En el aprendizaje automático (ML), la calidad de los datos tiene un impacto directo en la calidad del modelo. Esta es la razón por la cual los científicos e ingenieros de datos dedican una gran cantidad de tiempo a perfeccionar los conjuntos de datos de entrenamiento. Sin embargo, ningún conjunto de datos es perfecto: existen compensaciones en las técnicas de preprocesamiento, como el sobremuestreo, la normalización y la imputación. Además, los errores y errores podrían aparecer en varias etapas […]
Cómo seleccionar filas y columnas en Pandas • Explicación de la matriz de confusión, precisión y recuperación • Explicación del algoritmo del árbol de decisión • Multiplicación de matrices para...
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Introducción Sharding es otro concepto novedoso que ha venido a rescatar a las cadenas de bloques de sus problemas de escalabilidad. Funciona para minimizar la carga computacional mediante la distribución de bits de datos a través de diferentes canales para una fácil gestión. En el mundo real, podría describirse como una situación en la que se han diseñado diferentes caminos para conducir a un centro...