WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'ambarish-224'


Понимание ROC AUC: ключ к оценке моделей бинарной классификации
Введение в ROC AUC ROC AUC, или рабочая характеристика приемника — площадь под кривой, — это показатель, обычно используемый для оценки эффективности моделей бинарной классификации. Он измеряет способность модели различать положительные и отрицательные классы и особенно полезны в случаях, когда классы несбалансированы. Кривая ROC представляет собой график отношения истинно положительных результатов (TPR) к уровню ложноположительных результатов (FPR) при различных пороговых..

Сила искусственных нейронных сетей: введение
Введение в ИНС Искусственные нейронные сети (ИНС) – это подмножество машинного обучения, области искусственного интеллекта, которая в последние годы быстро набирает популярность. ИНС предназначены для имитации структуры и функций человеческого мозга. используется для широкого круга задач, таких как классификация изображений, распознавание речи, обработка естественного языка и многие другие. История ИНС восходит к 1940-м и 1950-м годам, когда исследователи впервые начали изучать..

Новые материалы

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..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]