Recourant à la validation croisée dans l'apprentissage automatique - mannequins
Parfois, l'apprentissage automatique nécessite que vous ayez besoin de recourir à la validation croisée. Un problème notable avec le partage train / test est que vous introduisez un biais dans vos tests car vous réduisez la taille de vos données d'entraînement dans l'échantillon. Lorsque vous divisez vos données, vous pouvez conserver certains exemples utiles hors de la formation. ...
Recherche de données avec le portail de données fédéral - mannequins
Avant de commencer à rechercher des données à exploiter . gov, le portail de données fédéral, vous devez comprendre une chose: il n'y a pas de données sur le site. Les données. gov contient un catalogue de données, une liste de noms de jeux de données avec des détails tels que des descriptions, des formats et des URL pour obtenir des données et des informations supplémentaires. Les données elles-mêmes ...
Similarité Les métriques utilisées en Data Science - les nuls
Classification et classification sont basées sur le calcul de la similarité ou de la différence entre deux points de données. Si votre jeu de données est numérique - composé uniquement de champs numériques et de valeurs - et peut être représenté sur un graphique à n dimensions, vous pouvez utiliser différentes mesures géométriques pour mettre à l'échelle vos données multidimensionnelles. Un tracé n-dimensionnel ...
Voir ce que vous devez savoir lorsque vous vous lancez en science des données - les mannequins
Traditionnellement, Big Data est le terme pour les données qui a un volume, une vélocité et une variété incroyables. Les technologies de base de données traditionnelles ne sont pas capables de gérer les mégadonnées - des solutions plus innovantes basées sur les données sont nécessaires. Pour évaluer votre projet pour savoir s'il est considéré comme un projet Big Data, tenez compte des critères suivants: Volume: Entre 1 téraoctets / an et 10 pétaoctets / an Vitesse: ...
Analyse temporelle pour la prévention et la surveillance du crime - mannequins
Analyse temporelle des données criminelles activité criminelle basée sur le temps. Vous pouvez analyser les données temporelles sur la criminalité afin d'élaborer des analyses prescriptives, soit par le biais des méthodes traditionnelles d'analyse de la criminalité, soit à l'aide d'une approche axée sur la science des données. Savoir comment produire des analyses prescriptives à partir de données temporelles sur la criminalité vous permet de ...
Les 9 lois de Data Mining: un guide de référence - les nuls
Thomas Khabaza, pionnier des données ses «neuf lois de l'extraction de données» pour guider les nouveaux chercheurs de données à mesure qu'ils se mettent au travail. Ce guide de référence vous montre ce que chacune de ces lois signifie pour votre travail quotidien. 1ère Loi de Data Mining, ou "Business Goals Law": Les objectifs d'affaires sont l'origine de chaque ...
Diagrammes de dispersion: technique graphique pour les données statistiques - mannequins
Contrairement à un diagramme tige-feuille, Le diagramme de dispersion est destiné à montrer la relation entre deux variables. Il peut être difficile de voir s'il existe une relation entre deux variables simplement en regardant les données brutes, mais avec un nuage de points, tous les modèles qui existent dans les données deviennent beaucoup plus faciles à voir. Une dispersion ...
Le Big Data Paradox - les nuls
Vous trouverez une nuance sur l'analyse de Big Data. Il s'agit vraiment de petites données. Bien que cela puisse sembler déroutant et aller à l'encontre de l'ensemble de la prémisse, les petites données sont le produit de l'analyse des données volumineuses. Ce n'est pas un nouveau concept, et il n'est pas familier aux personnes qui ont fait l'analyse de données pour n'importe quelle longueur de ...
S'exécutant en Parallel Python for Data Science - les nuls
Sont aujourd'hui multicœurs (deux ou plusieurs processeurs dans un paquet unique), certains avec plusieurs processeurs physiques. L'une des limitations les plus importantes de Python est qu'il utilise un seul noyau par défaut. (Il a été créé à une époque où les cœurs simples étaient la norme.) Les projets de science des données exigent beaucoup de ...
