Контакты и поддержка

 

По всем вопросам и предложениям вы можете связаться с нами через Форму обратной связи:













По всем вопросам пишите в службу технической поддержки, помощь предоставляется с 11 до 19 часов по московскому времени (за исключением праздничных и выходных дней).

Популярные сообщения из этого блога

Расчет вероятности покрытия интервала прогнозирования (PICP)

  В цифровом картографировании почв (DSM) мы делаем прогнозы пространственного распределения свойств почвы, которое сопряжено с неопределенностями / ошибками. Для количественной оценки точности мы разбиваем данные на обучающий и тестовый наборы, где мы обучаем модель машинного обучения (например, случайный лес, аддитивные модели, сплайны и т. д.) на обучающем наборе и оцениваем модель на тестовом наборе. Затем мы предсказываем ковариаты, чтобы составить непрерывную карту, а также предсказываем неопределенности (например, стандартное отклонение, стандартная ошибка, предельный диапазон предсказания и т. д.). Но как мы оцениваем оценки неопределенности, которые мы только что предсказали? Одним из вариантов является расчет вероятности покрытия интервала прогнозирования (PICP), который измеряет, насколько хорошо прогнозы попадают в сформулированный интервал прогнозирования (PI). PI похожи на доверительные интервалы, но используют прогнозируемые данные для определения интервалов. Эта фун...
Далее...

Освоение преобразования данных с помощью функции scale() в R

Анализ данных часто требует предварительной обработки и преобразования данных, чтобы сделать их более подходящими для анализа. В R эта функция является мощным инструментом, который позволяет стандартизировать или нормализовать данные, помогая вам получить более глубокое понимание. В этом сообщении блога мы углубимся в синтаксис функции, предоставим реальные примеры и предложим вам изучить эту функцию самостоятельно. Функцию можно использовать для центрирования и масштабирования столбцов числовой матрицы или для масштабирования вектора. Это может быть полезно для различных задач, таких как: scale () scale () scale () Сравнение данных, измеренных в разных единицах Повышение производительности алгоритмов машинного обучения Повышение интерпретируемости данных Общие сведения о синтаксисе: Синтаксис функции довольно прост: scale () scaled_data < - scale ( data, center = TRUE , scale = TRUE ) data :  этот аргумент представляет набор данных, который требуется масштабировать. center :...
Далее...

Топ-6 технологических стеков, которые следует учитывать при разработке программного обеспечения

Изображение
Знаете ли вы, что каждый год в Соединенных Штатах в среднем 20 технологических стартапов генерируют более 100 миллионов долларов в первый год? Цифровая экономика переживает бум, и постпандемический мир охватывает технологические предприятия беспрецедентными темпами. Это идеальное время, чтобы ворваться в технологическую экономику. Независимо от того, создаете ли вы новый бизнес или модернизируете свою компанию, вам понадобится надежная стратегия разработки программного обеспечения. Частью этого является выбор правильного технологического стека. Хотите узнать больше о технологических стеках и популярных технологических стеках в отрасли? Ознакомьтесь с этими шестью популярными технологическими стеками, чтобы узнать, какой из них лучше всего подходит вашей компании или стартапу. Определение технологических стеков и их использование Если вы строите бизнес с нуля, который сосредоточен вокруг приложения, или если вы развертываете приложение, чтобы п...
Далее...

Yandex.Metrika counter