Публикации по теме 'data-mining'
Как объяснить интеллектуальный анализ данных вашему боссу
Как объяснить интеллектуальный анализ данных вашему боссу
Мы живем в мире, полном данных. Количество данных, которые мы собираем, продолжает расти. Эти данные можно превратить в полезную информацию для решения проблем, лечения болезней и стимулирования экономики.
Интеллектуальный анализ данных представляет собой процесс обнаружения новых знаний и новых шаблонов, помогающих узнать то, чего мы, возможно, не знали.
Когда вы впервые думаете об интеллектуальном анализе данных, вы..
5 лучших алгоритмов интеллектуального анализа данных
5 лучших алгоритмов интеллектуального анализа данных
На днях, просматривая https://paperswelove.org/ , я обнаружил интересную статью, которая называлась Десять лучших алгоритмов интеллектуального анализа данных . который пытался объяснить важность наиболее влиятельных алгоритмов интеллектуального анализа данных в исследовательском сообществе.
Стремясь определить некоторые из наиболее влиятельных алгоритмов, которые широко используются в сообществе интеллектуального анализа..
Прогнозировать рейтинги приложений в Google Play Store
Авторы
Рэндалл Берд , Рияж Дхолакия , Суджал Патель и Бипроджойти Пол
Введение
Добро пожаловать в нашу статью! Мы очень рады объяснить и поделиться своими мыслями о том, как прогнозировать рейтинги приложений в Google Play Store . Мы по-прежнему начинаем с основных определений интеллектуального анализа данных и переходим к алгоритмам с нашим набором данных Google Play Store.
Нажмите здесь, чтобы получить доступ к коду на GitHub:..
Вопросы по теме 'data-mining'
Удаление выбросов из кластера k-средних
У меня есть несколько небольших наборов данных, каждый из которых содержит 10 координат XY. Я использую Matlab (R2012a) и k-средства для получения центроида. В некоторых кластерах (см. Рисунок ниже) я могу видеть некоторые крайние точки, поскольку...
23.12.2023
могу ли я использовать числовые функции в модели crf
Возможно/хорошо ли добавлять числовые функции в модели crf? например положение в последовательности.
Я использую CRFsuite . Кажется, все функции будут преобразованы в строку, например. 'pos=0', 'pos=1', которые затем теряют свое значение как...
01.12.2023
Кластеризация Kmeans по разным функциям расстояния в лабораторном пространстве
Задача: Сгруппировать пиксели похожего цвета в CIE LAB с помощью K-средств.
Я хочу использовать CIE 94 для расстояния между 2 пикселями Формула CIE94
То, что я прочитал, было работой Kmeans в «евклидовом пространстве», где позиционные...
13.01.2024
Проблемы при извлечении правил ассоциации с Orange?
У меня есть набор данных с размерами (878049, 6) .
Это выглядит так:
Я хотел бы извлечь правила ассоциации, которые связывают столбец категории с другими столбцами. Таким образом, из документации я попробовал следующее с...
22.11.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..