Публикации по теме 'data-visualization'
Использование Matplotlib для анализа тенденций движения акций
В этом руководстве мы узнаем, как использовать визуализацию данных в Python для изучения тенденций в оценке, ликвидности и операционной эффективности компаний.
Мы также будем извлекать исторические финансовые данные из моего API на TenQuant.io . Вы можете бесплатно зарегистрировать ключ API на сайте - вы получите доступ к финансовой отчетности и ценам, датируемым еще 2010 годом, полученным непосредственно из базы данных SEC. Зарегистрируйте свой ключ API и храните его в надежном..
Решение проблемы науки о данных - визуальный подход
Решение проблемы науки о данных - визуальный подход
Для учеников с визуальным восприятием
В этом посте я покажу вам несколько классных геопространственных визуализаций с использованием Folium, включая отображение временных вариаций и наложение биннинга данных на карту Foium, чтобы получить более глубокое понимание ваших геопространственных данных. Этот пост можно использовать в качестве руководства для исследовательского анализа геопространственных данных.
Главный вопрос, на..
Линейная регрессия: денежный шар - часть 1
Статистический пример популярной спортивной истории
Обзор
Одна из самых захватывающих историй спортивной аналитики, ставшая популярной благодаря фильму Moneyball 2011 года, команда Oakland Athletics 2002 года создала историю, выиграв 20 игр подряд с 13 августа по сентябрь 2002 года.
Большая часть успеха команды «Окленд Атлетикс» (обычно называемой «А») в этом сезоне приписывается их генеральному директору Билли Бину и бывшему заместителю генерального менеджера Полу ДеПодеста...
Градиентный спуск, ясно объясненный в Python, часть 1: тревожная теория.
Одна из первых вещей, с которой вы обязательно столкнетесь, когда впервые войдете в область машинного обучения и науки о данных, — это градиентный спуск. Но вопрос в том, что именно ЕСТЬ градиентный спуск? Что оно делает? Это одно или есть разные версии Gradient Descent? К концу этой статьи вы сможете ответить на все эти вопросы.
К концу этой статьи у вас будет (надеюсь):
Понял, что на самом деле ЯВЛЯЕТСЯ градиентным спуском и что он делает. Узнайте о различных «вкусах»..
Красивая визуализация данных в Python
Придаем EDA гламурный облик.
На этой неделе наши новые сотрудники PISB начали свой путь в области машинного обучения со своей первой задачи: исследовательского анализа данных, и мы были поражены тем, как много они узнали всего за 3 дня. Наставниками студентов были Аболи Марате и Аюш Дас . Из всех участников Кирти Палве и Нил Дешпанде выделялись своей прекрасной работой, которая поразила наших судей. Здесь мы хотели бы представить их работу в виде краткого руководства,..
Поезд против Вал против тестового набора
Помню, когда я только начинал свое путешествие по машинному обучению, я был сильно ошеломлен. Много технического жаргона. Какие-то удобоваримые, какие-то и вовсе идут выше головы.
Если ты новичок, я тебя чувствую. Это новая серия, которую я запускаю, чтобы объяснить некоторые из распространенных жаргонов в сообществе машинного обучения. Каждый пост будет коротким, по существу, без лишних слов и достаточно интуитивно понятным для любого новичка. Так что будьте начеку.
Набор..
Наука о данных: дорожная карта для новичков
Что вызывает шумиху по поводу этого модного слова «Data Science»?
Наука о данных - это инструмент, который превращает данные в реальные действия. К ним относятся машинное обучение, технологии баз данных, статистика, программирование и предметно-ориентированные технологии. Речь идет о продуктивном сборе, анализе, передаче и моделировании данных вокруг нас. Наука о данных включает, экспериментирование, Исследовательский анализ, аналитика, бизнес-аналитика и т. Д., Наиболее популярными..
