Брендан Тирни — лучшие цитаты из книг, афоризмы и высказывания

Цитаты из книг автора «Брендан Тирни»

367 
цитат

Процесс преобразования возрастов в диапазоны является примером одного из методов преобразования данных, называемого биннингом.
16 ноября 2020

Поделиться

Данные в этих источниках могут существовать в различных форматах, но, как правило, представляют собой базы на основе реляционной модели, NoSQL или Hadoop.
9 ноября 2020

Поделиться

Кроме того, появление больших данных означает, что специалист по данным должен уметь работать с такими технологиями, как Hadoop.
9 ноября 2020

Поделиться

В 1943 г. Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс предложили первую математическую модель .
9 ноября 2020

Поделиться

Развитие теории вероятностей и статистики продолжилось в XX в. Карл Пирсон разработал современные методы проверки гипотез, а Рональд Фишер — статистические методы для статистических заключений как метод, позволяющий делать выводы на основе относительной вероятности событий.
9 ноября 2020

Поделиться

Лаплас использовал интуитивные прозрения Томаса Байеса и Ричарда Прайса и превратил их в первую версию того, что мы сейчас называем . Этот метод позволяет нам найти наилучшую модель, которая соответствует набору данных, так что ошибка в ее подборе сводится к минимальной сумме квадратов разностей между опорными точками в наборе данных и в модели.
9 ноября 2020

Поделиться

Для их описания используется термин .
8 ноября 2020

Поделиться

Красноречивым примером силы этого аргумента являются $1,7 млрд, инвестированные АНБ в центр обработки данных в Блаффдейле, штат Юта, который способен хранить огромное количество перехваченных сообщений
8 ноября 2020

Поделиться

Классификация — это метод машинного обучения с учителем, в ходе которого берется набор данных с помеченными экземплярами и строится модель классификации с использованием одного или нескольких алгоритмов.
8 ноября 2020

Поделиться

Нейронная сеть состоит из нейронов, соединенных друг с другом. Нейрон принимает набор числовых значений в качестве входных данных и сопоставляет их с одним выходным значением. По своей сути нейрон — это функция линейной регрессии с несколькими входами. Единственное существенное различие состоит в том, что в нейроне выходной сигнал определяется другой функцией, которая называется функцией активации.
3 ноября 2020

Поделиться

1
...
...
37