Публикации по теме 'algorithms'
Объяснение алгоритмического решения задач и обозначения большого числа O
Вы когда-нибудь задумывались, как программисты решают сложные задачи и создают эффективные решения? Все сводится к алгоритмическому решению задач и нотации Big O. В этой статье мы разберем основы этих двух фундаментальных концепций, которые управляют миром программирования.
Алгоритмическое решение задач: взлом кода
По своей сути алгоритмическое решение проблем означает разбиение сложных задач на более мелкие, повторяемые шаги.
Вот упрощенный процесс алгоритмического решения задач:..
Поиск в ширину (BFS)
Как следует из названия, мы сначала ищем с придыханием или широко, проверяя все узлы, уровень за уровнем.
Использование очереди для хранения узлов поможет нам посетить все одноуровневые узлы перед посещением дочерних узлов.
Вот код:
Вводное руководство по алгоритмам машинного обучения: часть 2
В моей предыдущей статье я обсуждал некоторые алгоритмы машинного обучения с учителем, такие как K-ближайшие соседи, машины опорных векторов (SVM), деревья решений и нейронные сети.
Сегодня мы обсудим другие алгоритмы машинного обучения с учителем, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия и случайные леса.
Линейная регрессия
Представьте, что у вас есть волшебный калькулятор, который может показать ваш результат в тесте в зависимости от того, сколько часов вы учитесь...
AutoGluon против XGBoost - заменит ли AutoML специалистов по данным?
Используйте Amazon AutoGluon для прогнозирования дефолта по кредиту
Фон
9 января 2020 года Amazon представила AutoGluon, библиотеку с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам легко создавать модели автоматического машинного обучения (AutoML). В последнее время AutoML стал горячей темой в сфере машинного обучения. Многие высокотехнологичные компании представили свои наборы инструментов AutoML, включая Mircosoft, Google и Facebook. Он позволяет специалистам по..
Сложность алгоритма
По мере того, как мы продолжаем учиться кодировать и писать коды на разных языках программирования, и в процессе этого возникает мысль о том, насколько эффективен мой код, насколько мой код оптимизирован, насколько быстр мой код…
Что ж, писать просто код, не помня о его эффективности, — все равно, что идти по взлетно-посадочной полосе, не зная, где она заканчивается. Когда вы столкнетесь с более сложными алгоритмами, вы обнаружите, что написание кода таким образом, чтобы он..
Базовый обход бинарного дерева в JavaScript
Добро пожаловать в очередной выпуск нашей серии «Изучение кода на JavaScript». Сегодня мы собираемся изучить фундаментальное понятие информатики — обход дерева. И не просто обходы деревьев, а именно обходы бинарных деревьев.
Мы начнем с создания простого бинарного дерева. Затем мы рассмотрим три популярных метода обхода дерева: по порядку , по порядку и по порядку и рассмотрим, где и как вы можете использовать их в своих проектах JavaScript.
Что такое бинарное дерево?
Прежде чем..
Правило Симпсона в питоне
Правило Симпсона — это численный метод аппроксимации определенных интегралов. Это метод численного интегрирования, основанный на аппроксимации интегрируемой функции квадратичным полиномом. В этой статье мы рассмотрим, как реализовать правило Симпсона в Python.
Что такое правило Симпсона?
Правило Симпсона — это метод численного интегрирования, использующий квадратичные полиномы для аппроксимации интегрируемой функции. Он основан на том факте, что любая непрерывная функция может..
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..