arXiv) Автор : Иван Гейны , Йонас Валлин , Малгожата Богдан . Аннотация: Сортированная оценка L-One (SLOPE) — популярный метод регуляризации в регрессии, который вызывает кластеризацию оцененных коэффициентов. То есть оценщик может иметь коэффициенты одинаковой величины. В этой статье мы выводим асимптотическое распределение НАКЛОНА для обычных функций наименьших квадратов, Хубера и Квантильных функций потерь и используем..

Революционные рекомендации: сила совместной фильтрации в машинном обучении

Введение В огромном океане цифрового контента мы постоянно ищем персонализированный опыт, отвечающий нашим уникальным вкусам и предпочтениям. От онлайн-покупок до потоковых платформ успех современных цифровых сервисов заключается в их способности предоставлять точные рекомендации. За этой магией стоит мощная техника, известная как совместная фильтрация, которая произвела революцию в мире машинного обучения и повлияла на то, как мы взаимодействуем с технологиями. Что такое совместная..

Работа с вероятностными прогнозами, часть 1

Непараметрическое вероятностное прогнозирование временных рядов с помощью представления инноваций (arXiv) Автор: Синьи Ван , Мейджен Ли , Цин Чжао , Ланг Тун . Аннотация: Вероятностное прогнозирование временных рядов предсказывает условные распределения вероятностей временных рядов в будущем с учетом прошлых реализаций. Такие методы имеют решающее значение для принятия решений и планирования с учетом рисков в условиях неопределенности. Существующие подходы в основном основаны на..

Не используйте умножение списка Python ([n] * N)

МНЕНИЕ Не используйте умножение списка Python ([n] * N) Это ловушка Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным программистом на Python, скорее всего, вы либо использовали умножение списков, либо читали об этом в статьях в стиле «классные функции Python». Это потому, что это, несомненно, одна из тех замечательных функций, разработанных для облегчения вашей жизни с Python. Преимущество умножения списка в том, что оно абстрагирует процесс инициализации списка...