Публикации по теме 'data-analysis'


Полное руководство по PyRapidML
Введение в PyRapidML Ознакомьтесь с приведенной ниже ссылкой, чтобы узнать больше о PyRapidML. Решения для анализа данных с использованием PyRapidML, революционной библиотеки Python: https://medium.com/@zainbalouch3?p=80ce8be1a7c7 Что такое PyRapidML? PyRapidML - это библиотека Python, разработанная Зайном Али в июне 2021 года, и уже через пару месяцев она была включена в топовые библиотеки машинного обучения благодаря чистой документации и простоте использования. PyRapidML -..
Как избежать этих 4 ошибок, которые отнимают много времени при обучении анализу данных
Изучение этих ошибок поможет вам не тратить время на самообучение анализу данных. Если вы когда-нибудь пытались чему-то научиться самостоятельно, вы знаете, что это часто занимает у вас неизмеримо много времени. Это особенно верно, когда дело доходит до обучения анализу данных. От программирования до математики и визуализации данных анализ данных заключает в себе три очень разных навыка, которые требуют различных методов обучения. Не только это, но может быть легко засосать в..
Анализ настроений: обзоры iPhone
Анализ отзывов клиентов имеет решающее значение для доходов и прибыльности компании, поскольку отзывы клиентов могут сильно повлиять на бизнес. Изучая отзывы клиентов, компании могут определить области, требующие улучшения в их брендинге, продуктах и ​​услугах. Это помогает принимать обоснованные решения, которые приводят к снижению скорости оттока. Важным инструментом бизнес-аналитики, который можно использовать, является АНАЛИЗ ОТНОШЕНИЙ, также называемый анализом мнений. Анализ..
Разоблачение преступного мира Сан-Франциско: раскрытие преступлений с помощью классификатора HistGradient
Комплексное исследование соревнований Kaggle: https://www.kaggle.com/c/sf-crime Постановка проблемы . Преступность — большая проблема в Сан-Франциско. Преступление подразделяется на множество категорий, включая нападение, кражу и т. д. Учитывая атрибуты конкретного преступления, такие как время, район и т. д., можем ли мы создать модель, чтобы предсказать, к какой категории относится это преступление? Первым шагом является импорт всех необходимых библиотек, а также обучающих и..
Проверка гипотез в спорте: футбольный пример
Введение: Каждый день почти в каждой отрасли мы ищем способы измерения производительности, сравнивая более свежие данные с той или иной формой исторических данных, чтобы проверить наличие существенных различий. Хотя это может не дать нам точного ответа на наши вопросы, это позволяет нам измерять изменения с течением времени и использовать эти изменения в качестве некоторого порога для будущих решений. Очевидно, мы знаем, что это относится и к спорту. Например, скажем, команда..
Руководство для начинающих по логистической регрессии
Что это такое, как это работает и когда его использовать Если вы хотите заняться машинным обучением, логистическая регрессия просто необходима, когда дело доходит до создания набора инструментов для ваших знаний. Это один из основных строительных блоков машинного обучения. Логистическая регрессия — это простой, но мощный инструмент машинного обучения. Вы обнаружите, что логистическая регрессия используется повсеместно, как в промышленности, так и в научных кругах. Если вы развиваете..
Мультиколлинеарность в науке о данных: понимание и работа с коррелированными функциями
В науке о данных одной из основных задач является создание модели, которая точно предсказывает переменную результата на основе функций, доступных в наборе данных. Однако иногда признаки могут сильно коррелировать друг с другом, что может привести к мультиколлинеарности. Мультиколлинеарность может вызвать проблемы с интерпретацией, точностью и стабильностью модели. В этом посте мы обсудим, что такое мультиколлинеарность, как ее обнаружить и как бороться с ней в Python, используя примеры..