Публикации по теме 'data'
RenovateAmes
Кризис на рынке жилья случился уже почти десять лет назад. Вышло множество книг и статей, осуждающих действия банков, а также снят звездный фильм, объясняющий кризис широкой аудитории. В течение девяти лет после кризиса рынок жилья неуклонно рос понемногу, каждый год достигая новых максимумов с 2008 года.
В этом сообщении в блоге рассказывается о проекте, выполненном в классе с набором данных о жилье в Эймсе, штат Айова, найденным на Kaggle . Я буду прогнозировать цены продажи..
Python openpyxl — Добавить цветную рамку к ячейке в электронной таблице.
Скрипт Python, который добавит цветную рамку к ячейке электронной таблицы с помощью openpyxl . Openpyxl — это библиотека, которая позволяет нам взаимодействовать с файлами Excel в Python. Он предоставляет ряд инструментов для чтения, записи, обработки и форматирования данных Excel. Это делает его полезным инструментом для анализа данных и создания отчетов.
Если вы нашли это полезным, пожалуйста, поддержите нас, подписавшись на наш канал YouTube для ежедневного контента по..
Понимание концепции PSPACE в области компьютерных наук, часть 1
Игры с избеганием прошли PSPACE-Complete (arXiv)
Автор: Валентин Гледель , Нацим Ойид
Аннотация: Игры на избегание — это игры, в которых два игрока претендуют на вершины гиперграфа и пытаются избежать некоторых структур. Эти игры изучаются с момента появления игры SIM в 1968 году, но известно лишь несколько результатов по сложности. В 2001 году Слани доказал некоторые частичные результаты по сложности игр «избегающий-избегающий», а в 2017 году Bonnet et al. доказал, что..
Основная цель науки о данных — найти закономерности в данных. Он использует различные статистические методы для анализа и получения информации…
Линейная алгебра – (12 викторин).
Основная цель науки о данных — найти закономерности в данных. Он использует различные статистические методы для анализа и извлечения информации из данных. От извлечения данных, обработки и предварительной обработки Data Scientist должен тщательно изучить данные.
Затем он несет ответственность за прогнозы на основе данных. Цель Data Scientist — делать выводы из данных. Благодаря этим выводам он может помочь компаниям принимать более разумные..
7 лучших практик для обработки данных: овладение искусством управления данными
Моделирование данных — это процесс определения структуры ваших данных для обеспечения эффективного хранения и поиска. Он включает в себя создание логических и физических моделей, часто с использованием таких инструментов, как диаграммы ER или диаграммы UML, для представления отношений и атрибутов данных. Правильный дизайн схемы имеет решающее значение для оптимизации производительности базы данных и предотвращения избыточности данных.
Пример . Представьте себе розничную компанию, которая..
Понимание миграции схемы: это похоже на Git, но для БД.
Я знаю, что вы тщательно следите за тем, чтобы требования были достаточно четкими, прежде чем вы начнете разработку, это включает в себя уверенность в том, что вы правильно проектируете свои базы данных, от отношений до конкретизации вашей схемы, вы обеспечиваете должную осмотрительность и всегда перепроверяете с клиентами, чтобы хорошо ваши предположения периодически, и в конце дня вы, наконец, придете к своему «окончательному» дизайну — а может и нет.
Это реальная жизнь, финал..
SQL для бизнес-аналитиков: извлечение информации из данных
В современном бизнесе, ориентированном на данные, способность извлекать ценную информацию из больших наборов данных является критически важным навыком для бизнес-аналитиков. SQL (язык структурированных запросов) — это мощный инструмент, который позволяет аналитикам эффективно взаимодействовать с данными и манипулировать ими. В этой статье мы рассмотрим, как бизнес-аналитики могут использовать SQL для извлечения ценной информации из данных, принятия обоснованных решений и стимулирования..
Новые материалы
Добавьте токены с помощью клиента Apollo iOS (GraphQL)
В моих предыдущих статьях я показал, как вы можете интегрировать серверную часть на основе GraphQL с вашим приложением iOS с помощью Apollo, а также рассказал о создании запросов и мутаций.
В..
ISLR: перспектива Python: Часть IV — Методы передискретизации
Содержание серии (на данный момент):
Об этой серии . Переподготовка . "Линейная регрессия". Классификация задач . Ресэмплинг — Вы здесь.
Ресэмплинг, что?
Повторная выборка..
Мой недавний путь обучения Python
Я регулярно использовал Python на работе и дома в течение многих лет, но, как правило, это была ситуация, основанная на «проекте», когда мне нужен или нужен определенный инструмент для..
9 2 5
Будучи 17-летним подростком, я всегда хотел путешествовать по миру. В 17 лет я посетил более 10 стран, каждая со своим уникальным опытом.
Но с нетерпением жду, я собираюсь поступить в колледж в..
Как создать свой AI-аватар бесплатно без программирования
Быстрые шаги, чтобы пройти через StableDiffusion
С появлением ИИ мы видим, что благодаря инициативам OpenAI становится доступным все больше и больше вариантов использования...
Обучение метрике для классификации стальных поверхностей — Часть 2
вступление
В последнем посте мы кратко рассмотрели такие понятия, как задача управления поверхностью горячекатаной стали и глубокое метрическое обучение [ Часть 1 ]. Здесь мы реализуем решение..
== VS === VS typeof
(Равенство VS Строгое равенство VS typeof)
В кодировании мы столкнулись с ситуацией, когда нам приходится сравнивать или проверять тип объектов.
Для сравнения и проверки типов у нас есть..