Requisito previo: comprensión de la regresión logística La regresión logística es el tipo de análisis de regresión que se utiliza para encontrar la probabilidad de que ocurra un determinado evento. Es el tipo de regresión más adecuado para los casos en los que tenemos una variable dependiente categórica que solo puede tomar valores discretos. El … Continue reading «Regresión logística usando Statsmodels»
¡Hay más datos que se producen diariamente en estos días de los que se produjeron en los siglos pasados! En tal escenario, la ciencia de datos es obviamente un campo muy popular, ya que es importante analizar y procesar estos datos para obtener información útil. Pero ahora la pregunta es «¿Qué lenguaje usar para Data … Continue reading «Los mejores lenguajes de programación para la ciencia de datos en 2020»
En este artículo, discutiremos cómo realizar un análisis exploratorio de datos en el conjunto de datos de Iris. Antes de continuar con este artículo, hemos utilizado dos términos, es decir, EDA e Iris Dataset. Veamos un resumen sobre estos conjuntos de datos. ¿Qué es el análisis exploratorio de datos? El análisis exploratorio de datos (EDA) … Continue reading «Análisis de datos exploratorios en el conjunto de datos Iris»
Requisito previo: Array de gráfico de dispersión Calculamos S w (dentro de la array de dispersión de clase) y S B (entre la array de dispersión de clase) para los puntos de datos disponibles. S W : Para minimizar la variabilidad dentro de una clase, dispersión de clase interna. S B : Para aumentar … Continue reading «Resolución de problemas en array de dispersión»
¿Qué es un problema de optimización multivariante? En un problema de optimización multivariado, existen múltiples variables que actúan como variables de decisión en el problema de optimización. z = f(x 1 , x 2 , x 3 … ..x norte ) Entonces, cuando observa este tipo de problemas, una función general z podría ser una … Continue reading «Optimización Multivariada – Condiciones KKT»
1. Hiperplano: Geométricamente, un hiperplano es una entidad geométrica cuya dimensión es uno menos que la de su espacio ambiental. ¿Qué significa? Significa lo siguiente. Por ejemplo, si toma el espacio 3D, entonces el hiperplano es una entidad geométrica que es 1 adimensional. Así que será de 2 dimensiones y una entidad de 2 dimensiones en … Continue reading «Hiperplano, Subespacio y Semiespacio»
Si desea obtener más información sobre Data Science y ampliar sus habilidades, participar en concursos es la mejor opción. Le permiten aprender las mejores prácticas en ciencia de datos al mismo tiempo que comprende las habilidades de resolución de problemas y la lluvia de ideas con muchas personas para resolver un desafío. Otra ventaja de … Continue reading «Las 8 principales competencias de ciencia de datos a considerar en 2021»
Ciencia de datos: en 1974, Peter Naur propuso la ciencia de datos como un nombre alternativo para la informática. La ciencia de datos es un subconjunto de la inteligencia artificial. Simplemente, la ciencia de datos es una colección de datos para analizar y tomamos una decisión en su nombre. Utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y … Continue reading «Diferencia entre ciencia de datos e inteligencia artificial»
¡Sin análisis de datos, las empresas están ciegas y sordas! Esto es absolutamente cierto en el mundo actual, donde el análisis de datos permite a las empresas comprender mejor su mercado para poder mantenerse por delante de sus competidores. Incluso es posible que la infraestructura de análisis de datos se multiplique por 5 para 2024 … Continue reading «Las 7 principales tendencias de análisis de datos para 2021»
El filtrado colaborativo basado en el usuario es una técnica que se utiliza para predecir los elementos que le pueden gustar a un usuario en función de las calificaciones otorgadas a ese elemento por otros usuarios que tienen gustos similares a los del usuario objetivo. Muchos sitios web usan filtrado colaborativo para construir su sistema … Continue reading «Filtrado colaborativo basado en el usuario»