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It is a suite of visual diagnostic tools called "Visualizers" that extend the scikit-learn API to allow human steering of the model selection process. In a nutshell, it combines scikit-learn with matplotlib in the best tradition of the scikit-learn documentation, but to produce visualizations for your machine learning workflow.
技術使用統計と市場シェア
Yellowbrickユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用状況、求人情報などでフィルタリングすることにより、あなたのニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロードできます。
- 企業がこの技術を採用したときにどのようにして通知を受け取ることができますか？
このデータのアラートを受け取ることができます。興味のある技術を選択すると、その技術を使用している新しい企業がある場合に受信ボックスにアラートが届きます。
- このデータを私のCRMにインポートする方法は？
彼のデータをExcelファイルにエクスポートでき、それはあなたのCRMにインポートできます。また、そのデータをAPIにエクスポートすることもできます。
