Публикации по теме 'data-science'
Как работает концепция собственной гравитации, часть 2 (Космология)
Самогравитация в тонком диске моделирования протопланетных дисков: длина сглаживания скорректирована и обобщена на бижидкости (arXiv)
Автор: Стивен Рендон Рестрепо , Пьер Барж .
Аннотация: Чтобы имитировать эволюцию протопланетных дисков (PPD), двухмерное моделирование с собственной гравитацией должно ввести смягчающее предписание гравитационного потенциала. Когда диск состоит только из газа, длина сглаживания пропорциональна высоте газовой шкалы. С другой стороны, при включении..
Расширенное тематическое моделирование с использованием Listly
Находя закономерности в хаотичных данных, люди терпят неудачу и обычно плохо работают. К счастью, у нас есть машины, которые учатся и помогают нам в этом хаосе. То же самое происходит с тематическим моделированием в науке о данных, где мы пытаемся найти закономерности и темы в разных областях, чтобы получить представление и лучше понять данные.
Тематическое моделирование похоже на поиск сокровищ в куче слов! Это удивительная техника, которая раскрывает скрытые темы в текстах, открывая..
Успешные проекты по науке о данных: привычки и вопросы, которые нужно задавать
Специалисты по данным осознают, что успешный проект требует видимого влияния на бизнес-уровень в реальном времени с надлежащим планом, поэтому роль управления проектом становится жизненно важной. Любая отрасль, которая использует надлежащую систему управления проектами, обеспечивает блестящие результаты, и нет никаких исключений, когда речь идет о нашем любимом мире Data Science.
Однако, учитывая уникальный характер проектов по науке о данных, не всегда легко разобраться во всем в..
Как функционируют направленные сложные сети, часть 2 (IOT)
Подход к прогнозированию ссылок в сложных направленных сетях на основе асимметричного подобия-популярности (arXiv)
Автор: Хафида Бенхидур , Лама Альмешхас , Саид Керраче .
Аннотация: Сложные сети — это графы, представляющие реальные системы, обладающие уникальными характеристиками, которых нет в чисто регулярных или полностью случайных графах. Изучение таких систем является жизненно важным, но сложным из-за сложности лежащих в их основе процессов. Тем не менее, в последние..
Понимание метрик регрессии
Использование показателей регрессии для оценки моделей машинного обучения
Регрессия с первого взгляда
В этой статье мы рассмотрим общие показатели, которые вы увидите при оценке производительности обученной модели машинного обучения для задачи регрессии .
Регрессионные эксперименты являются одной из трех основных задач машинного обучения и используются для прогнозирования числовой метки с учетом набора функций и обучающих данных.
Как работает оценка плотности в различных сценариях 2023, часть 1
Минимаксная оптимальная оценка плотности с использованием мелкой генеративной модели с одномерной скрытой переменной (arXiv)
Автор: Хёк Гю Квон , Мин У Чэ
Аннотация: Глубокая генеративная модель дает неявную оценку неизвестного распределения или функции плотности наблюдения. В этой статье исследуются некоторые статистические свойства неявной оценки плотности, используемой методами типа VAE на основе непараметрической структуры оценки плотности. Более конкретно, мы получаем скорость..
Вызов Starbucks Capstone Challenge
Capstone Starbucks предоставляет некоторые моделирующие данные о том, как люди принимают решения о покупке и как рекламные предложения влияют на эти решения.
Прежде чем мы начнем, вот несколько вопросов, которые могут нас заинтересовать:
1 Клиенты-женщины или клиенты-мужчины, какая группа составляет большинство?
2 Являются ли мои клиенты богаче среднего населения США?
3 Может ли компания разработать конкретную стратегию продвижения в соответствии с индивидуальными..
Новые материалы
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..
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..