Публикации по теме 'comparison'
Перестаньте думать, что вы умнее других разработчиков, потому что вы не сравниваете ☺ Вы не
Забавно, что вы говорите о статьях с приманками для кликов, когда ваша - лучший тому пример. Тот факт, что вы сказали: « Я фанатик React », делает весь ваш пост нерелевантным из-за предвзятости, но я все же нашел время, чтобы ответить.
Я также расскажу, исходя из своего опыта, и скажу: в конце концов, вы используете то, что лучше для вас, проект и, в основном, контекст (время, бюджет, ресурсы) .
Все хорошие разработчики (может засвидетельствовать мой последний технический директор) не..
Начинаете новый побочный проект? Вот 4 облегченных CSS-фреймворка, которые стоит приступить к работе.
Мы все были там раньше. У вас появилась идея для нового веб-сайта, и вы хотите начать его создание как можно скорее. С карандашом и бумагой вы разработали общее представление о макете и коде JavaScript.
Но, в отличие от прошлого раза, вам не нужно часами возиться с таблицами стилей. В отличие от других случаев, вам не нужно тратить время на переопределение значений Bootstrap по умолчанию.
Кроме того, вы слышали о TailwindCSS , но не знаете, какая разница. Плюс, кажется, есть..
Реализация случайного леса
В этом посте мы рассмотрим основные концепции, лежащие в основе Random Forest, обсудим практические проблемы реализации, такие как сильно коррелированные функции, разреженность функций, несбалансированные классы. Затем сравните концепции и производительность случайного леса с деревьями повышения и деревом решений! Если вы хотите что-то обсудить или найти ошибку, напишите мне на [email protected] :)
Базовые концепты
Как строится лес? Случайный лес построен на деревьях..
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..