Categoría: data science

Python para ciencia de datos es sin dudas el lenguaje mas utilizado. Según sitios de trabajo como Indeed, Glassdoor y Dice, la demanda de científicos de datos continúa creciendo , año tras año, ya que las empresas de todas las industrias dependen cada vez más de conocimientos basados ​​en datos. De hecho, hay muchas rutas

¿Cuáles son los mejores dataset Machine Learning? Después de rastrear la web horas tras horas, hemos creado una excelente hoja de trucos para la alta calidad y diversos dataset machine learning. Primero veamos un par de consejos a tener en cuenta al momento de buscar datasets: Un dataset de alta calidad no debe ser desordenado,

Además de lindos corgies y gatos animados en tu cuaderno Corgis and Cats en Google Colab Estoy trabajando en un proyecto de Deep Learning que necesito entregar en un par de semanas. Desafortunadamente, mi pobre MacBook está teniendo dificultades para procesar todos los datos de mi proyecto y los modelos complejos que estoy generando en

¿Qué es la regresión lineal?, En cualquier negocio hay algunas variables fáciles de medir, como Edad, Género, Ingresos, Nivel de Educación, etc. y hay algunas variables difíciles de medir, como la cantidad de préstamo a otorgar. El número de días que un paciente permanecerá en el hospital, precio de la casa después de 10 años,

La Covarianza y correlación en Machine Learning son muy útiles para comprender la relación entre dos variables continuas. La covarianza indica si ambas variables varían en la misma dirección (covarianza positiva) o en dirección opuesta (covarianza negativa). No hay importancia en el valor numérico de covarianza, solo el signo es útil. Mientras que la correlación

La regresión lineal es un campo de estudio que enfatiza la relación estadística entre dos variables continuas conocidas como variables de predicción y respuesta . (Nota: cuando hay más de una variable predictora, se convierte en regresión lineal múltiple). La variable predictora se denota con mayor frecuencia como x y también se conoce como variable independiente. La variable de respuesta se denota con mayor

Machine Learning para finanzas puede funcionar con magia, aunque no haya magia detrás (bueno, quizás solo un poco). Aún así, el éxito del proyecto de aprendizaje automático depende más de la construcción de una infraestructura eficiente, la recopilación de conjuntos de datos adecuados y la aplicación de los algoritmos correctos. Machine learning para finanzas está

Si las cosas no salen bien en el modelado predictivo, usa XGboost. El algoritmo XGBoost se ha convertido en el arma definitiva de muchos científicos de datos. Es un algoritmo altamente sofisticado, lo suficientemente poderoso como para tratar todo tipo de irregularidades de datos. En este artículo, descubrirá XGBoost y obtendrá una introducción suave de

TensorFlow es una popular biblioteca de software de código abierto de Google. Originalmente, fue desarrollado por el equipo de Google Brain para uso interno de Google. A medida que la comunidad de investigación de AI se hacía cada vez más colaborativa, TensorFlow se lanzó bajo la licencia de código abierto Apache 2.0. El estudio detallado

Las portátiles Jupyter son ​​increíblemente potentes. A diferencia de Google Sheets o Microsoft Excel, pueden manejar grandes cantidades de datos con facilidad. Puede realizar operaciones estadísticas complejas o manipular datos en unas pocas líneas de código. Puede ejecutar for-loops complejos para crear simulaciones de Monte Carlo sin complementos costosos como Crystal Ball . Pero a