Публикации по теме 'exploratory-data-analysis'
Seaborn Pairplot — Улучшите понимание данных с помощью одного графика
Краткое руководство по использованию Seaborn’s Pairplot в Python
Парный график Seaborn позволяет нам отображать попарные отношения между переменными в наборе данных. Это создает хорошую визуализацию и помогает нам понять данные, суммируя большой объем данных на одном рисунке. Это важно, когда мы изучаем наш набор данных и пытаемся с ним ознакомиться.
Как говорится, картинка красит тысячу слов.
В этом кратком руководстве мы расскажем, как создать базовый парный сюжет с..
Персонализированная диагностика рака
«После секвенирования раковая опухоль может иметь тысячи генетических мутаций. Но проблема состоит в том, чтобы отличить мутации, которые способствуют росту опухоли (драйверы), от нейтральных мутаций (пассажиры).
В настоящее время интерпретация генетических мутаций выполняется вручную. Это очень трудоемкая задача, когда клинический патолог должен вручную проверять и классифицировать каждую генетическую мутацию на основе данных из текстовой клинической литературы. Нам нужна ваша..
Важный контрольный список для любого анализа данных или научного проекта
Контрольный список анализа данных
Этот контрольный список можно использовать в качестве руководства в процессе анализа данных, как критерий оценки проектов анализа данных или как способ оценки качества анализа отчетных данных.
1. Ответ на вопрос
Вы указали тип вопроса анализа данных (например, исследование, причинно-следственная связь), прежде чем касаться данных? Вы определили показатель успеха перед тем, как начать? Поняли ли вы контекст вопроса и научного или..
ЧТО ТАКОЕ EDA И КАК ОНО ВАЖНО В НАУКЕ О ДАННЫХ
EDA (исследовательский анализ данных) — это одна из задач, выполняемых аналитиком данных или специалистом по данным для сбора информации из данных в виде графиков и диаграмм, которые не могут быть идентифицированы только путем просмотра фактического набора данных.
Этот шаг выполняется после шага под названием «Очистка данных». Очистка данных гарантирует, что в наборе данных не будет ненулевых значений/столбцов и в наборе данных не будет выбросов, которые могут исказить результаты.
Итак,..
Одномерный и кластерный анализ Ежегодного социально-экономического приложения США (ASEC)…
Введение
Бюро переписи населения США опубликовало общедоступный файл данных для Ежегодного социально-экономического приложения к текущему обследованию населения (ASEC), собранный в период с 1998 года по настоящее время. Ежегодное социально-экономическое приложение (CPS-ASEC) проводится ежегодно в феврале, марте и апреле. В дополнение к обычным ежемесячным данным о рабочей силе в этом дополнении содержится информация об опыте работы, доходах, неденежных пособиях и миграции лиц в..
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..