Публикации по теме 'data-science'
«Мастерство машинного обучения: раскрытие лучших алгоритмов контролируемого обучения для всестороннего…
Введение
Алгоритмы обучения с учителем — это класс алгоритмов машинного обучения, которые учатся на размеченных обучающих данных, чтобы делать прогнозы или принимать решения. Здесь мы дадим краткое объяснение некоторых популярных алгоритмов обучения с учителем:
1. Линейная регрессия:
Линейная регрессия предсказывает непрерывные числовые значения путем подбора линейного уравнения к данным. Он предполагает линейную связь между входными объектами и целевой переменной. Линейная..
Учебное пособие по ООП в Python — Часть 2
Введение
Эта статья является второй частью серии учебных пособий по ООП в Python. Я продолжу реализацию некоторых основных концепций ООП, которые помогут вам в вашем путешествии по программированию, продолжая развивать класс покемонов.
Части статьи
Статические методы Методы класса Полиморфизм Инкапсуляция, сокрытие данных и методы установки Принцип замещения Лискова Сеттер и декоратор @property
Примечание
Напоминаю, что в прошлой статье я реализовал два класса, Pokémon и..
Проблемы с данными-ML-(часть I)
Как и было обещано, проблемы, связанные с данными , будут более подробно описаны, но прежде чем углубиться в море, я приглашаю вас прочитать мои предыдущие статьи , чтобы получить полное представление того, о чем я говорю, и продолжить свое путешествие по машинному обучению в этой серии,
Проблемы машинного обучения (часть I) После обсуждения различных подходов, используемых алгоритмами машинного обучения для обучения, в статье ниже medium.com..
HowTo стал компьютерным ученым
Как стать компьютерным ученым
Довольно часто меня спрашивают, как стать компьютерным ученым. Вот почему я решил описать свой собственный путь. Конечно, в сети уже есть много других руководств, поэтому здесь я буду только собирать их и объединять в один. Кроме того, поскольку у всех разный уровень знаний, вы можете пропустить некоторые разделы.
В основном обучение можно разделить на четыре основные темы: дополнительные источники, математика, программирование и собственно машинное..
Прикладная наука о данных: системы рекомендаций по контенту
Потратив прошлый семестр на изучение концепций науки о данных в контексте линейной алгебры, я стал все больше интересоваться тем, как эти математические методы применяются в реальном мире. Одним из таких вариантов использования, который получил широкое распространение в 2022 году, являются системы рекомендаций по контенту.
Мотивы рекомендательных систем
За последние 20 лет технологические продукты произвели революцию в том, как пользователи создают, находят и потребляют контент...
Введение в машинное обучение, глубокое обучение и компьютерное зрение (часть 2)
Глава 1: Машинное обучение
2. Нампи:
NumPy — это мощная библиотека Python, которая расшифровывается как «Числовой Python». Он обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также обширный набор математических функций для эффективной работы с этими массивами. NumPy является основой для числовых и научных вычислений в Python, обеспечивая более быстрое выполнение математических операций и облегчая манипулирование данными. Он служит основой для многих других..
Почему стандартное отклонение и Z-показатели так пугают?
Понимание дисперсии и z-показателя имеет решающее значение для лучшего понимания ваших данных. Действительно ли это так пугающе, как кажется?
Дисперсия и стандартное отклонение, безусловно, являются наиболее важными темами в статистике, поскольку на них основано множество передовых статистических концепций. Итак, давайте раскрывать их по одному. И получить четкое представление о Z-показателях.
Прежде чем погрузиться,
Параметр — Параметр — это измеримая характеристика населения,..
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..