Публикации по теме 'data-visualization'


Основы машинного обучения — Часть II
Это вторая часть серии статей об основах машинного обучения. Пожалуйста, обратитесь к этой ссылке для части 1. Допущения простой линейной регрессии Ниже приведены основные допущения линейной регрессии: Между X и Y существует линейная связь. Термины ошибок распределяются нормально . Условия ошибки независимы друг от друга. Изменение одного ошибочного термина не должно влиять на другие ошибочные термины. Условия ошибки имеют постоянную дисперсию , т. е. дисперсия не..
Начало работы с соревнованиями по науке о данных Kaggle
Зачем участвовать в соревнованиях Kaggle? Вы учитесь у коллег по работе с данными Вы получаете опыт работы над проблемами из разных областей Вы можете сравнить свои навыки, чтобы узнать свои сильные и слабые стороны Список проблем Kaggle Титаник: машинное обучение от катастрофы Уровень сложности: i) Навыки машинного обучения: легко ii) Навыки кодирования: просто iii)Приобретение навыков домена: легко iv) Доступные учебные пособия: очень подробные 2.Первый..
Простой взлом R Studio, который вы должны знать
Простой прием R Studio, который вам следует знать . RStudio — это инструмент с открытым исходным кодом для программирования на R. Если вы заинтересованы в программировании на R, вам стоит узнать о возможностях RStudio. Это гибкий инструмент, который помогает вам создавать удобочитаемые анализы и хранить ваш код, изображения, комментарии и графики в одном месте . В этой статье мы поговорим о взломе R studio, который должен знать каждый пользователь R: 1. Сочетания клавиш Если вы..
Интерактивные инструменты машинного обучения
Объяснитель CNN: https://poloclub.github.io/ganlab/ Лаборатория GAN : https://poloclub.github.io/ganlab/ Бертвиз: https://github.com/jessevig/bertviz визуальное введение машинного обучения: http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Интерактивная площадка для глубокого обучения Tensorflow — игровая площадка нейронной сети Это метод создания компьютерной программы, которая учится на данных. Он очень слабо основан на том, как..
Анализ данных с программированием на R: Введение в программирование на R.
R — это язык программирования и программная среда для статистических вычислений и анализа данных. Он широко используется статистиками и учеными для обработки данных, визуализации и статистического моделирования. R — это проект с открытым исходным кодом, который можно бесплатно загрузить и использовать. Одним из основных преимуществ R является большой набор библиотек и пакетов, предоставляющих широкий набор функций и возможностей. Эти пакеты разрабатываются и поддерживаются активным..
Визуализация и многое другое Визуализация
На этой неделе мы определенно сосредоточились больше на визуализации данных, и преобразование данных в формат, который может быть прочитан кем-то, кто всецело существует и существует, — это не данные, которые мы явно получили в школе. Я пытался продвинуться вперед и получить опыт работы с безымянными API, где мне намного больше нравился синтаксис и параметры их функций, мне нравится чистое форматирование кода для многих API. . Всегда интересно узнать, как сделать что-то новое со старым API..
Машина опорных векторов: классификация цифр MNIST с использованием Python; Включая мои рукописные цифры
Понимание серии SVM: Часть 3 После предыдущего подробного обсуждения алгоритма SVM я завершу эту серию применением SVM для классификации рукописных цифр. Здесь мы будем использовать базу данных MNIST для рукописных цифр и классифицировать числа от 0 до 9 с помощью SVM. Исходный набор данных сложно обработать, поэтому я использую набор данных, обработанный Джозефом Redmon . Я следил за процедурами конкурса Kaggle, и вы можете загрузить набор данных из самого kaggle . Набор данных..