WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Статьи

Анализ настроений с помощью простого наивного байесовского классификатора в Go

Категоризация текста с помощью анализа настроений с помощью Go Недавно я читал Мастер-алгоритм Педро Домингоса. Это увлекательное чтение, с некоторыми интересными мыслями. В книге Домингос предложил отнести алгоритмы машинного обучения к одному из 5 племен — символистов,..

Как считать объекты на изображении?

Привет, Я хочу подсчитать количество цветов на изображении, классифицированных по цвету и форме, цветы иногда перекрываются, и их всего 3 (или 4 типа, но цвет будет указан): 1- Жасмин: белый 2- Роза: красная 3- Тюльпан: Фиолетовый Мне нужна помощь, чтобы закодировать это в Matlab, пожалуйста..

Интуиция линейной регрессии, самое простое объяснение

· Концепция алгоритма линейной регрессии заключается в создании линии наилучшего соответствия, которая выглядит как на изображении ниже. · Красная линия – это линия, созданная моделью. Он идет линейно с точками данных таким образом, который лучше всего подходит к точкам данных или близок к..

Векторы и матрицы

Векторы — это набор координат точки в заданном пространстве. Они определяются своей величиной и направлением. Для n-мерностей в данном пространстве имеется n-координат. Единичный вектор имеет модуль, равный единице. Чтобы найти единичный вектор любого вектора, разделите..

Типы отсутствующих данных

Отсутствующие данные — это проблема, которая часто возникает в науке о данных и машинном обучении. Существует множество причин, по которым данные могут отсутствовать, в зависимости от типа данных и методов сбора. Не все отсутствующие данные одинаковы. В этой статье мы обсудим отсутствующие..

Инновационные манипуляции с HTML и CSS: путешествие по JavaScript

Оглавление Введение Выбор элементов элементы стиля Добавление и удаление классов Изменение содержимого и атрибутов Создание и добавление элементов Заключение Введение Привет разработчики, как у вас все, надеюсь, что у вас все хорошо. В современном мире веб-разработки..

Новый Scikit-Learn больше подходит для анализа данных

Совместимость с Pandas и многое другое в версии Scikit-Learn ≥1.2.0 Примерно в декабре прошлого года Scikit-Learn выпустила крупное StandardScaler 2_0.html">стабильное обновление (v. 1.2.0–1), и, наконец, я могу попробовать некоторые из выделенных новых функций. Теперь он более совместим..

Учебное пособие NeurIPS 2020 по автономному RL  — сводная статья

Это краткая сводная статья по учебнику NeurIPS 2020 по автономному RL , представленному Авиралом Кумаром и Сергеем Левиным. Все содержание этой статьи взято из обучающего видео, слайдов и веб-сайта. Более подробную информацию можно найти по следующим ссылкам, Официальный сайт учебника..

7 недорогих высокоэффективных ресурсов, позволяющих максимально эффективно использовать ваш бюджет на обучение и разработку: IT & Software Edition

Эти 7 ресурсов в области ИТ и разработки программного обеспечения помогут вам оставаться на вершине высокотребовательного мира технологий, сохраняя при этом бюджет вашей компании. Пост изначально опубликован в Официальном блоге Sunlight . В наших двух предыдущих статьях, составляющих эту..

Алгоритмы машинного обучения для обнаружения и предотвращения мошенничества в финансовых системах

Мошеннические действия в финансовых системах представляют значительную угрозу, приводящую к финансовым потерям, ущербу репутации учреждений и утрате доверия со стороны клиентов. Обнаружение и предотвращение мошенничества требуют сложных методов, способных адаптироваться к постоянно меняющимся..

Дрейф в машинном обучении

Почему это сложно и что с этим делать Соавтор: Шаяк Сен Пандемия COVID-19 вызвала большой интерес к дрейфу данных в машинном обучении. Дрейф — ключевая проблема, потому что машинное обучение часто опирается на ключевое предположение: прошлое == будущее. В реальном мире такое..

Закрепление основ Python: условия и циклы в Python с помощью коммивояжера…

Я говорил о типах данных в своей предыдущей статье о программировании на Python. В этой статье, дополняющей базовые знания в области программирования, я расскажу об условиях и циклах. Всем, кто хорошо изучил типы данных и темы этой статьи, будет очень удобно работать над следующим шагом —..

Конфиденциальные чистые помещения для защиты IP модели мобильной телематики

Мировой рынок коммерческой телематики продолжает расти из года в год. Этот рост обусловлен государственными постановлениями и подпитывается идеями, которые могут быть получены в результате сбора данных в автомобиле и подключения, предоставляемых телематическими решениями послепродажного..

Извращенная тайна киберпанка от Volition Newlove Null Event

Извращенная тайна киберпанка от Volition Newlove Null Event Набор Queer Games Bundle  – это коллекция из почти 600 наименований, созданных создателями и командами ЛГБТК+, почти 400 из которых – независимые видеоигры. Все они продаются всего за 60 долларов США. Я разговариваю с..

Улучшение обнаружения рака молочной железы с помощью методов машинного обучения

Введение: Рак молочной железы является глобальной проблемой здравоохранения, ежегодно затрагивающей миллионы женщин. Раннее выявление играет решающую роль в улучшении результатов лечения и выживаемости пациентов. Традиционные методы скрининга рака молочной железы, такие как маммография,..

Создание полного механизма OCR с нуля на Python

OCR — одно из самых распространенных применений машинного обучения, которое мы видим в нашей жизни. OCR имеет множество применений в реальном мире: от сканирования ценников в торговых центрах до номерных знаков на дорогах. Благодаря достижениям в области методов глубокого обучения за эти..

Будущее кибербезопасности — это постоянно меняющийся ландшафт, и его может быть сложно предсказать…

Будущее кибербезопасности : тенденции и прогнозы Будущее кибербезопасности — это постоянно меняющийся ландшафт, и может быть сложно точно предсказать, что произойдет в этой области в ближайшие годы. Однако существуют определенные тенденции и разработки, которые, по мнению..

Соревновательное программирование: введение

Как начать и стать чемпионом в соревновательном программировании Соревновательное программирование — это форма соревнований по программированию, в которой участники решают алгоритмические задачи за ограниченное время. Эти соревнования — отличный способ для программистов отточить свои..

Глубокое погружение в Docker-компоновку с Azure с использованием практического кода

Глубокое погружение в Docker-компоновку с Azure с использованием практического кода Docker Compose упрощает работу специалистов по данным, инженеров данных и архитекторов данных В динамичной сфере науки о данных, инженерии данных и архитектуры данных синергия таких инструментов, как..

Объектно-ориентированное программирование и алгоритмическое программирование

Я не писал последние два дня с тех пор, как был в Хернинге на семейном дне рождения, но я думал о своей книге Объектно-ориентированное программирование в R . В частности, я думал об алгоритмическом программировании и объектной ориентации. Большинство книг, которые я читал по..

Новые материалы

Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме: Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..


Для любых предложений по сайту: [email protected]