Le D3. Bibliothèque js pour la visualisation des données - nuls
D3. js est une bibliothèque JavaScript open-source qui a pris d'assaut le monde de la visualisation de données depuis sa première sortie en 2011. Elle a été créée (et est maintenue) par Mike Bostock - célèbre gourou de la visualisation de données et éditeur graphique pour le New York Times. Vous pouvez utiliser cette bibliothèque pour créer des documents de données de haute qualité (D3) dans ...
Raclage, collecte et manipulation des outils de science des données - dummies
Si vous avez besoin de données pour soutenir une entreprise analyse ou une pièce de journalisme à venir, web-scraping peut vous aider à trouver des sources de données intéressantes et uniques. Dans Web-scraping, vous configurez des programmes automatisés, puis laissez-les parcourir le Web pour trouver les données dont vous avez besoin. Voici des outils gratuits szome que vous pouvez utiliser pour ...
Tracés de tige et de feuille: Technique graphique pour les données statistiques - variables nominales
-Et-leaf plot est un dispositif graphique dans lequel la distribution d'un ensemble de données est organisée par la valeur numérique des observations dans l'ensemble de données. Le diagramme se compose d'une "racine", montrant les différentes catégories d
Prédiction et surveillance de la criminalité spatiale - les nuls
Vous pouvez utiliser les technologies SIG, la modélisation de données et les statistiques spatiales avancées. produits pour la prédiction et le suivi de l'activité criminelle. Les données spatiales sont des données tabulaires qui sont affectées à des informations de coordonnées spatiales pour chaque enregistrement de l'ensemble de données. Plusieurs fois, les ensembles de données spatiales ont un champ qui indique un attribut date / heure pour chaque ...
Résoudre les problèmes du monde réel avec les algorithmes de voisinage les plus proches - dummies
, En particulier - sont largement utilisés pour comprendre et créer de la valeur à partir de modèles dans les données d'entreprise de détail. Dans les paragraphes suivants sont deux cas puissants dans lesquels ces algorithmes simples sont utilisés pour simplifier la gestion et la sécurité dans les opérations quotidiennes de détail. Voir les algorithmes de k-plus proches dans ...
L'impact des données de streaming et du CEP sur les mégadonnées - mannequins
Le traitement a un impact énorme sur la façon dont les entreprises peuvent faire un usage stratégique des mégadonnées. Grâce aux données en continu, les entreprises peuvent traiter et analyser ces données en temps réel pour obtenir un aperçu immédiat. Il faut souvent un processus en deux étapes pour continuer à analyser les résultats ...
Text Outils d'analyse pour le Big Data - les nuls
Voici un aperçu de certains des acteurs de l'analyse de texte marché de données. Certains sont petits tandis que d'autres sont des noms familiers. Certains appellent ce qu'ils font de l'analyse de texte de données volumineuses, tandis que d'autres se contentent de l'utiliser comme analyse de texte. Attensity pour le big data Attensity est l'une des sociétés d'analyse de texte originales ...
Le problème de ne compter que sur une seule analyse prédictive - des mannequins
Comme vous l'avez probablement deviné pas une activité unique - pas plus que ses résultats une fois pour toutes. Pour que la technique fonctionne correctement, vous devez l'appliquer encore et encore au fil du temps. Vous aurez donc besoin d'une approche globale adaptée à votre activité. Le succès de votre projet d'analyse prédictive dépend de multiples ...
Le What in Data Journalism - nuls
Le quoi, en journalisme de données, renvoie à l'essentiel de l'histoire. Dans toutes les formes de journalisme, un journaliste doit absolument pouvoir aller droit au but. Gardez-le clair, concis et facile à comprendre. Lors de l'élaboration de visualisations de données pour accompagner votre travail de journalisme de données, assurez-vous que l'histoire visuelle est facile ...
Les limites des données dans Predictive Analytics - mannequins
Comme avec de nombreux aspects de tout système d'entreprise, de données est une création humaine - donc il est susceptible d'avoir des limites sur sa convivialité lorsque vous l'obtenez pour la première fois. Voici un aperçu de certaines limitations que vous êtes susceptible de rencontrer: Les données peuvent être incomplètes. Valeurs manquantes, même l'absence d'une section ou d'une ...
