Статьи
Настройка XGBoost: распространенные ошибки гиперпараметров и как их избежать
Настройка гиперпараметров XGBoost имеет решающее значение для достижения оптимальной производительности. Гиперпараметры — это параметры, которые задаются до начала процесса обучения и не изучаются во время обучения. Эти параметры включают в себя такие вещи, как скорость обучения, количество..
Как использовать скрытую марковскую модель (HMM)
Вызов HMM для ваших данных в python.
Учитывая зависимость A(x) , Скрытая марковская модель присваивает каждой точке одно из предопределенных состояний.
Например, расход топлива автомобиля зависит от заправочной станции. Представьте, что у вас есть данные о том, сколько топлива вы тратите на..
Варианты оформления вашего приложения Streamlit: повышение визуальной привлекательности с помощью CSS
В этой статье мы рассмотрим, как стилизовать ваше приложение Streamlit с помощью CSS . Мы начнем с оформления фона веселым желтым цветом и постепенно расширим структуру кода, чтобы организовать стиль в папке ресурсов. Мы также покажем, как добавить нотку элегантности, придав элементам..
Введение в компьютерное зрение с базовыми блоками VGG в наборе данных CIFAR-10
Согласно Википедии , Компьютерное зрение - это междисциплинарная научная область, которая занимается тем, как заставить компьютеры получать высокоуровневое понимание цифровых изображений или видео.
Компьютерное зрение прошло долгий путь за эти годы и совершило значительный скачок, когда..
Ваш путь в науку о данных уникален
Наука о данных , Образование
Ваш путь в науку о данных уникален
В современном мире информационных технологий вы можете спланировать свой собственный путь к науке о данных.
Подумайте о количестве данных, производимых во всем мире ежедневно: данные о здравоохранении, образовательные..
Почему ваши модели машинного обучения не решают проблемы кибербезопасности: бессмысленные метрики в-третьих
Отказ от ответственности: ничто в этом блоге не связано с повседневной работой автора. Контент не является аффилированным лицом и не спонсируется какими-либо компаниями.
Это третья статья из серии блогов. Пожалуйста, не стесняйтесь проверить первый и второй .
Индустрия..
Тематическое моделирование и скрытое распределение Дирихле (LDA) в Python
Тематическое моделирование - это тип статистического моделирования для выявления абстрактных тем , которые встречаются в коллекции документов. Скрытое размещение Дирихле (LDA) является примером тематической модели и используется для классификации текста в документе по определенной..
Лучшие сертификаты по науке о данных в 2022 году
Некоторые из лучших сертификатов по науке о данных, которые вы можете выбрать в 2022 году.
Сертификация Data Science предназначена для подтверждения того, знает ли человек, как работать с данными, или нет. Хотя, если у вас есть хороший список проектов в вашем портфолио, вам не нужна..
Советы, которые должен знать каждый младший разработчик
Изучаете ли вы информатику или начинаете свое приключение в качестве младшего разработчика. Есть некоторые вещи, которые вы могли бы и должны делать, чтобы получить максимальную отдачу от своего времени в юниорском возрасте.
# 1 Узнай все
Это целый новый мир! Вы только что закончили..
Использование встроенных алгоритмов AWS SageMaker для расширенного машинного обучения
Машинное обучение с его бесчисленными приложениями и развивающимися методами стало незаменимым инструментом как для бизнеса, так и для исследователей. AWS SageMaker отличается комплексной платформой, предлагающей набор встроенных алгоритмов, адаптированных для различных вариантов использования...
Почему конкатенация строк такая медленная?
Почему добавление строки повлияет на память и производительность системы?
Нить
Когда-то, когда мы работали с Java, нам часто говорили, что нужно использовать StringBuilder и добавлять при добавлении строк вместо добавления String. Причина в том, что String неизменяем; его..
Преобразование документа PDF в изображения с помощью Python
Недавно я работал над проектом Python ( конечно, для хакатона разработчиков ), и мне нужна была библиотека для извлечения страниц из огромного PDF-документа в виде изображений. Основным вариантом использования было извлечение содержимого из документа PDF, и делать это блокирующим способом..
основной пакет
основной пакет
import ( «fmt» «os» «syscall» «время»
«github.com/kardianos/osext» )
// Права доступа к файлам по умолчанию для файлов журнала и pid. const FILE_PERM = os.FileMode(0640)
// Context описывает контекст демона. type Context struct { // Если WorkDir не пуст, дочерний элемент..
Длинные целые числа из потоков данных в Javascript
Это было интересно.
Задача: в Javascript считать 8 байтов из массива (например, файла или сетевого пакета) и преобразовать их в число. 53-битная точность в порядке (Javascript хранит числа как 64-битные числа с плавающей запятой с 53-битной мантиссой). Используйте Uint8Array как наше..
Что такое пузыри в JavaScript?
Приложения JavaScript управляются событиями . Щелчок, наведение, перетаскивание и опускание — все это примеры событий в веб-приложениях. Когда событие инициируется элементом, вложенным в другие элементы, DOM проходит три разных этапа для обработки событий — захват, нацеливание и всплытие..
Литкод 502. IPO — Python.
Наша цель — выбрать список не более чем из k разных проектов, чтобы максимизировать окончательный капитал и вернуть этот максимальный капитал.
В чем проблема спросить?
Основная проблема заключается в том, что для запуска каждого проекта требуется минимальный капитал, а мы ограничены..
Приложения статистических многообразий, часть 1 (машинное обучение + информационная геометрия)
Об аналоге кручения/кривизны двойственных связностей и статистических многообразиях (arXiv)
Автор : Дамианос Иосифидис
Аннотация: По аналогии с понятием неметрической двойственной связности, которое необходимо при определении статистических многообразий, мы развиваем понятие двойственной..
Используйте свои безумные навыки, чтобы #HackDiabetes!
У команды Magikcraft есть особенный проект, который близок нам.
MCT1 — это мод для Minecraft, позволяющий детям играть за персонажа с диабетом 1 типа. Они будут:
Проверьте уровень глюкозы в крови. Посмотрите, что они собираются съесть, и определите количество углеводов. Принимайте..
Что может решить композиция, чего не может решить наследование?
Агрегация и композиция — две альтернативы наследованию, которые можно использовать в объектно-ориентированном программировании для достижения гибкости и повторного использования кода.
Агрегация — это тип ассоциации, который позволяет одному объекту содержать другой объект в качестве члена,..
Python Bootcamp: учитесь программировать как пират День 7
Эй, товарищи! Добро пожаловать в День 7 нашей серии руководств по Python. Сегодня мы узнаем все об итерации и циклах — мощном инструменте для многократного выполнения набора операторов. Давайте погрузимся прямо в!
С помощью циклов while и for вы можете заставить свой код делать одно и то..
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..