Вот несколько супер полезных библиотек, чтобы вы могли максимально использовать R для аналитики. Наука о данных и R - брак, заключенный на небесах, - они сочетаются друг с другом, как шампанское и клубника, желе и мороженое или кокаин и вафли! Но изучение R и знание того, какие библиотеки улучшат ваши навыки работы с данными, могут быть пугающими. Вот пять библиотек, которые сделают вашу аналитику намного более приятной и необходимы для освоения или достижения следующего шага в вашей..

Почему вы должны изучать Python? Что вы можете сделать с Python? Важность языка программирования Python. В сегодняшней статье мы поговорим о Python. Нужно ли изучать Python? Кому следует изучать Python? Что делать, если вы хотите стать инженером по искусственному интеллекту, специалистом по данным или любым другим разработчиком. Python — это язык высокого уровня. Но его немного легче выучить, чем другие языки программирования. Так что каждый может выучить этот язык. А что мы..

В этой статье мы собираемся увидеть и попытаться предсказать цену книги без использования обработки текста НЛП и только с использованием основных методов, а также попытаемся выяснить, как мы можем это сделать и какие результаты мы получаем. Итак, у нас есть множество функций, с помощью которых мы можем попытаться предсказать цену книги. Начнем с импорта необходимых нам базовых пакетов и полученных данных. У нас есть данные о спуске для обучения и тестирования. Давайте..

Используйте Python для упрощения всей подготовительной работы к моделированию с использованием текстовых данных Гитхаб ссылка Введение Перейдите непосредственно к разделу «Конвейер», если он вас больше интересует, чем узнать о быстрой мотивации, стоящей за ним: Конвейер предварительной обработки текста (половина блога). Я рассматривал возможность машинного обучения текстовых данных, но есть некоторые этапы предварительной обработки данных, уникальные для текстовых данных, к..

Метрики модели, которые вы можете использовать для оценки своих моделей, и точность — это лишь одна из многих метрик модели, которые можно использовать для оценки любой модели. Вот несколько показателей модели, которые вы можете использовать для оценки вашей модели: F-показатель точности припоминания (или показатель F1) Вы можете использовать эту формулу для расчета f-показателя припоминания точности: Точность = TP / ( TP + FP ) Отзыв = TP / ( TP + FN ) F-показатель = 2 * точность *..