Importance du groupement et de la classification en science des données - variables
L'objectif des algorithmes de classification et de classification pour donner du sens et extraire de la valeur à partir de grands ensembles de données structurées et non structurées. Si vous travaillez avec d'énormes volumes de données non structurées, il est logique d'essayer de partitionner les données en une sorte de regroupement logique avant de tenter de l'analyser. Clustering and ...
Analyse des séries temporelles dans l'analyse statistique des mégadonnées - variables nominales
Une série chronologique est un ensemble d'observations d'une seule variable collectée au fil du temps. Avec l'analyse des séries temporelles, vous pouvez utiliser les propriétés statistiques d'une série chronologique pour prédire les valeurs futures d'une variable. Il existe de nombreux types de modèles qui peuvent être développés pour expliquer et prédire le comportement d'une ...
Le paradigme de programmation MapReduce - les nuls
MapReduce est un paradigme de programmation conçu pour permettre le traitement distribué parallèle de grands ensembles de données , en les convertissant en ensembles de tuples, puis en combinant et en réduisant ces tuples en plus petits ensembles de tuples. En termes simples, MapReduce a été conçu pour prendre de grandes données et utiliser l'informatique répartie parallèle pour transformer les grandes données ...
Les types de visualisation de données - les nuls
Une visualisation de données est une représentation visuelle conçue pour transmettre le sens et l'importance des données et des données. Étant donné que les visualisations de données sont conçues pour un large éventail de publics, d'objectifs différents et de niveaux de compétences différents, la première étape de la conception d'une excellente visualisation de données consiste à connaître votre audience. ...
Where in Data Journalism - dummies
Sont toujours plus pertinentes que d'autres. D'où vient une histoire, et où va-t-elle? Si vous gardez ces faits importants à l'esprit, les publications que vous développez sont plus pertinentes pour leur public cible. L'aspect où dans le journalisme de données est un peu ambigu, car il peut ...
Astuces pour créer des modèles déployables pour Predictive Analytics - pour les mannequins
Afin de garantir le déploiement modèle que vous construisez, vous devrez réfléchir au déploiement très tôt. Les parties prenantes doivent avoir leur mot à dire sur le modèle final. Ainsi, au début du projet, assurez-vous que votre équipe discute de la précision requise du modèle prévu ...
Rôle de l'ETL traditionnel dans les mégadonnées - mannequins
Les outils eTL combinent trois fonctions importantes (extraire, transformer , load) nécessaire pour obtenir des données d'un environnement de données volumineuses et les placer dans un autre environnement de données. Traditionnellement, ETL a été utilisé avec le traitement par lots dans les environnements d'entrepôt de données. Les entrepôts de données permettent aux utilisateurs métier de consolider les informations pour analyser et rendre compte des données pertinentes ...
Le When in Data Journalism - les nuls
Comme le dit le vieil adage, le timing est tout. C'est une compétence précieuse de savoir comment remettre à neuf les anciennes données afin qu'elles soient intéressantes pour un lectorat moderne. De même, en journalisme de données, il est impératif de garder un œil sur la pertinence contextuelle et de savoir quand est le moment optimal pour élaborer et publier une histoire particulière. Quand ...
Traditionnelle et Advanced Analytics pour le Big Data - les nuls
Que fait maintenant votre entreprise avec toutes les données ses formes? Le Big Data nécessite de nombreuses approches d'analyse, traditionnelles ou avancées, en fonction du problème à résoudre. Certaines analyses utiliseront un entrepôt de données traditionnel, tandis que d'autres analyses tireront parti de l'analyse prédictive avancée. La gestion holistique des données volumineuses nécessite de nombreuses ...
Formation, validation et test dans l'apprentissage automatique - les nuls
Dans un monde parfait, vous pouvez effectuer un test sur des données que votre algorithme d'apprentissage automatique n'a jamais appris auparavant. Cependant, attendre de nouvelles données n'est pas toujours réalisable en termes de temps et de coûts. En tant que premier remède simple, vous pouvez diviser vos données de manière aléatoire en ensembles de formation et de test. La division commune est ...
La plus importante compétence d'exploration de données - les nuls
N'ont de valeur que si un décideur est disposé à agir sur eux. En tant que chercheur de données, votre impact sera aussi important que votre capacité à persuader quelqu'un - un client, un dirigeant, un bureaucrate du gouvernement - de la véracité et de la pertinence de l'information que vous devez partager. ...
