Публикации по теме 'algorithms'
Объяснение повторяющихся перевзвешенных методов наименьших квадратов и GLM
С подробной реализацией на Python
Обобщенные линейные модели (GLM) – это регрессионные модели, в которых мы обобщаем линейное предположение обычной модели линейной регрессии. Из-за этой нелинейности оценка параметра регрессии будет не такой простой, как оценка параметра линейной регрессии.
Алгоритм Повторяющиеся взвешенные наименьшие квадраты (IRLS) или иногда также Повторяющиеся взвешенные наименьшие квадраты (IWLS) — это метод нахождения оценок максимального правдоподобия..
Линейный поиск
Если вам нужно искать в несортированном массиве или связанном списке, вы мало что можете сделать.
Вам нужно будет пройтись по каждому элементу и сравнить его один за другим , пока вы не найдете его или не дойдете до конца. В этих примерах мы вернем элемент, если он присутствует.
Вот код:
10 алгоритмов, которые должен знать каждый разработчик
Алгоритмы сортировки
Алгоритмы сортировки — это набор процедур, используемых для переупорядочения набора элементов в определенном порядке, например, в числовом или алфавитном порядке. Существует множество различных алгоритмов сортировки, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки с точки зрения временной сложности, пространственной сложности и стабильности.
Некоторые популярные алгоритмы сортировки включают в себя:
Пузырьковая сортировка:
Сортировка выбора:
Сортировка..
Соображения по выбору алгоритма машинного обучения
Как использовать памятку Scikit-learn для выбора правильного алгоритма
Проще говоря, машинное обучение означает, что наши машины и программное обеспечение обучаются на основе предоставленных данных . Это отрасль искусственного интеллекта и компьютерных наук, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, с целью постоянного повышения точности. Например: В детстве нам было любопытно научиться кататься на велосипеде. Изначально мы не..
Поймите динамическое программирование, заново изобрести его
Полное руководство по DP с подробными примерами и диаграммами.
Возможно, вы слышали или в настоящее время изучаете динамическое программирование.
Вы прошли через множество руководств, в которых перечислено множество понятий и формул, от которых у вас кружится голова, но вы все еще не можете понять динамическое программирование.
Динамическое программирование кажется очень сложным и трудным для изучения алгоритмом.
На самом деле это не так. Динамическое программирование — очень..
Критические мысли: алгоритмы в реальной жизни
Иногда разработка алгоритмов требует естественного мыслительного процесса из реальной жизни. Когда мы наблюдаем за нашей реальной деятельностью, мы обнаруживаем, что она наполнена условиями (если и еще), повторениями (циклами), логическими структурами, оптимизациями, радомизациями, подсчетом, сортировкой, планированием, компромиссами и многим другим.
Например, когда наш рейс запланирован на определенное время, мы предпринимаем все возможные действия, чтобы добраться до аэропорта и..
Понимание нотации Big O: аналогия с банковской очередью
Приветствую разработчиков!
Это Сертан, бывший преподаватель английского языка, а теперь опытный инженер-программист Full Stack со стажем более 3 лет.
Вы когда-нибудь стояли в длинной очереди в банке, нетерпеливо постукивая ногой и задаваясь вопросом, почему некоторые очереди движутся быстрее, чем другие? Я мог бы объяснить это простым законом Мерфи, но я боец. В мире алгоритмов есть способ измерить это «время ожидания» или, скорее, эффективность алгоритма. Это называется Big O..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..