WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'classification'


Введение в теорию глубокого обучения (видео-урок)
Всем привет, Когда я начал экспериментировать с нейронными сетями, у меня было много вопросов относительно теории нейронных сетей, и, хотя многие вещи считались само собой разумеющимся, я всегда хотел вникнуть в подробности, когда дело доходит до того, как работают нейронные сети. Все это заставило меня захотеть сделать простой в использовании учебник по теории глубокого обучения и нейронных сетей, который был бы достаточно описательным и ясным для новичков, но также был бы хорошим..

Основы и не только: машины опорных векторов
Демистификация машин опорных векторов Начать работу с машинным обучением может быть сложно, особенно если у вас есть огромное количество ресурсов, но нет плана действий. Цель этой серии — от самых основ машинного обучения до его продвинутых аспектов. Машины опорных векторов являются одними из основных и важных алгоритмов машинного обучения наряду с линейной регрессией и логистической регрессией. Если у вас еще нет интуитивных представлений о линейной и логистической регрессии, я..

Пичу или Пикачу? ч.1
Сегодня мы получили вторую лабораторную работу по курсу Python, содержащую два набора данных. Один со 150 записями ширины, высоты и метки. Один с 4 записями одних и тех же данных, без метки. И мы предполагаем реализовать упрощенный алгоритм машинного обучения, чтобы определить, Пичу это или Пикачу? Сначала я испугался. Видимо, вчера в понедельник у нас был урок, на котором мы рассматривали словари, наборы и Matplotlib. Обычно у нас нет занятий в понедельник или среду, поэтому я..

Искусственные нейронные сети с Node.js
Наконец-то я закончил свой выпускной проект! Так что у меня появилось время заняться некоторыми проектами с node.js. Так что в течение следующих нескольких недель я собираюсь выпускать проект по крайней мере раз в месяц в этой серии. Итак, мы собираемся работать с нейронными сетями в этом проекте и прогнозировать некоторые результаты. В этом проекте мы будем использовать библиотеку javascript, чтобы упростить нашу работу. Давайте создадим папку Во-первых, нам нужна папка для..

Построение аудиоклассификатора (Часть 2)
Наука о данных Создание аудиоклассификатора (часть 2) Я делился своим опытом создания аудиоклассификатора в сообщениях на Medium, до сих пор я рассказывал, как читать аудиоданные, ссылка на статью находится ниже. Прочитав эту статью, вы получите полезный контекст данных, с которыми мы будем работать в рамках этого тематического исследования. Создание аудиоклассификатора Часть 1: Загрузка данных и создание меток gghantiwala.medium.com..

Прогнозы засухи в США с использованием метеорологических данных
Прогнозирование — это больше, чем коммерческое требование. На корпоративном уровне это хлеб с маслом, благодаря которому руководство выживает и строит долгосрочные планы. Правительства принимают решения на национальном уровне, и очень важно учитывать каждый сценарий. Он может влиять на экономический прогресс страны. Каждый выбор, сделанный лидерами, учитывает тот или иной тип данных прогнозирования. Это помогает руководителям принимать более взвешенные решения. В ближайшие кварталы у..

Регрессия против классификации
Регрессионный анализ и классификация — популярные инструменты, используемые для прогнозирования. Оба используют одну и ту же концепцию использования известных наборов данных (также называемых обучающими наборами данных) для прогнозирования будущих новых точек данных, чтобы сделать вывод. Обе эти проблемы попадают в категорию Машинное обучение с учителем , где задача включает в себя изучение функции, которая сопоставляет входные данные с выходными на основе примеров пар входных и..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]