Quelles sont les propriétés clés d'un ensemble de données? - des nuls
Avant toute analyse statistique, il est essentiel de comprendre la nature des données analysées. Vous pouvez utiliser EDA pour identifier les propriétés d'un ensemble de données afin de déterminer les méthodes statistiques les plus appropriées à appliquer aux données. Vous pouvez étudier plusieurs types de propriétés avec des techniques EDA, notamment: ...
Visualisation avec Knime et RapidMiner pour l'apprentissage automatique - les mannequins
Ont terriblement mal vu les données abstraites, Parfois, la sortie d'apprentissage automatique devient extrêmement abstraite. Vous pouvez utiliser un outil de sortie graphique pour visualiser la manière dont les données apparaissent réellement. Knime et RapidMiner excellent dans cette tâche en vous aidant à produire facilement des graphiques de haute qualité. Leur utilisation pour divers types de données ...
En utilisant l'écosystème Python pour la science des données - les nuls
Vous devez charger des bibliothèques pour effectuer des tâches en Python. Voici un aperçu des bibliothèques que vous pouvez utiliser pour la science des données. Ces bibliothèques peuvent effectuer plusieurs fonctions pour le data scientist. Accès aux outils scientifiques à l'aide de SciPy La pile SciPy contient une foule d'autres bibliothèques que vous pouvez également télécharger ...
En utilisant les statistiques spatiales pour prévoir la variation environnementale dans l'espace - les nuls
Par nature les variables dépendent de l'emplacement: elles changent avec les changements de localisation géospatiale. Le but de la modélisation des variables environnementales avec des statistiques spatiales est de permettre des prédictions spatiales précises afin que vous puissiez utiliser ces prédictions pour résoudre des problèmes liés à l'environnement. Les statistiques spatiales se distinguent de la modélisation des ressources naturelles parce qu'elles ...
En utilisant les techniques de visualisation pour communiquer Data Science Insights - mannequins
Toutes les informations et perspectives du monde inutile s'il ne peut être communiqué. Si les spécialistes des données ne peuvent pas communiquer clairement leurs résultats à d'autres, des informations potentiellement précieuses peuvent rester inexploitées. En suivant les meilleures pratiques claires et spécifiques en conception de visualisation de données, vous pouvez développer des visualisations qui communiquent de manière très ...
Quel est le centre des données? - les nuls
Identifient le centre d'un ensemble de données avec plusieurs mesures récapitulatives différentes. Ceux-ci incluent les trois grands: moyenne, médiane et mode. Vous calculez la moyenne d'un ensemble de données en additionnant les valeurs de tous les éléments et en divisant par le nombre total d'éléments. Par exemple, supposons qu'un petit ensemble de données se compose du nombre ...
Outils de visualisation Web - mannequins
Ces deux outils de visualisation de données valent le détour. Ces outils sont un peu plus sophistiqués que beaucoup d'autres disponibles, mais avec cette sophistication vient des sorties plus personnalisables et adaptables. Un peu de travail dans votre poche L'environnement d'analyse et de visualisation Web, ou Weave, est l'invention du Dr Georges ...
Qu'est-ce que Hadoop? - les nuls
Hadoop est un outil de traitement de données open-source développé par Apache Software Foundation. Hadoop est actuellement le programme incontournable pour gérer d'énormes volumes et variétés de données, car il a été conçu pour rendre l'informatique à grande échelle plus abordable et plus flexible. Avec l'arrivée de Hadoop, le traitement de masse de données a été considérablement amélioré ...
Qu'est-ce que Business-Centric Data Science? - les mannequins
Dans l'entreprise, la science des données sert le même objectif que la veille économique: convertir les données brutes en informations commerciales que les chefs d'entreprise et les gestionnaires peuvent utiliser pour prendre des décisions informées. Si vous disposez d'un grand nombre de sources de données structurées et non structurées qui peuvent être complètes ou non ...
Données Sources de gouvernements du monde entier - mannequins
Les États-Unis ne sont que l'un des nombreux gouvernements qui partagent des données avec le public. Bien que vous ne trouviez pas exactement la même gamme ou les mêmes types de données de tous les pays, vous constaterez que la plupart des pays ont des données à partager. Il existe également des organisations intergouvernementales et à but non lucratif qui offrent des ressources de données internationales. OFFSTATS. ...
