Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Величие и подводные камни YAML

Я перестал писать на Medium.com и теперь пишу на собственном сайте. Этот пост останется здесь для справки, но он больше не получит обновлений. Вы можете найти его здесь: https://sidneyliebrand.io/blog/the-greatities-and-gotchas-of-yaml Обновление 08–11–2018: Спасибо, Анатолий Бабения , за указание на функцию синтаксического анализа base 60 в документации docker-compose . Это привело к тому, что я нашел еще один отличный ресурс и добавил его вместе с новым контентом в этот..

Машинное обучение в бейсболе

Использование линейной регрессии для определения факторов арбитража заработной платы в эпоху Moneyball Для бейсбольных команд поиск лучших игроков - это главная задача, но стараться не переплачивать тем, в которых вы ошибаетесь, часто бывает спасительной благодатью. Часто клуб рискует не тем игроком и в конечном итоге буквально за него платит. Поэтому я решил попытаться найти способ предсказать, какие факторы будут определять, какой будет зарплата игрока после арбитража. После..

Вероятностное обучение I: теорема Байеса

Узнайте об одной из фундаментальных теорем вероятности на простом повседневном примере. В этом сообщении предполагается, что у вас есть базовые знания о вероятности и статистике . Если вы этого не сделаете, не бойтесь, я собрал список лучших ресурсов , которые мог бы найти, чтобы познакомить вас с этими темами, чтобы вы могли прочитать этот пост, понять его и наслаждайтесь в полной мере . В нем мы поговорим об одной из самых известных и используемых теорем теории вероятностей:..

Настройка среды Python для машинного обучения

Это часть 0 серии «Машинное обучение и анализ данных с помощью Python» на примере реального мира, набора данных о катастрофе «Титаник» от Kaggle. Это будет серия видеороликов, в которых я покажу вам, как использовать Python, Pandas и SciKit Learn для машинного обучения и анализа данных с реальной проблемой. В этой серии я буду пошагово рассказывать, как приступить к решению такой проблемы. Начиная с исследования и визуализации данных, разработки функций, а затем переходя к построению..

Отрасли, занимающиеся машинным обучением и наукой о данных в 2020 году

Машинное обучение и наука о данных крайне необходимы в этих отраслях в 2020 году. Грег Олсен возглавляет команду в Вашингтоне, округ Колумбия, которая занимается исключительно подбором специалистов по данным и машинному обучению в технологической отрасли. Будучи управляющим директором Workbridge Associates, Грег видел, как растет рынок этого набора навыков, и слышал мнение экспертов, стоящих за этим Машинное обучение, наука о данных, вопросы и ответы . Основываясь на своем опыте, он..

Основы искусственного интеллекта: экспоненциальное сглаживание

Широко признано, что розничная торговля заметила, что покупательские привычки людей резко изменились из-за неблагоприятных последствий пандемии. Клиенты стремятся покупать товары по более низким ценам, меньше второстепенных и более важные товары оптом, особенно когда есть нерешенные новости о блокировках в городах. Также наблюдаются заметные сдвиги в тенденциях покупки многих продуктов, включая свежие продукты, продукты с более длительным сроком хранения и предметы ухода за собой. Чтобы..

Мы должны определить, что такое пограничные вычисления

Edge Computing обещает миллионы долларов дохода. Однако у нас пока нет определения, что это такое. Впервые я услышал о периферийных вычислениях еще в 2015 году. С тех пор я работал для стартапов, чтобы внедрить распределенные решения на основе данных для периферии. Похоже, что все (или почти все) знают, что такое периферийные вычисления. Однако все это время я работал в технологической парадигме без четкого определения. На момент написания этого поста нет четкого определения того,..