Публикации по теме 'data-visualization'
Обучение, проверка и тестирование в машинном обучении
Итак, в чем разница между тремя методами?
Алгоритмы машинного обучения — это дарованная Богом технология, помогающая компаниям анализировать массивные данные и делать прогнозы, помогающие их бизнесу расти и добиваться успеха.
Однако данные и модель машинного обучения сами по себе не могут делать надежные прогнозы. Различные наборы данных выполняют разные задачи, позволяя делать прогнозы на основе реальных данных.
Мы углубимся и обсудим разницу между наборами данных для обучения,..
Выбор правильного инструмента для построения информационных панелей данных: рассказ о двух подходах
Откройте для себя силу индивидуальной настройки и простоту готовых решений
Введение:
Когда-то за первенство в постоянно развивающейся веб-разработке и визуализации данных боролись два разных подхода: настраиваемые визуализации с использованием библиотек JavaScript и Angular, а также готовые решения, такие как Tableau. Разработчику-энтузиасту важно взвесить все «за» и «против» этих двух вариантов, прежде чем приступать к визуализации данных. Итак, давайте погрузимся в захватывающую..
Как видео на YouTube становится вирусным
Вы когда-нибудь задумывались, как растет вирусное видео? Мы отслеживали лучших ютуберов, чтобы узнать, как они распространяют свой контент. Они, как правило, регулярно публикуют видео в удобное для них время. За каждым видео стоит работа, но есть и данные и анализ.
Традиционные СМИ, похоже, не исчезнут в ближайшее время. Но с другой стороны, YouTube и другие медиа-звезды — это не тенденция, а реальность. И неоспоримая истина в том, что они здесь, чтобы остаться — и расширить свою..
Освоение настройки гиперпараметров с помощью GridSearchCV в Python: практическое руководство
Введение
Оптимизация гиперпараметров — важный шаг в рабочем процессе машинного обучения, поскольку он может сильно повлиять на производительность модели. Гиперпараметры — это параметры, которые задаются перед процессом обучения и не могут быть изучены во время обучения. Примеры гиперпараметров включают скорость обучения, количество деревьев в случайном лесу или силу регуляризации. Процесс поиска оптимальных гиперпараметров для модели может быть трудоемким и утомительным, особенно при..
Исследовательский анализ данных.
Привет! В этом блоге мы расскажем об основном этапе исследовательского анализа данных (EDA)! Как следует из названия, это тесно связано с исследованием данных, которое часто выполняется на начальном этапе после сбора данных. Это первый шаг в жизненном цикле проекта машинного обучения, который закладывает ключевую основу для разработки функций для извлечения значимой информации из данных.
Данные могут быть представлены в различных измерениях, и, к сожалению, нежелательные выбросы..
Создавайте красивые сюжеты с помощью Seaborn!
Почему Сиборн?
Когда вы выполняете визуализацию данных или пояснительный анализ данных, вы обычно исследуете распределения всех интересных переменных, их совместные распределения или получаете сводную статистику (минимальное, максимальное, среднее значение и т. Д.) По некоторым категориальным переменным. Вам могут быть удобны ваши библиотеки (например, Matplotlib) или пакеты (например, ggplot2). Так почему Сиборн? Действительно, существует огромное количество библиотек визуализации..
"Пока не увижу, не поверю:
Плюсы и минусы инструментов визуализации данных»
В мире, где данные повсюду, превращать числа в интересные идеи — это все равно, что искать сокровища в огромном океане. Думайте об инструментах визуализации данных как о своей надежной карте и компасе, которые помогут вам плыть по волнам информации, чтобы найти скрытые крупицы знаний. Но, как и у всего удивительного, у этих инструментов есть свои хорошие и не очень хорошие стороны. Итак, отправляясь в этот поиск знаний, давайте..
