Den här artikeln publicerades som en del av Data Science Blogathon. Introduktion I alla typer av datavetenskapliga projekt över olika domäner är EDA (exploratory data analytics) den första go-to-analysen, utan vilken analysen är ofullständig eller nästan omöjlig att göra. Ett av huvudmålen i många multivariata analyser är att förstå sambanden mellan […]
Den här artikeln publicerades som en del av Data Science Blogathon. Inledning Maskininlärningsmodeller är skräp i soplådor, och det är viktigt att ta itu med eventuell saknad data innan du matar den till din modell. Saknade data i din datauppsättning kan bero på flera orsaker som 1) Datan var inte tillgänglig. 2) Den […]
Den schweiziska teknikleverantören ABB sa den 16 februari att de levererar multispektrala bildsystem för EarthDaily Analytics (EDA) planerade flotta med 10 satelliter.
Den här artikeln publicerades som en del av Data Science Blogathon. Inledning Phonepe, Google Pay (Tez) är allestädes närvarande namn i det indiska betalningsekosystemet och de två bästa spelarna i området. Enligt Phonepe pulsrapport har den 133 miljoner aktiva användare per månad per juli'21. För kvartalet 3-21 var de totala transaktionerna 526.8 Cr […]
Den här artikeln publicerades som en del av Data Science Blogathon. Introduktion Blir morgondagen en solig dag? Vilka är chanserna att en student kommer in på det drömuniversitetet? Dessa och många fler verkliga "beslutsscenarier" behöver en standardmekanism. Steg i logistisk regression kan mycket enkelt anges som en uppskattning av […]
Översikt Förstå hur EDA görs i Python Olika steg involverade i den utforskande dataanalysen Utföra EDA på en given datauppsättning Inledning Utforskande dataanalys, populärt känd som EDA, är en process för att utföra några inledande undersökningar på datamängden för att upptäcka strukturen och innehållet i given datauppsättning. Det är ofta […]
Inledning I den här artikeln kommer vi att lösa Loan Approval Prediction Hackathon som är värd för Analytics Vidhya. Detta är ett klassificeringsproblem där vi måste klassificera om lånet kommer att godkännas eller inte. klassificering hänvisar till ett prediktivt modelleringsproblem där en klassetikett förutsägs för ett givet exempel på […]
Den här artikeln publicerades som en del av Data Science Blogathon. Källa: Bild Ämnesidentifiering är en metod för att identifiera dolda ämnen i enorma mängder text. Tekniken Latent Dirichlet Allocation (LDA) är en vanlig ämnesmodelleringsalgoritm som har fantastiska implementeringar i Pythons Gensim-paket. Problemet är att avgöra hur man extraherar högkvalitativa […]
Den här artikeln publicerades som en del av Data Science Blogathon. Översikt I den här artikeln kommer vi att gå igenom datauppsättningen för kronisk njursjukdom och göra den fullständiga analysen av densamma. Vårt huvudmål kommer att vara att förutsäga om en individ kommer att ha kronisk njursjukdom eller inte baserat på de data som tillhandahålls. […]
Multichipmoduler är nu viktigare än någonsin, även om grundkonceptet har funnits i decennier. Med effekterna av Moores lag och andra faktorer som utbyte, effekt och processval har skälen till att dela upp det som en gång skulle ha varit en enda SOC i flera tärningar och integrera dem i en enda modul blivit... Läs mer
Det har varit mycket uppmärksamhet i nyheterna nyligen om AT&T och Verizon som rullar ut sina första implementeringar av sub-6GHz 5G radioaccessnätverk (RAN). Noterbart har FAA och flygbolagen uttryckt allvarliga farhågor om potentiella säkerhetsproblem för flygplans autopilot och landningssystem. Som ett resultat av dessa… Läs mer