Публикации по теме 'data-science'
Как работают рекомендательные системы (код Python - пример рекомендованного фильма)
В настоящее время мы очень часто слышим слова « Рекомендательные системы », и в основном потому, что они довольно часто используются компаниями для различных целей, например, для увеличения продаж (предложение товаров при покупке → Amazon: пользователи, у которых есть купил это, также купил это) или в предложениях для клиентов, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов (предложение фильма → Netflix), или также в рекламе для таргетинга на нужных людей на основе сходства предпочтений...
3 ежедневных совета по Python — день 6
Это шестой день из серии «3 ежедневных совета по Python».
Вы можете подписаться на мою страницу, чтобы быть в курсе ежедневных советов по Python:
Как наука о данных будет развиваться в течение следующего десятилетия
В сегодняшнем современном сценарии мы видим, что все больше и больше компаний осваивают и по-настоящему раскрывают возможности науки о данных. Большинству предприятий было бы полезно структурировать свои данные, а применение науки о данных можно использовать в различных областях. В будущем у нас будут еще более мощные приложения, и мы упростим процесс, что позволит малым предприятиям и частным лицам использовать преимущества данных и процессов, таких как Глубокое обучение и..
Концепция минимальной длины описания в машинном обучении, часть 2
Обнаружение причин в процессах Хоукса по минимальной длине описания (arXiv)
Автор : Амиркасра Джалалдуст , Катерина Главачкова-Шиндлер , Клавдия Плант .
Аннотация: Процессы Хоукса представляют собой особый класс временных точечных процессов, которые демонстрируют естественное понятие причинности, поскольку возникновение событий в прошлом может увеличить вероятность событий в будущем. Обнаружение лежащей в основе сети влияния среди измерений многомерных временных процессов имеет..
Создание конвейеров машинного обучения с помощью меры Хаусдорфа, часть 3
Оценка меры Хаусдорфа для карт Данжуа (arXiv)
Автор : Лукаш Павелец , Мариуш Урбаньский
Аннотация: Используя рекуррентный метод, разработанный в статье «Оценка меры Хаусдорфа посредством рекуррентности», мы обеспечиваем эффективные нижние оценки правильной — размерной меры Хаусдорфа минимальных множеств гомеоморфизмов окружности, не сопряженных ни с каким вращением.
2. Искажение мер Хаусдорфа при отображениях Орлича — Соболева (arXiv)
Автор : Андреа Чианки , Михаил Коробков ,..
Модель машинного обучения, основанная на аналитике человеческих ресурсов
Основная цель этого блога — аналитически понять убыль в HR, а затем найти решение проблемы с помощью машинного обучения.
Человеческие ресурсы — это отдел организации, который занимается наймом, обучением, администрированием и льготами сотрудников. Организация нанимает несколько сотрудников каждый год и вкладывает много времени, денег и ресурсов для повышения производительности и эффективности сотрудника. Организация выиграет больше, если сможет привлекать и удерживать нужных..
Как читать и писать в файл CSV с помощью Pandas
Чтение CSV из файла с помощью Python и Pandas очень просто, и вам, как специалисту по данным, вероятно, придется делать это много раз.
В качестве примера давайте прочитаем набор изображений , который я собрал из всех картин, которые я смог найти о Рождестве .
Я не буду вдаваться в подробности о том, как мне удалось собрать этот набор данных, но если вам интересно, я ранее создал видео, показывающее, как я собирал изображения с помощью фреймов данных Panda и BeautifulSoup.
Вы..
