Разгледайте предизвикателствата и критериите за оценка за разработване на система за класиране на емисии Класиране на емисията на LinkedIn Постановка на проблема Създайте персонализирана емисия на LinkedIn, която има за цел да повиши устойчивото взаимодействие с потребителите. Въпреки че ангажираността може да бъде оценена чрез проследяване на честотата на активността на потребителите, този метод поставя предизвикателства в приложението в реалния свят. Като алтернатива, оценката..

Данните са навсякъде. От снимките ви в облака до документите ви в устройството, от снимките ви в Instagram до информацията ви относно във Facebook, цялата информация е там в интернет по един или друг начин. Не се ли нуждаем от някой, който да обработва всички тези данни, да ги съхранява и да ги използва, ако е необходимо в бъдеще? И каква трябва да е квалификацията на този Data Scientist? И как ще работят върху тези данни? Какво е Data Science? Data Science е процес на..

loc, iloc, [ ] оператор в скоби, заявка, isin, между Библиотеката на Python pandas предоставя няколко метода за избор и филтриране на данни, като loc, iloc, [ ] оператор в скоби, заявка, isin, между. Тази статия ще ви преведе през основните техники и функции за избор и филтриране на данни с помощта на pandas. Независимо дали трябва да извлечете конкретни редове или колони или да приложите условно филтриране, pandas ще ви покрие. Да се ​​потопим! Съдържание 1. Избиране на..

Въведение Когато учениците за първи път се запознават със статистическо мислене, те обикновено се учат на „често срещано“ разсъждение като инструмент за оценка на параметрите на среда. При този подход статистикът приема предварителен мисловен модел, който използва, за да изчисли дългосрочните честоти (т.е. вероятности) за извличане на конкретна извадка (т.е. извадка с конкретно разпределение на стойности) от околната среда. При физическо извличане на проба от околната среда той използва..

Днес ще споделя как работи пакетът Numpy в Python. Numpy е алтернатива на Python List, но с няколко предимства. Докато Python List поддържа различни функционалности, за Data Science не е възможно да работи върху огромен списък от данни. Numpy поддържа различни математически операции над колекции с висока скорост. Например, имаме два списъка breadths=[5,2,6,8,23] lengths= [1,8,5,3,2] Искаме да умножим всеки елемент от списъка с ширини със съответния елемент от списъка с дължини...