WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


Данные и искусственный интеллект объединяются, чтобы предсказать чемпиона по гимнастике
Гимнастика — это вид спорта, который требует высокого уровня атлетизма и преданности делу, и прогнозирование чемпионов может дать тренерам, судьям и спортсменам ценную информацию для оптимизации их выступлений и достижения лучших результатов. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) прогнозирование чемпионов становится все более точным и надежным. Приложение Blinx AI Gymnasts Champion Predictor использует ИИ для анализа имени, общего..

Операторы в R для анализа данных
Оператор  – это символ, обозначающий тип операции или вычисления, которые необходимо выполнить в формуле. Хорошее знание операторов дает вам отличное владение языком, и вы сможете с большей легкостью выполнять вычисления и применять формулы. Итак, здесь мы узнаем о некоторых типах операторов и их синтаксисе, Тип операторов Операторы присваивания используются для присвоения значений переменным и векторам. Синтаксис- Data_1‹-c(4.3,123,55,55,44,33,5) 2. Арифметические..

Целевые клиенты, умно!
Введение в алгоритм Epsilon Greedy и выборку Томпсона На июльской встрече тайваньских профессионалов в области данных Гэри Чен из Amex дал отличное введение в предвзятость выживания и алгоритм решения этой проблемы, алгоритм Epsilon Greedy и выборку Томпсона . В этой статье я с нуля объясню, как это работает. Часть кода модифицирована из класса Байесовское машинное обучение на Udemy.com. Это подробный, но краткий материал, который я настоятельно рекомендую. Хорошо, поехали!..

Использование неконтролируемого обучения для поиска выбросов
Два варианта: локальный фактор выброса и модели гауссовой смеси. Введение Выбросы — часто обсуждаемая тема на многих форумах и в блогах по науке о данных. Вероятно, это связано с тем, что эти точки данных могут исказить наш анализ и повлиять на моделирование, если используемый нами алгоритм не устойчив к этим аномалиям. Набор данных во многих случаях будет приводить большинство наблюдений в определенный диапазон значений, следуя некоторым шаблонам, оставаясь не слишком далеко от..

Ключевые концепции больших данных
Что такое большие данные? Арена больших данных предоставляет средства и методы для анализа, логического извлечения информации и работы с большими и сложными наборами данных с помощью программного обеспечения традиционного приложения для обработки данных . Аналитика больших данных имеет тенденцию организовывать, извлекать и анализировать факты из больших объемов данных, которые слишком велики, чтобы люди могли проверять их вручную с помощью ручки и бумаги. Американский..

Советы и рекомендации FiftyOne по компьютерному зрению  —  11 ноября 2022 г.
Добро пожаловать в наш еженедельный блог с советами и рекомендациями FiftyOne, где мы резюмируем интересные вопросы и ответы, недавно появившиеся на Slack , GitHub , Stack Overflow и Reddit. Подождите, а что такое FiftyOne? FiftyOne — это набор инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом, который позволяет группам специалистов по обработке и анализу данных повышать производительность своих моделей компьютерного зрения, помогая им выбирать высококачественные наборы..

NumPy: мощная библиотека для научных вычислений и анализа данных на Python
Для анализа данных и научных вычислений NumPy является важным пакетом Python. Это чрезвычайно эффективный и мощный инструмент для выполнения числовых операций, поскольку он предназначен для работы с многомерными массивами и матрицами. С момента своего первого выпуска в 2005 году NumPy превратился в важную часть экосистемы Python. Способность NumPy выполнять векторизованные операции — одна из его ключевых характеристик. Это означает, что NumPy позволяет выполнять операции сразу над..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]