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python新冠病毒COVID-19数据分析和可视化
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WHO新冠病毒COVID-19数据可视化面板
python风控模型
重庆未来之智信息技术有限公司官方账号
2023-01-13 02:50:45
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课时知识点
WHO新冠病毒COVID-19数据可视化面板
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疫情中新闻学术数据的获取及分析应用
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疫情大规模爆发,迅速蔓延演变成影响全球各个国家的重大卫生事件。面对疫情,各国政府积极采取应对措施,新闻媒体实时聚焦疫情事件报道...
TowardsDataScience 博客中文翻译 2020(九百六十五)
图片来自皮克斯拜的米洛丝拉娃·克里斯诺娃我非常支持
数据可视化
,因为我相信这是以简单易懂的方式说明和解释复杂信息,尤其是数字数据的最有效方法。此外,当正确执行时,可视化数据可以减少或帮助减轻数据解释中的偏差。我最喜欢的可视化类型之一是动画 choropleth 地图。鉴于疫情正在进行,我认为现在是展示动画 choropleth 地图威力的好时机。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2020(三百三十八)
是一个可伸缩的全文搜索引擎,具有 HTTP web 接口和基于模式的 JSON 文档。当 Elasticsearch 作为基础引擎在后台使用时,它会大放异彩,为具有复杂搜索功能和许多需求的应用程序提供动力。目前,Kibana 在 Elastic 广受欢迎的 ELK 堆栈中的位置使其成为可视化和分析 Elasticsearch 数据的最常用工具。虽然 Kibana 肯定有其自身的优点,但它也有一些缺点;也就是说,它不支持与任何其他数据源的集成,也不提供用户管理功能或对发出主动警报的支持。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2020(二百三十九)
新型
新冠
肺炎冠状
病毒
仍在几个国家快速传播,而且似乎不会很快停止,因为许多国家尚未达到高峰。自其开始扩张以来,世界各地的大量科学家一直在从不同的角度和使用不同的技术分析这种冠状
病毒
,希望找到一种治疗方法,以阻止其扩张并限制其对公民的影响。注 1:本文写于 2020 年 5 月 22 日,不经常更新。因此,比利时
新冠
肺炎的现状可能与下文所述不同。更多剧情更新请看我的推特简介。注 2:这是与尼可·斯佩布鲁克教授凯瑟琳·里纳德教授西蒙·德利库尔和天使罗萨斯-阿吉雷。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021(一百四十二)
通过对裁剪后的图像应用 t-SNE 方法,仍然可以在数据集中观察到偏差,因为无监督算法仍然能够分离类别😭:预处理数据集上的 t-SNE(图片由作者提供)如果模型过于简单且不符合训练数据,它在实际预测中的表现也会很差。根据训练数据高度调整的模型也可能表现不佳。偏差-方差权衡允许检查平衡以找到合适的模型。有两种方法来检查权衡——a .错误与复杂性的直观解释,b .正则化。希望这是对机器学习中这个重要概念的有益讨论,如果你有意见,请随时写在下面,或者通过媒体推特或LinkedIn与我联系。
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持牌照消费金融模型专家,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。
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持牌照消费金融模型专家,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。
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