Публикации по теме 'data'


Когда и почему не использовать машинное обучение?
Различия между использованием и неправомерным использованием Data Science и машинного обучения Наука о данных и машинное обучение сильно потрясли мир, особенно за последние 5–6 лет. По словам Хэла Вариана, главного экономиста Google, «в следующие 10 лет самая привлекательная работа - это статистика. Люди думают, что я шучу, но кто бы мог подумать, что компьютерные инженеры будут самой сексуальной работой 1990-х? » Слова - «Data Scientist: Самая сексуальная работа 21 века»..
Готовое портфолио аналитика данных
Анализ данных — это область, которая быстро растет, и поэтому потребность в аналитиках данных возрастает. Однако с ростом числа аналитиков данных на рынке важно выделиться среди потенциальных работодателей. Один из способов сделать это — создать портфолио аналитика данных, демонстрирующее ваши навыки, опыт и прошлые проекты. В этой статье мы обсудим шаги, которые вы можете предпринять для создания эффективного портфолио аналитика данных. Шаг 1: Определите свои цели и целевую..
Понимание анализа номограмм, часть 2 (медицинская разведка)
Номограмма для прогнозирования утечки цемента из внутрипозвоночного канала у пожилых пациентов с метастазами в позвоночник: модель, прошедшая внутреннюю проверку Автор: Сюэдун Ши , Юньпэн Цуй , Юаньсин Пань , Бин Ван , Минсин Лэй Аннотация: Цель: это исследование было направлено на оценку переменных риска для прогнозирования утечки цемента из внутрипозвоночного канала, особенно среди пожилых пациентов с метастазами в позвоночник после лечения чрескожной..
Регрессионный анализ для бизнеса
Регрессионный анализ для бизнеса Регрессионные модели — это первый шаг к машинному обучению. Чтобы понять линейную регрессию, мы должны сначала понять регрессию на простом примере. Допустим, у вас есть строительный бизнес. Простая линейная регрессия может помочь вам найти взаимосвязь между доходом и температурой с доходом в качестве зависимой переменной. Если есть несколько переменных, вы можете использовать логистическую регрессию, которая поможет вам найти взаимосвязь между..
Как работает стохастическое сопоставление, часть 2 (расширенная статистика)
Идеальная выборка моделей стохастического сопоставления с отказом (arXiv) Автор: Томас Масанет , Паскаль Мойаль Аннотация: В этой статье мы представляем небольшую вариацию алгоритма Кендалла «Доминируемая связь из прошлого» (DCFTP) для ограниченных цепей Маркова. Он основан на управлении (обычно немонотонной) стохастической рекурсией (обычно монотонной). Мы показываем, что этот алгоритм особенно подходит для моделей стохастического сопоставления с ограниченным терпением,..
Раскройте тактику футбольных команд, используя динамическое искажение времени!
Введение Область анализа спортивных результатов быстро развивается благодаря технологиям, предлагающим новые способы улучшения результатов игроков. В командных видах спорта с мячом, таких как футбол или баскетбол, местоположение игроков и мяча измеряется и регистрируется для анализа. Однако современные системы, которые анализируют эти журналы, сосредоточены в первую очередь на описательной статистике и не отражают основную стратегию игроков и команд. Это сложная задача для профессионалов..
Лучший практический курс по машинному обучению 2022 года
Машинное обучение (МО) затрагивает многие аспекты нашей жизни. От стен Facebook до рекомендаций Netflix, Google Maps и даже беспилотных автомобилей — машинное обучение лежит в основе всего этого. В 2022 году все больше и больше компаний используют его в своей деятельности, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов и получить конкурентное преимущество. ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ? Это наука, которая позволяет компьютерам действовать без предварительного программирования...