Pytania otagowane jako tools

11
Czy badacze danych używają Excela?
Uważałbym się za naukowca danych czeladnika. Jak większość (tak myślę), robiłem pierwsze wykresy i pierwsze agregacje w liceum i na studiach, używając Excela. Przechodząc przez studia, studia i ~ 7 lat doświadczenia zawodowego, szybko wybrałem narzędzia, które uważam za bardziej zaawansowane, takie jak SQL, R, Python, Hadoop, LaTeX itp. Przeprowadzamy …
37 tools  career  excel 
5
Obraz maszyny wirtualnej dla projektów związanych z nauką danych
Ponieważ dostępnych jest wiele narzędzi do zadań związanych z analizą danych, a instalacja wszystkiego i zbudowanie idealnego systemu jest uciążliwa. Czy istnieje obraz systemu Linux / Mac OS z zainstalowanymi i dostępnymi narzędziami do nauki danych w języku Python, R i innych wersjach open source? Idealny będzie system Ubuntu lub …
24 python  r  tools 
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
2
Księgowość przebiegów i wyników eksperymentów
Jestem naukowcem i lubię testować realne rozwiązania, więc często przeprowadzam wiele eksperymentów. Na przykład, jeśli obliczam wynik podobieństwa między dokumentami, może chciałbym wypróbować wiele miar. W rzeczywistości dla każdego pomiaru może być konieczne wykonanie kilku przebiegów w celu przetestowania wpływu niektórych parametrów. Do tej pory śledziłem wejścia przebiegów i ich …
3
Najlepsze języki do obliczeń naukowych [zamknięte]
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w większości języków dostępna jest pewna liczba naukowych bibliotek komputerowych. Python ma …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
4
Jakie pierwsze kroki powinienem zastosować, aby zrozumieć duże zestawy danych i jakich narzędzi powinienem użyć?
Zastrzeżenie: Jestem kompletnym początkującym, jeśli chodzi o uczenie maszynowe, ale chętnie się uczę. Mam duży zestaw danych i próbuję znaleźć w nim wzorzec. Może istnieć / może nie istnieć korelacja między danymi, albo ze znanymi zmiennymi, albo zmiennymi zawartymi w danych, ale których jeszcze nie zdawałem sobie sprawy, że są …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.