Публикации по теме 'data-visualization'
Извлечение в прогноз: полный жизненный цикл данных
Цель написания этой статьи — обобщить процесс прогнозного моделирования от изучения данных до развертывания прогноза; чтобы задокументировать мыслительный процесс, стоящий за различными решениями, принятыми в процессе, будь то выбор функций, которые могут помочь повысить точность прогноза, или разработка определенных функций, которые помогут получить больше деталей из данных. Надеемся, что этот документ послужит кратким обзором для начинающих и/или продвинутых, желающих получить общее..
Машинное обучение для прогнозов НФЛ: ретроспектива пятой недели
Фух, пятая неделя не лучшая неделя для моделей. Я так же понял, что игра МИН/ЧИ была урезана из прогнозов. Я включил его сюда, но признаю небольшое несоответствие. На этой неделе я немного подробнее расскажу о двух вещах: точности модели 5 (Ada Boost Classifier) и анализе тенденций сезона. Кроме того, отсутствие точности на этой неделе побудило меня немного больше погрузиться в необработанные данные и соответствующим образом изменить набор обучающих данных. В результате была получена..
Как можно рассказывать истории о своих данных с помощью визуализации.
Это общепризнанный факт, что данные в необработанном виде выглядят довольно беспорядочно для людей, которые не интересуются данными или не понимают их. Как же тогда мы можем сделать данные презентабельными и понятными для таких людей?
«Способность визуализировать данные является важной частью головоломки исследования и использования данных ... опасения поставщиков данных по поводу того, что их данные будут упрощены, неправильно поняты или искажены, также применимы к процессу создания..
A15: продвижение Matplotlib
Настраиваемые галочки и их метки; Логарифмическая шкала; Научная нотация; Номер оси и расстояние между метками оси; Регулировка положения оси; Осевая сетка; Двойные/двойные оси; свойства осевых шипов; 2D графики; заполнить_между; аннотировать текст; подзаговор2сетка; пространство сетки; добавить_оси; карты цветов; контур; Axes3D; каркасы; поверхностные графики, проекции.
Эта статья является частью серии книг Наука о данных с нуля — Могу ли я, чтобы я смог ...
Получение максимальной отдачи от визуализации наборов данных в промышленном контексте
Как визуализация пространства функций проливает свет на влияние самоконтролируемого предварительного обучения
Соавторами являются Кевин Санчис и Tugdual Ceillier
В Preligens много времени и ресурсов посвящается исследованиям и разработкам. Мы являемся частью команды исследователей, которые стремятся применить новые идеи из литературы к приложениям в реальном мире.
В настоящее время, когда наборы данных и модели машинного обучения становятся все более объемными и сложными,..
Валидатор идей проекта краудфандинга с использованием обработки естественного языка
Мотивация
Kickstarter, ведущая платформа для краудфандинга, уже много лет успешно работает для обслуживания инновационных бизнес-идей и амбициозных предпринимателей. На Kickstarter перечислено более сорока тысяч проектов, требующих внимания общественности, а также финансирования. Из 483 942 перечисленных проектов только 37,67% из них были успешно профинансированы, что указывает на потребность в продуктах, которые могут значительно повысить вероятность успеха краудфандинговых..
Как машинное обучение используется с электронными медицинскими записями, часть 5
Применение причинно-следственной карты в двух тематических исследованиях по мониторингу безопасности: корректировка ковариат и прогнозирование результатов с использованием данных электронных медицинских карт (arXiv)
Автор: Брайан Д. Уильямсон , Ричард Висс , Элизабет Стюарт , Лорен Э. Данг , Эндрю Н. Мертенс , Эндрю Уилсон , Сьюзен Грубер .
Аннотация: Реальные данные, такие как административные претензии и электронные медицинские записи, все чаще используются для мониторинга..
