Публикации по теме 'data-visualization'


Сравнение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования
Введение Я буду сравнивать алгоритмы классификации ML с Python. Логистическая регрессия КНН SVM Наивный Б. Случайный лес Искусственные нейронные сети Ссылка Kaggle для этого ядра: https://www.kaggle.com/burakkahveci/comparison-of-ml-algorithms-for-prediction Created By Burak Kahveci Kaggle: https://www.kaggle.com/burakkahveci Linkedin: https://www.linkedin.com/in/kahveciburak/ Twitter: https://twitter.com/ImpartialBrain Youtube:..
10 простых советов, как начать карьеру в области обработки и анализа данных — Ученая степень не требуется!
Стать специалистом по данным — это сложный и полезный карьерный путь, но его можно достичь даже без степени. Вот несколько шагов, которые следует учитывать: 1. Изучите языки программирования, такие как Python и R, поскольку они широко используются в науке о данных. 2. Изучайте статистику и вероятность, которые являются фундаментальными для науки о данных . 3. Ознакомьтесь с концепциями и методами машинного обучения . 4. Изучите SQL и управление базами данных , поскольку..
Визуализация моих сетевых кластеров Facebook
Месяц назад я наткнулся на блестящий проект @Nicky Case под названием Мудрость и безумие толпы . Эта интерактивная игра показывает, как информация, пристрастия, фейковые новости и поведение распространяются в человеческих сетях. Я настоятельно рекомендую вам попробовать проект, прежде чем читать дальше, поскольку это поможет вам понять контекст. Вывод из проекта отображается прямо перед страницей заключения. Они говорят - « здоровому обществу нужна золотая середина связей внутри..
Алгоритм Time Series ARIMA для прогнозирования почти 500 акций из индекса S&P 500
Подход, использующий библиотеку Pycaret, бета-вариантность и Yahoo Finance для создания метрик для составления будущего портфеля акций. Я хотел бы предсказать и проверить будущие возможные значения того, какие акции менее рискованны, чем другие; основываясь на этом; Я мог определить некоторые показатели экономической теории и статистики; в этом посте я поделюсь некоторыми фрагментами, которые могут предоставить информацию для экспериментов с прогнозами акций, а точнее с моделью..
Моделирование данных в Lakehouse
Несмотря на то, что Lakehouse пытается объединить характеристики Data Warehouse и Data Lake, интегрируя функции ACID и CRUD поверх хранилища объектов, приоритет должен отдаваться подходящим методам моделирования данных, которые широко используются в хранилищах данных. Медальонная архитектура является ключевой концепцией домика у озера, которая включает в себя посадочную зону для необработанных данных в исходном формате, бронзовую зону для необработанных данных, преобразованных в ваш..
Как изменение климата заставляет фермеров в сельских районах Индии лишать себя жизни.
С 1990-х годов в Индии происходит национальная катастрофа. Фермеры совершают самоубийства все более угрожающими темпами. Сама Индия является аграрной страной, около 70% населения которой прямо или косвенно зависит от сельского хозяйства. Количество самоубийств в фермерском секторе в Индии в прошлом году фактически снизилось, но по-прежнему находится на уровне эпидемии по сравнению с остальным миром и оказало огромное давление на законодателей. Эта эпидемия не проходит незамеченной, о ней..
УНИКАЛЬНОСТЬ ПАНД
Pandas — отличная библиотека на Python, но чем она отличается от остальных? Каковы его точки продажи? Зачем этому учиться? Это вопросы, которые будут у вас в голове. Но не волнуйтесь, потому что мы представили вам 15 лучших функций, которые делают Pandas отличным пакетом . Эти функции Pandas являются всеобъемлющими и подробно рассказывают вам об аспектах, которые вы должны знать, прежде чем начать работу с Pandas. Основные функции Python Pandas Ниже приведены лучшие функции..