Публикации по теме 'data-visualization'
Введение в графические структуры данных
Структуры данных — это просто способы организации данных.
Я уверен, что вы знакомы с списком или массивом , линейной упорядоченной последовательностью значений. Это ваш список покупок, ваших дел, чтения, чего угодно.
Давайте познакомимся с еще более захватывающей областью нелинейных графиков!
Но сначала немного основ:
Граф состоит из объектов, соединенных линиями.
В JavaScript (и информатике в целом) мы называем эти объекты и линии вершинами и ребрами .
Преимущество..
Демистифицируйте повторное открытие с помощью машинного обучения
Традиционная розничная торговля, несомненно, переживает беспрецедентные времена, и поэтому трудно точно сказать, как будет выглядеть будущее розничной торговли. Поскольку мы помогаем вашей компании строить это будущее, нет необходимости слепо в него входить. С помощью современных систем данных мы можем указать путь вперед.
Хотя все, что мы наблюдаем сейчас во время пандемии COVID-19, безусловно, в новинку, существует множество аналогичных данных, таких как исторический трафик в сравнении..
Простое сравнение производительности моделей
Для любого проекта машинного обучения производительность модели играет очень важную роль. На основании этого мы можем решить, хороша модель или нет.
В реальных задачах машинного обучения нам приходится применять несколько моделей и выбирать лучшие на основе их производительности. Как новичок, я всегда стараюсь найти новые способы эффективной оценки производительности моделей. Мы все знаем, что визуализация данных помогает нам очень хорошо понять закономерности и идеи данных. У меня..
Начало работы с Kaggle
Вступление
Kaggle - это удивительное сообщество для начинающих специалистов по обработке данных и практиков машинного обучения, которые собираются вместе для решения проблем, связанных с наукой о данных, в условиях конкуренции. Многие статистики и специалисты по обработке данных соревнуются в дружественном сообществе с целью создания лучших моделей для прогнозирования и анализа наборов данных. Любая компания, у которой есть набор данных и проблема, которую необходимо решить, может..
Будущее машинного обучения
Машинное обучение Машинное обучение — одна из самых горячих тем в современном техническом мире, и оно скоро будет править миром. Беспилотные автомобили и роботы Google получают много внимания в прессе, но настоящее будущее компании — в машинном обучении . », технология, которая позволяет компьютерам становиться умнее и персональнее.
Как это будет, если компьютер будет действовать и думать как человек… Возможно ли это? ДА, вот что такое машинное обучение. Мы собираем огромное количество..
Выберите DataScience в качестве карьера
Наука о данных сейчас кажется «самой популярной» карьерой
Что такое наука о данных?
Наука о данных - это область больших данных, которая стремится предоставить значимую информацию из больших объемов сложных данных.
Наука о данных - это область, связанная с очисткой, подготовкой и анализом данных. Наука о данных - это общий термин, в котором применяются многие научные методы. Например, математика, статистика и многие другие инструменты, которые ученые применяют к наборам..
Объединение фактических данных с смоделированными данными в машинном обучении
Использование Монте-Карло для моделирования большего количества данных из заданного образца данных
При машинном обучении вам нужно много данных, поэтому иногда имеет смысл объединить фактические данные с смоделированными данными, чтобы найти правильные закономерности в данных или для построения модели.
Центральный предел говорит о том, что чем больше размер набора данных, тем лучше, поскольку среднее значение совокупности приближается к среднему значению выборки, когда размер выборки..
