Публикации по теме 'data-science'
Метрики регрессии для определения эффективности моделей регрессии
Регрессионные модели — это модели, которые используются для прогнозирования непрерывных или реальных значений, например , зарплаты, оценок, количества товаров, которые будут проданы, и т. д. Вот некоторые из популярных регрессионных моделей:
Линейная регрессия Регрессор дерева решений Случайный лесной регрессор Регрессор опорных векторов Регрессор повышения градиента Регрессор с экстремальным градиентом
Для расчета эффективности всех вышеперечисленных моделей мы..
Новые исследования в области робототехники часть 1(искусственный интеллект)
1. Вращение объекта в руке с помощью быстрой адаптации двигателя (arXiv )
Автор: Хаочжи Ци , Ашиш Кумар , Роберто Каландра , Йи Ма , Джитендра Малик
Аннотация . Обобщенные ручные манипуляции долгое время оставались нерешенной проблемой робототехники. В качестве небольшого шага к этой великой цели мы покажем, как спроектировать и изучить простой адаптивный контроллер для достижения вращения объекта в руке, используя только кончики пальцев. Контроллер полностью обучается..
Использование науки о данных для экологической устойчивости
Экологическая устойчивость является важнейшей глобальной проблемой, и наука о данных становится все более важной в ее решении. Python как язык программирования широко используется в проектах по науке о данных и приложениях машинного обучения, что делает его мощным инструментом для усилий по обеспечению экологической устойчивости.
Прогнозное моделирование является одним из примеров того, как наука о данных может использоваться для обеспечения экологической устойчивости. Используя..
Первый разрез самый поверхностный
Взвешивание данных перед функцией активации
В этом посте мы собираемся сделать первый шаг к тому, чтобы сделать нашу математику реальной, и посмотреть, что происходит, когда вы применяете рандомизированные веса и значения смещения к нашим данным перед отправкой их в функцию активации.
Вспомните, что мы немного упростили математику нашей нейронной сети, используя матричное умножение и поглотив наш расчет смещения, добавив измерение к нашим данным и весовому вектору.
Таким образом,..
Раскрытие силы предсказания: понимание цепей Маркова и их реальных приложений.
Цепи Маркова — это математические модели, используемые для представления последовательности событий в широком диапазоне приложений, включая финансовое моделирование, прогнозирование погоды и онлайн-рекламу.
Любой процесс моделирования, рассматриваемый как цепь Маркова, должен удовлетворять свойству Маркова. Свойство указывает, что вероятность будущих событий зависит только от текущего состояния, а не от каких-либо прошлых состояний. Система, представленная этим свойством, без памяти..
60 лексиконов науки о данных
Область науки о данных расширяется за счет терминологии, сочетания терминов из информатики, статистики, математики и разработки программного обеспечения. В целом язык науки о данных растет очень быстро. Если вы только начинаете заниматься наукой о данных, ожидается, что вы выучите много новой терминологии. Здесь на помощь приходит лексика науки о данных. Я собрал здесь список терминов по науке о данных. В этой статье я представлю вам краткий словарь терминов, связанных с наукой о..
Анализ настроений: упрощенный
Загляните в «Hello World» обработки естественного языка
Что такое анализ настроений?
Анализ настроений - это область обработки естественного языка, отвечающая за системы, которые могут извлекать мнения из естественного языка. НЛП нацелено на создание конвейеров, которые могут понимать язык, как мы, люди. Анализ тональности - одна из самых основных проблем в НЛП и, как правило, одна из первых проблем, с которыми студенты сталкиваются в курсе обработки естественного языка.
Почему..
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..