Mateusz Grzyb https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html O mnie Podejmowanie decyzji w oparciu o dane Czym jest Data Science? Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności Zastosowanie metod wspomagających podejmowanie decyzji Zbiory rozmyte – wstęp Relacja z październikowego Warsaw Data Science Meetup Ściągawka z biblioteki ggplot2 Silnik rekomendacji filmów Dwie alternatywy dla listy top-n elementów w systemie rekomendacyjnym Narzędzia: Azure Machine Learning – jak zacząć? Jak działają algorytmy klasyfikacyjne? Niezbędnik każdego Data Scientist – Data Wrangling CheatSheet Klasyfikacja pasażerów Titanica Wybór odpowiedniego algorytmu. Część 1 – wprowadzenie Wybór odpowiedniego algorytmu. Część 2 – algorytmy klasyfikacyjne Relacja z Data Science Meetup #23 – luty 2017 Jak działają sieci neuronowe? Zaawansowana analityka w chmurze hybrydowej – darmowy webinar Wykorzystanie zbiorów rozmytych w silnikach rekomendacji Warsaw Data Science Meetup #26 – maj 2017 Microsoft Azure User Group #15 Wybór odpowiedniego algorytmu. Część 3 – algorytmy regresyjne Jak w prosty sposób znaleźć się w czołówce rankingu wybranego konkursu na Kaggle? Python Data Science Handbook Pułapka Bayesa 5 najciekawszych nowości z Microsoft Ignite 2017 Największy przeciwnik króla boksu Przepowiednie wyroczni z Omaha Jak przyspieszyć Pythona jedną linijką kodu? 3 najlepsze ściągawki z bibliotek Python Klasyfikacja wniosków o wydanie karty kredytowej 2 proste i skuteczne metody optymalizacji parametrów modelu Jak przygotować model przed wdrożeniem do produkcji? 5 sposobów na radzenie sobie z dużymi zbiorami danych w Python 7 najczęstszych błędów w Data Science Przewidywanie defaultu wśród posiadaczy kart kredytowych Kto wygra finał mistrzostw świata w piłce nożnej 2018? Kategoryzacja zmiennych z użyciem drzewa decyzyjnego Książki, które polecam Blogi, które polecam Konkurs + ankieta: zdecyduj o przyszłości bloga Wstęp do problemu grupowania Grupowanie hierarchiczne – wprowadzenie teoretyczne Wyniki konkursu i ankiety – idą zmiany! Grupowanie hierarchiczne – praktyka Grupowanie iteracyjno-optymalizacyjne. Algorytm k-średnich – teoria Grupowanie iteracyjno-optymalizacyjne. Algorytm k-średnich – praktyka 7 ograniczeń algorytmu k-średnich, o których warto wiedzieć Binder – narzędzie do edycji notatników Jupyter