Публикации по теме 'algorithms'
НОД, Евклид и эффективные алгоритмы
Это продолжение моей серии об алгоритмах - см. Предыдущий пост, чтобы наверстать упущенное , где мы рассмотрели яичницу и основы алгоритмов. Это краткое введение в алгоритмы, почему они полезны и как мы можем их анализировать. Повторяю заявление об отказе от ответственности: у меня нет образования в области компьютерных наук или какого-либо образования в области математики или естествознания за пределами школы, так что это будет бред абсолютно новичка.
Как веб-разработчик, я всегда..
Алгоритмы и структуры данных, часть VII
Заглавные…
В порядке. так что это будет более короткая проблема, чем несколько последних, но я еще раз расскажу как можно подробнее в надежде, что это поможет вам лучше понять.
Для этой задачи нас попросили написать функцию, которая принимает строку. Функция должна сделать первую букву каждого слова в строке заглавной, а затем вернуть строку с заглавной буквы.
НАПРИМЕР. капитализировать («рассказ») → «Рассказ»
Прежде чем мы начнем работать над этой проблемой, давайте..
Мой пейзаж по количественным фондам искусственного интеллекта и фондам DIY
Высокочастотные трейдеры больше не крутые парни. Маржа сокращается, и основные игроки, такие как Вирту и KCG, теперь объединяются , чтобы получить прибыль за счет эффекта масштаба. С другой стороны, искусственный интеллект и количественные стратегии кажутся новыми решениями головной боли альфа-поколения. Также было много новостей (шума) о хедж-фондах DIY (Do It Yourself) ( Wired , Bloomberg , а также FT ). Совсем недавно Point72 объявила , что вручила свой первый чек на сумму около 10..
Основы алгоритмов машинного обучения и их приложений
Добро пожаловать в наше исчерпывающее руководство по основам алгоритмов машинного обучения и их приложений. В современном мире, управляемом данными, машинное обучение стало незаменимым инструментом для решения сложных проблем и извлечения ценных идей из огромных объемов данных. Эта статья призвана дать вам четкое представление об основных алгоритмах машинного обучения, сопровождаемое практическими примерами кода и реальными приложениями.
Оглавление
Введение Линейная регрессия..
Нахождение простых чисел до заданного целого числа
АЛГОРИТМ:
Получить целое число n. Инициализируйте i значением 2 и пустым числом в списке. Повторяйте, пока i не станет меньше или равно n.
а. Инициализируйте j значением 2, а логическую переменную is_prime — значением true. б. Повторяйте, пока j не станет меньше или равно i/2, а is_prime не станет истинным.
я. Если делится на j без остатка, установите для is_prime значение false.
ii. Увеличьте j на 1.
в. Если is_prime по-прежнему верно, добавьте i в..
Самый простой, но необычный эффект снежного кома с TS
Описание испытания
Учитывая целочисленный массив nums , переместите все 0 в его конец, сохраняя относительный порядок ненулевых элементов.
Обратите внимание , что вы должны сделать это на месте, не создавая копию массива.
Пример 1:
Input: nums = [0,1,0,3,12]
Output: [1,3,12,0,0]
Пример 2:
Input: nums = [0]
Output: [0]
Решение
Идея в том, что мы проходим по массиву и собираем все нули на нашем пути.
Возьмем наш пример: первый шаг — встречаем 0. Хорошо,..
#SuperNaive: кластеризация K-медоидов
реализация грубой силы
ВВЕДЕНИЕ
Кластеризация является одной из основных проблем в науке о данных и других областях AI/ML. Было изобретено множество алгоритмов кластеризации с разными подходами и целями. На мой взгляд, кластеризация на основе центроидов проще всего понять новичкам в науке о данных .
K-means — самый популярный из них. Поиск в Google термина дает вам более 1 миллиарда результатов менее чем за секунду. Однако K-medoids , напоминающий K-means , не..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..