Публикации по теме 'data-visualization'
Понимание матрицы
Матрицы являются фундаментальными компонентами линейной алгебры и играют решающую роль в различных областях науки о данных, включая машинное обучение, анализ данных и оптимизацию. Операции с матрицами включают выполнение математических операций, таких как сложение, вычитание, умножение и деление. Эти операции позволяют нам манипулировать данными и преобразовывать их в матричную форму, что позволяет нам извлекать важные сведения и решать сложные проблемы. В этом разделе мы изучим свойства..
Обработка данных с помощью JavaScript: напечатано!
Моя книга Обработка данных с помощью JavaScript вышла в печать!
Впервые опубликовано на The Data Wrangler .
Следите за автором в Твиттере, чтобы узнать больше .
Мир данных велик, и ориентироваться в нем самостоятельно может быть сложно. Поскольку данные вокруг нас растут с постоянно растущей скоростью, как никогда важно, чтобы мы могли эффективно и действенно обращаться с данными для поддержки нашего бизнеса и наших клиентов, иметь возможность отслеживать и понимать наши процессы и..
Визуализация данных
Одно изображение лучше тысячи слов .
Одна картинка стоит тысячи слов.
Значение . Графический рисунок передает более сильный посыл, чем слова.
Происхождение: Это высказывание было изобретено рекламным руководителем Фредом Р. Барнардом . Для продвижения рекламы своего агентства он в 1921 году разместил рекламу в Printer's Ink с заголовком « Один взгляд стоит тысячи слов »и приписал его древнему японскому философу.
Почему изображение может быть лучше тысячи слов?
1...
Исследовательский анализ данных с использованием Dora
Автоматизация исследовательского анализа данных и моделирования данных
Исследовательский анализ данных - самая важная часть, с которой мы начинаем работать всякий раз, когда мы работаем с набором данных. Это позволяет нам анализировать данные и работать над первоначальными выводами на основе данных. EDA - это подход, при котором мы суммируем основные характеристики данных с использованием различных методов и в основном визуализации. Перед моделированием данные следует..
Введение в создание динамических и интерактивных графиков с помощью D3
Оживите свои научные данные с помощью D3.js
Я всегда не решался научиться использовать D3.js. Она всегда казалась гораздо менее интуитивной, чем другие библиотеки, такие как matplotlib , о которой я много писал. Однако здесь я пишу руководство по созданию графика в D3 - если вы разрабатываете веб-сайт или веб-приложение и хотите динамическую и интерактивную визуализацию данных, может быть полезно ознакомиться с библиотекой. В этой статье я собрал результаты многих проб и ошибок в..
Прогнозирование победителя FIFA WC 2018:
Я рад поделиться тем, что моя система рейтинга Эло, основанная на искусственном интеллекте и машинном обучении, смогла предсказать исход футбольных матчей в текущем ЧМ с хорошей степенью точности.
Эта система Эло была разработана на основе результатов команд в конце матчей группового этапа и путем агрегирования данных из многих других источников. После этого производительность команд обновляется по результатам каждой игры.
Итак, следующие статистические данные показывают, как..
Портфолио анализа маркетинговых данных специалиста по данным
Анализ маркетинговых данных для портфолио Data Scientist
Пример анализа маркетинговых данных
Введение
Сегодня организации, которые нанимают специалистов по данным, особенно интересуются портфолио соискателя. Анализ маркетинговых данных организации — одно из наиболее типичных приложений науки о данных и машинного обучения. Такой анализ, безусловно, будет хорошим дополнением к портфолио. Вот почему я решил написать эту статью, в которой содержится пошаговое руководство, как сделать..
Новые материалы
Понимание трансферного обучения для медицинской визуализации
Трансферное обучение (также известное как предварительное обучение ImageNet) — это обычная практика глубокого обучения, когда предварительно обученная сеть точно настраивается на новый набор..
Как работает алгоритм Соловая-Китаева, часть 4 (Машинное обучение)
Замечание о количественной форме теоремы Соловея-Китаева (arXiv)
Авторы. Б. Дамлен», Б. Режим А.В.
Аннотация: Проблема поиска хороших аппроксимаций произвольных 1-кубитных вентилей..
Разница между Python и R
Python и R – популярные языки программирования, используемые для анализа данных, статистического моделирования и машинного обучения, но у них есть некоторые ключевые различия в принципах..
7 идей проектов НЛП, которые помогут улучшить ваши навыки НЛП
Обработка естественного языка (НЛП) стала преобразующей силой, которая меняет то, как мы взаимодействуем с информацией и общаемся с машинами по всему миру. НЛП — это область на стыке..
NoSql для хранения данных
Введение
В области больших данных не секрет, что существует множество модных и/или шумных слов, которые полезны только для увеличения вашей самопродажной способности неосведомленной..
На волне искусственного интеллекта: изучение «текущего» потенциала ликвидных нейронных сетей
Жидкие нейронные сети (LNN) — это новый тип искусственных нейронных сетей, которые разработаны так, чтобы быть более адаптируемыми и эффективными, чем традиционные нейронные сети. LNN вдохновлены..
Как использовать множественную v-модель в компоненте | ВУЭ 3
Возможно, вы уже знаете, как использовать v-model в компоненте. Однако в Vue 3 у вас есть возможность использовать несколько директив v-model . Если вы не знакомы с ним, позвольте мне..