Публикации по теме 'analytics-vidhya'
Еженедельные байты AV Data Science
Знаете ли вы, что в Analytics Vidhya публикуются гостевые статьи от экспертов в предметной области в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения?
Приглашенные авторы из разных областей делятся своими знаниями и опытом в своих статьях в нашей публикации Medium. От распознавания лиц до Elmo, BERT и нейронных сетей наши приглашенные авторы также опубликовали статьи по различным концепциям, областям и последним разработкам.
Считаете письмо своей сильной..
Модели машинного обучения - логистическая регрессия
Введение
Темы, которые будут освещены в этом блоге:
Что такое логистическая регрессия? Почему бы не использовать линейную регрессию Дополнительная информация о логистической регрессии Оценка максимального правдоподобия. Функция затрат в логистической регрессии Градиентный спуск Реализация Python
Чтобы понять логистическую регрессию, необходимо знать о линейной регрессии , о которой мы уже говорили ранее.
Что такое логистическая регрессия?
Логистическая регрессия - это..
Введение гипотез в статистику и машинное обучение
Что такое гипотеза в статистике и машинном обучении?
Тема «Гипотеза в машинном обучении» может сбивать с толку новичка, поскольку связана со статистикой (статистическая гипотеза).
Здесь мы изучим разницу между гипотезами в науке, статистике и машинном обучении.
Содержание: -
Что такое гипотеза? Гипотеза в статистике. Гипотеза в машинном обучении.
1. Что такое гипотеза?
Гипотеза ( гипотезы во множественном числе) - это предлагаемое объяснение феномена ...
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..