Публикации по теме 'data-science'
Понимание разреженности графа
Разрыхление графов с помощью универсальных жадных алгоритмов ( arXiv )
Автор: Мин-Цзюнь Лай , Цзясинь Се , Чжицян Сюй
Аннотация: разреженность графа заключается в аппроксимации произвольного графа разреженным графом и полезна во многих приложениях, таких как упрощение социальных сетей, задачи наименьших квадратов, численное решение симметричных положительно определенных линейных систем и т. д. В этой статье, вдохновленной известным алгоритмом восстановления разреженного..
Да, вы можете стать специалистом по анализу данных в Интернете. Вот как.
Руководство по тому, как начать свою карьеру в области науки о данных из дома, от профессионального специалиста по данным, который учился в Интернете.
Оглавление
Вступление Онлайн-курсы Онлайн-дипломы Внеклассные Резюме использованная литература
Вступление
В нескольких статьях подчеркивается, насколько сложно и надумано добиться успеха в области науки о данных с помощью онлайн-курсов или ученых степеней. Поскольку вы читаете эту статью, возможно, вы верите в самообучение и..
WiMLDS NYC: Информационный бюллетень за январь 2022 г.
Специальное объявление
Напоминание. Мы планируем публиковать ежеквартальные вопросы и ответы с членом отделения, который хотел бы быть представленным в нашем новом блоге. Если (а) вы только что получили сертификат/степень или (б) вы ищете работу или смену работы, эта платформа может стать отличным способом опубликовать ваши достижения и цели.
Пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected] , если вы заинтересованы в публикации.
Обзор за 2021 год: Подробнее о LinkedIn… и..
Линейная регрессия — Пошаговая глубокая интуиция
Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования.
— Эндрю Нг
Среди различных методов машинного обучения линейная регрессия является одним из фундаментальных и широко используемых алгоритмов. Это мощный инструмент для прогнозирования числовых значений на основе взаимосвязей между переменными. В этой статье мы углубимся в интуицию, лежащую в основе линейной регрессии, раскроем ее концепции, приложения и лежащую в ее основе..
Визуализация обратного распространения в обучении нейронной сети
Использование HiPlot для создания параллельных графиков координат для визуализации обучения модели глубокого обучения.
Понимание и отладка производительности нейронной сети в наборе данных является важной главой в сквозном жизненном цикле модели машинного обучения (ML). Возможность понять, как обучается модель, может дать ценную информацию о том, где можно сделать улучшения. В этой статье мы рассмотрим создание простого, но эффективного метода визуализации процесса под названием..
Крутые графики с гистограммой Seaborn с оттенком и пропорциями
Стройте гистограммы рядом, сравнивая пропорции, слои разных групп населения. Подпишитесь на нас, чтобы получить удобные для начинающих и краткие, готовые к использованию руководства, подобные этому. Получите премиум-интервью и полный курс на uniqtech.substack.com .
В этой статье предполагается, что вы знакомы с основными визуализациями данных, такими как гистограмма и точечная диаграмма. В этом руководстве используется дополнительное третье измерение: оттенок для создания..
Введение в нейронные сети: создание однослойного персептрона в PyTorch
Нейронная сеть представляет собой набор нейронных узлов, которые взаимосвязаны друг с другом. Эти связи распространяются не только на соседние нейроны, но и на удаленные.
Фундаментальная концепция нейронных сетей заключается в том, что каждый нейрон в слое получает входные значения и генерирует выходные значения с помощью определенных математических операций, применяемых к входным данным. Эти выходы затем служат входами для следующего слоя нейронов.
Однослойная нейронная сеть, также..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..