机器学习

检查可能影响模型的预测力的各种类型错误

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摄影者免费使用声音uns

没有完美的机器学习模型这样的东西。模型的总体报告错误已被纳入其若干来源的贡献。因此,模型的预测能力取决于数据科学家在处理这些错误来源方面的经验。在这篇博客中,我们讨论了机器学习中的12个常见错误。

1.数据收集中的错误

数据收集可以在不同级别产生错误。例如,可以设计一项调查来收集数据。但是,参加调查的个人可能并不总是提供正确的信息。例如,参与者可以输入他们年龄,高度,婚姻状况,收入等的错误信息。当设计用于录制和收集数据的系统时,也可能发生数据收集中的错误。......


使用衍生物来评估明确的积分

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Benjamin O. Tayo的图像

在本文中,我们将建立评估欧拉积分的递归关系:

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对于n = 0,1,2,3,。。。,和A> 0.。后来,我们表明还可以使用差异化评估统计和物理学中的其他积分。

基本情况

派生基本情况,我们知道

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使用此,我们可以计算基本情况(n = 0.), 那是

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使用替代你=一个x, 我们获得

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因此,我们的基础案例由

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递归案例

从基本情况开始并采用等式的左侧和右侧的衍生物相对于一种,我们......


数据科学新闻技术

您需要在今天的数据驱动世界中所需的最佳数据技能以及如何获取它们

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摄影者NESA by Makers.uns

I.介绍

在过去十年中,对具有数据技能的个人的需求飙升。最近使用来自LinkedIn收集的数据的研究表明,美国和全球的大多数顶级技术工作与数据有关,如下图所示:

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数据科学机器学习

随着机器学习的自动化,人类仍然不可或缺地在数据,算法和现实世界之间进行联系

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摄影者安迪凯利uns

I.介绍

随着自动化在机器学习领域越来越受欢迎,可能会想知道人类在机器学习中的作用是否会在某些时候变得不必要。

在构建机器学习模型时,重要的是要记住,该模型必须在现实生活中产生有意义和可解释的结果。这是人类经验进来的地方。人类(合格数据科学专业人员)必须检查算法和计算机产生的结果,以确保结果与现实世界情况一致,并在推荐部署模型之前。......


预测贷款地位的机器学习模型

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摄影者Karla Hernandez.uns

两年前,我与一家筛选采访,使用数据科学和分析来预测其客户的信誉值得注意,以确定他们能够全额偿还贷款的可能性。作为面试过程的一部分,我被分配了一个房屋挑战问题。betway娱乐官网请参阅下面的项目描述和说明。

可以从中下载此问题的数据集github存储库

这里的数据集是复杂的(有50,000行和2列,以及大量缺少值),问题不是很简单。您必须重新检查数据集,然后决定要使用的模型。这个问题将在一周内解决。......


数据科学

在进行数据科学之前,这些问题将帮助您评估您是否为挑战和机遇做好准备

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摄影者Christopher Gower.uns

数据现在被认为是增长最快的多元化的行业之一。因此,公司和组织正试图充分利用他们已经拥有的数据,并确定他们仍需要捕获和存储的数据。此外,对数据科学家的令人难以置信的需求,以了解数字和揭示隐藏的解决方案到凌乱的业务问题。一种最近的研究使用LinkedIn作业搜索工具显示,2020年的大多数顶级技术工作是需要数据科学技能的工作。

凭借数据科学的所有令人兴奋的机会,教育数据科学是获得在这一竞争领域所需的技能和经验的好方法,并在比赛中将您的雇主提供优势。在跳入数据科学领域之前,重要的是检查以下问题以评估数据科学是否真正适合您。......


六个错误,即数据科学的新手可以轻松制作以及如何避免它们

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摄影者Chuttersnap.uns

I.介绍

在数据科学或机器学习中,我们将数据用于描述性分析的数据从数据中汲取有意义的结论,或者我们可以使用数据以便预测目的来构建可以对未经遵守数据进行预测的模型。

作为新手或经验丰富的数据科学家,您的工作取决于数据,这很少完美。正确处理数据质量和完整性的典型问题至关重要,我们审查了如何避免六种常见情景。

II。6数据科学的常见错误

在本节中,我们讨论了六个可能会严重影响数据科学模型的质量的六个常见错误。......


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3世界级大规模开放的在线课程(MOOC)教师,我从我的数据科学之旅中学到

I.介绍

尝试学习数据科学基础的初学者通常面临以下问题:

  1. 我应该采取哪些数据科学课程和以什么顺序?
  2. 我应该从edx,coursera,udemy,datacamp等中采取数据科学课程的哪个平台?
  3. 什么是最佳数据科学大规模开放在线课程(MOOC)专业?

三年前我开始了解数据科学。从一开始就像我在我脑海中的相同问题一样挑战。在从各种平台采取几种数据科学MoOC后,我发现了三项重要的专业,我认为是数据科学中最好的MooC专业。......


数据科学

对数据科学问题的解决方案取决于数据科学志愿者的专业知识和经验,因此没有两个解决方案是一样的

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图像来源:pexels

介绍

数据科学项目的范围和复杂性不同。有时,该项目可以像制作汇总统计,图表和可视化一样简单。它还可以涉及使用时间依赖的数据集来构建回归模型,分类模型或预测。该项目也可能非常复杂和困难,没有明确的指导,可以使用特定类型的模型。在这种情况下,数据科学志愿者或专业人员的任务将提出一个最适合解决项目目标和目标的模型。

我争辩说,数据科学项目的解决方案并非唯一。即使提供了用于使用的模型类型的清晰指导,也可以根据他们在数据科学项目的经验水平范围内各个人因个人而异。......


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数据科学

数据科学能力的时间表取决于级别:基本,中级和高级

I.介绍

对于有兴趣跳入数据科学领域的人,最重要的问题之一是:在数据科学中获得能力需要多长时间?

本文将讨论数据科学能力的典型时间表。获得数据科学能力所需的时间取决于能力水平。在第二节,我们将讨论三级数据科学。在第三节,我们讨论基于兴趣水平获得数据科学能力所需的时间。简短的摘要完成了文章。

这里提供的观点是我的观点,基于我自己的数据科学之旅。......

关于

Benjamin Obi Tayo Ph.D.

物理学家,数据科学教育者,作家。兴趣:数据科学,机器学习,AI,Python&R,预测分析,材料科学,生物物理学

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