Публикации по теме 'data-science'
Обработка исключений в Python
Обработка исключений — это возможность персонализировать и отображать сообщения об ошибках для неисправных компонентов программы.
Независимо от того, разрабатываете ли вы веб-сайт, API, модуль или любой другой продукт на основе Python, возможность эффективной обработки исключений позволяет указать причину ошибки.
Здесь я рассмотрю, как обрабатывать исключения в Python.
Объяснение обработки исключений в Python
Вызывая исключения, вы указываете Python отображать сообщение об..
Точно настроенные преобразователи для многоязычного сопоставления вакансий и соискателей.
Создание полезных вложений текстовой информации в вакансии и резюме для отраслевых рекомендательных систем
Автор Дор Лави , старший научный сотрудник Randstad Groep Nederland
Каждый день в Randstad мы используем рекомендательные системы отраслевого масштаба, чтобы рекомендовать тысячи соискателей нашим клиентам и наоборот; вакансии для соискателей. Наша система рекомендаций по вакансиям основана на разнородном наборе входных данных: биографических данных (резюме) соискателей,..
Освоение функций Python
Нет никаких сомнений в том, что сегодня Python является самым популярным и широко используемым языком программирования. Python гибкий, простой в освоении, с открытым исходным кодом и хорошо поддерживается. Этот универсальный язык программирования НЕОБХОДИМ для всех, кто хочет сделать карьеру в области анализа данных или специалиста по данным. Машинное обучение, глубокое обучение, Интернет вещей и искусственный интеллект, которые в настоящее время находятся на подъеме, также создаются с..
5 лучших библиотек Python для машинного обучения
Благодаря своей простоте и повышенной эффективности Python становится очень популярным языком в отрасли. Эта популярность заставила разработчиков создавать множество библиотек Python для машинного обучения (машинное обучение, если вы новичок в этом). Принцип работы библиотеки заключается в том, что специалистам по данным не нужно тратить много времени на отладку своего кода, и они могут определить, какая библиотека лучше всего подходит для предпринятого проекта. Фактически, многие из..
Когда использовать байесовский подход
5 сценариев, в которых следует рассмотреть байесовское моделирование
Введение
Большинство статистических моделей имеют частотную и байесовскую версии. Выбор между двумя подходами — это не просто выбор между моделями, это скорее выбор между статистическими «языками».
Статистика Frequentist основана на гипотетической повторной выборке данных из базовой истинной модели. Проведите оценку максимального правдоподобия на как можно более простом английском языке. В нем говорится, что..
Как работает обонятельная кора, часть 1 (нейронаука)
Репрезентативный дрейф в первичной обонятельной коре (arXiv)
Автор: Карл Э. Шуновер # 1 , Сара Н Охаши 2 3 , Ричард Аксель 4 , Эндрю Дж. П. Финк # 5
Аннотация: перцептивное постоянство требует, чтобы мозг поддерживал стабильное представление сенсорной информации. Считается, что в обонятельной системе активность первичной обонятельной коры (грушевидной коры) определяет идентичность запаха1–5. Здесь мы представляем результаты электрофизиологических записей..
Нормальное распределение или распределение Гаусса всего за 5 минут
Что такое нормальное распределение в статистике и что такое эмпирическая формула?
В области Науки о данных статистика очень важна, и вы должны изучить все важные темы из статистики.
А в предыдущих статьях я уже говорил о некоторых важных темах, которые включаются в статистику.
Но есть один очень важный термин — нормальное распределение, которое вы должны знать.
В этой статье мы узнаем о том, что такое нормальное распределение и что такое эмпирическая формула в нормальном..
