Публикации по теме 'data-visualization'
Прогнозирование продолжительности дорожно-транспортного происшествия с помощью Python
Общий обзор
В США личные автомобили остаются наиболее распространенным видом транспорта. Большинство из нас зависит от приложений маршрутизации и карт, чтобы добраться до новых мест или даже просто для быстрой проверки условий движения. Одной из самых удобных функций этих приложений является просмотр мест автомобильных аварий в режиме реального времени и их влияние на время в пути.
Почти каждый день перед уходом с работы я проверяю пробки, чтобы понять, по какой автостраде мне..
Как изменить размер фигур в Matplotlib
Обсуждаем, как настроить размер фигур, созданных с помощью matplotlib в Python
Вступление
Изменение размеров фигур, созданных с помощью matplotlib в Python, - обычная задача, когда дело доходит до визуализации данных. В сегодняшнем кратком руководстве мы обсудим несколько возможных способов настройки размера сгенерированных графиков.
В частности, мы обсудим, как это сделать:
Использование matplotlib.pyplot.figure() Использование set_size_inches() путем изменения..
Онлайн-обучение QLIKSENSE в реальном времени, предлагаемое MaxMunus
Что такое QlikSense?
Визуализация самообслуживания QlikSense. Создавайте новые идеи с помощью приложения для визуализации данных, которое может использовать каждый. С QlikSense каждый в вашей организации может легко создавать гибкие интерактивные визуализации и принимать осмысленные решения.
Почему QlikSense?
Импортируйте собственные данные и ощутите всю мощь QlikSense. Бесплатный инструмент визуализации данных, который каждый может использовать на персональном компьютере...
Эффективны ли диаграммы знаний ?Часть 2 (искусственный интеллект)
Оценка классификаторов научных отношений на основе BERT для построения графа научных знаний в коллекциях цифровой библиотеки (arXiv)
Автор: Мин Цзян , Дженнифер Д’Суза , Сёрен Ауэр , Дж. Стивен Дауни
Аннотация: Быстрый рост исследовательских публикаций предъявляет большие требования к цифровым библиотекам (DL) для передовых технологий управления информацией. Чтобы удовлетворить эти требования, пропагандируются методы, основанные на структурах графов знаний. В таких конвейерах на..
Как очистить и подготовить данные для машинного обучения
Узнайте о семи важнейших способах очистки и подготовки наборов данных, прежде чем обучать на них модели машинного обучения и искусственного интеллекта.
По мере увеличения потребности в точном моделировании и принятии решений на основе данных увеличивается распространенность организаций, использующих машинное обучение. С такой растущей зависимостью от алгоритмов и машин для прогнозирования важных бизнес-показателей возникает значительный риск. Если данные, которые вы вводите в..
Проект классификации машинного обучения: определение годового дохода (Python)
Создал модель машинного обучения, чтобы точно предсказать, где доход человека больше или меньше 50 000, с помощью KNN, Nave Bayes, дерева решений, случайных лесов, логистической регрессии GLM. Я использовал пакеты panda, numpy, matplotlib, sklearn.
Недавняя вспышка коронавируса привела к тому, что огромное количество людей подписались на стимулирующие чеки в размере 1200 долларов в Америке после потери работы. Одним из требований для получателей является их годовой доход менее 75 000..
Важность аналитики записей в любом секторе усугубляется, создавая широко распространенные ноу-хау, которые могут предложить полезные…
Аналитика данных обычно применяется ко всем тактикам и активам, необходимым для сбора и анализа важных фактов. Аналитика — гораздо более широкое понятие, включающее в себя не одну методику и тактику обработки записей. Аналитические стратегии могут быть как качественными, так и целевыми, включая статистические устройства или программы и высококачественные исследования качества жизни внутри клинической дисциплины. Он собирает и передает ценные статистические данные из ненужной..