Le choix des éditeurs
Tableaux et pointeurs en C ++ - le nom du tableau des mannequins
Est un pointeur sur le tableau lui-même. Le tableau est une séquence de variables stockée en mémoire. Le nom du tableau pointe vers le premier élément. C'est une question intéressante sur les pointeurs: Pouvez-vous avoir un en-tête de fonction, comme la ligne suivante, et juste utiliser sizeof pour déterminer comment ...
Boost Bibliothèques et C ++ - mannequins
De nombreux développeurs utilisent les bibliothèques Boost car elles fournissent un code de haute qualité une partie de Boost est en train d'être normalisée pour être incluse dans la bibliothèque standard. L'une des meilleures choses à propos de Boost est que la bibliothèque elle-même est gratuite. Le site Web de Boost tient à faire savoir aux développeurs qu'ils ne ...
Casser les programmes Mis à part C ++ - les mannequins
Le programmeur peut casser un seul programme en fichiers sources distincts généralement appelés modules. Ces modules sont compilés séparément dans le code machine par le compilateur C ++, puis combinés au cours du processus de génération pour générer un seul programme. Ces modules sont également connus par les geeks du compilateur en tant qu'unités de traduction C ++. Le processus de combinaison ...
Le choix des éditeurs
Comment régler les paramètres via l'affichage d'informations sur votre Nikon D5200 - mannequins
L'information l'affichage ne sert pas uniquement à vérifier les paramètres de prise de vue actuels; Cela vous donne également un accès rapide à certains des paramètres les plus critiques. La touche de cette fonction est le bouton Information Edit, situé à l'arrière de l'appareil photo, à droite du viseur. Voici comment cela fonctionne: Afficher les informations ...
Met en surbrillance le mode d'affichage sur votre Nikon D7100 - mannequins
En mode d'affichage hautes lumières sur votre Nikon D7100 pense que l'appareil photo peut être surexposé clignoter dans le moniteur de l'appareil photo. L'un des problèmes de photo les plus difficiles à corriger dans un programme de retouche photo est connu sous le nom de surbrillance dans certains cercles et de surbrillance dans d'autres. Les deux termes signifient que les zones les plus claires de ...
Comment régler les paramètres via la bande de contrôle Nikon D3300 - les tétines
Présentes en bas à gauche Au coin du Nikon D3300, le bouton i active une bande de contrôle qui vous donne un accès rapide à certains paramètres de prise de vue critiques. Voici comment utiliser la bande de contrôle pour la photographie dans le viseur: Affichez l'écran d'informations. Vous pouvez le faire en appuyant sur le bouton Info. Appuyez sur le bouton i. Le haut ...
Le choix des éditeurs
Comment imprimer vos diapositives et notes Keynote - Les tétines
Lorsque vous créez une présentation dans Snow Leopard Application Keynote, vous ne pouvez pas toujours vouloir imprimer des documents. Cependant, si vous présentez un long diaporama avec beaucoup d'informations que vous aimeriez que votre public se souvienne, rien ne vaut les documents qui incluent des images réduites de vos diapositives (et, facultativement, les notes de votre présentateur). Vous pouvez ...
Comment réorganiser ou supprimer les signets - les mannequins
Safari enregistre vos signets et vos dossiers de signets dans l'ordre dans lequel vous les créez, en les ajoutant au bas d'une liste toujours croissante. Si vous continuez à ajouter des marque-pages au menu Signets sans les placer dans des dossiers, vous pouvez constater que vous avez un nombre de signets gazillion indiqué bon gré mal gré et que vous ne vous en souvenez plus ...
Pour ouvrir et utiliser l'iDisk de Snow Leopard - les mannequins
Avec un compte MobileMe actif, iDisk est disponible et vous fournit un espace de stockage supplémentaire. Pour connaître l'espace de stockage utilisé et pour configurer l'accès à votre dossier Public, ouvrez les Préférences Système, cliquez sur l'icône MobileMe, puis sur le bouton iDisk pour afficher les paramètres. Vos paramètres iDisk sont disponibles dans les Préférences Système. Le ...
