Публикации по теме 'data-analytics'
Анализ результатов выборов в Бельгии
Более глубокий взгляд на данные
Введение
26 мая 2019 года в Бельгии были организованы федеральные выборы. В этом посте я не хочу обсуждать политические последствия этих выборов. Я хочу поэкспериментировать с данными и посмотреть, что мы можем извлечь из этого.
Более конкретно, я хочу ответить на вопрос: как избиратели изменили свое мнение после прошлых выборов.
Глядя на общий результат, невозможно ответить на этот вопрос. Отметим, что это верно даже тогда, когда в выборах..
Индустрия электронной коммерции – с точки зрения «B-B» и «B-C»
Отгрузка задержана | Ошибка транзакции | Нет в наличии
Эпоха шоппинга, переосмысленная с помощью технологий, существует уже десять лет. Одним щелчком мыши вещи доставляются к вашему порогу. Компании начали зарабатывать миллиарды долларов, просто размещая объявления и побуждая пользователей КУПИТЬ . История не заканчивается зарабатыванием миллиардов долларов, но связана с риском и шансами индустрии электронной коммерции. В этом блоге мы увидим, как шансы и риски можно контролировать..
Анализ данных , Аналитика успеваемости учащихся.
Выступление студентов на экзаменах.
машинное обучение и наука о данных
узнать больше о:
Пример линейной регрессии машинного обучения Пример линейной регрессии машинного обученияtechnolearningspot.blogspot.com
Что такое язык программирования R? Введение и основы R — это язык программирования, разработанный Россом Ихакой и Робертом Джентльменом в 1993 году. R обладает обширным каталогом…..
Обработка данных без усилий
Обеспечение гибкого выбора данных с помощью API SiaSearch
При создании моделей машинного обучения (ML) для очень сложных задач автоматизации важно не только определить правильные модели для правильной работы, но и выбрать подходящие наборы данных для обучения, тестирования и проверки. Хотя выбор набора данных обычно проще для задач машинного обучения на основе структурированных данных, существуют огромные проблемы при использовании технологий, управляемых данными, с..
Специалисты по данным, инженеры данных и инженеры по машинному обучению
Несколько дней назад я слушал подкаст O’Reilly Data Show под названием «Что нужно знать инженерам по машинному обучению». В нем проводилось очень важное различие между учеными данных, инженерами данных и инженерами машинного обучения. По мере развития отрасли в мире данных начинает возникать потребность в различных ролях, поскольку объем работы, связанный с каждым этапом конвейера данных, растет.
Что находится в конвейере данных?
Конвейер данных — это термин, используемый для описания..
Зачем нам нужно контролируемое обнаружение событий в многомерных временных рядах?
Обнаружение контролируемых событий в многомерных временных рядах является важной темой исследований в области интеллектуального анализа данных и имеет широкий спектр приложений в отрасли. Эффективное и точное обнаружение событий помогает компаниям постоянно отслеживать свои ключевые показатели и вовремя предупреждать о потенциальных инцидентах. В этой статье мы увидим, зачем нам нужно контролируемое обнаружение событий в многомерных временных рядах.
В реальных приложениях многие наборы..
Тензорная факторизация для анализа графов в Python
Мы уже знаем, что машинное обучение - удивительная область, и существует большое количество методов для решения проблем. К сожалению, лишь несколько подмножеств алгоритмов очень популярны и широко используются в соревнованиях Kaggle . Но, поскольку мир огромен, существует множество мощных и мало используемых алгоритмов / методов.
В этой статье мы покажем простое применение алгоритма тензорной декомпозиции (TD) к данным графа. Более подробно мы покажем, как применить TF для анализа..
