Публикации по теме 'data-science'
Машинное обучение: самодостаточное состояние
X и Y. Ноль и единица.
X и Y равны нулю и единице. Это основа машинного обучения . Интеллект в целом.
Это потому, что ноль и единица — это окружность и диаметр . То есть мы все стремимся к самодостаточному государству. Машины включены.
Поэтому машины и люди артикулируют самодостаточное государство (чтобы выжить).
Где ноль и единица — это инь и янь , а комплементарность движет всем.
Таким образом, сохранение круга является основой самодостаточного состояния (я в..
14 требований для успеха вашего проекта по машинному обучению (часть I)
Настройтесь на успех и избегайте катастрофы
Много пишут об алгоритмах и новых решениях, но недостаточно говорят о том, как осуществить разработку проекта машинного обучения, который повысит ценность вашей организации/компании. Чаще всего проект терпит неудачу не из-за реализации «неправильного» алгоритма, а из-за отсутствия организационной поддержки, четкой дорожной карты и методологии работы, которая одновременно проста и прозрачна. Несмотря на то, что это становится гораздо более..
Погружение WatchMojo в глубокое и машинное обучение
Большие данные сулят большие перспективы для WatchMojo . Еще в первом квартале 2017 года, стремясь создать собственные продукты и инновации, чтобы связать прошлые просмотры видео и взаимодействие с будущими видеопроектами, я услышал об алгоритмах, которые могут учиться на данных, не полагаясь на программирование на основе правил. Чтобы создать ценность для наших зрителей, я спросил, есть ли у нас набор данных, а затем поставил перед собой цель выяснить, какие видео будут очень..
Начните работу с Python Pandas за 5 минут
Учебное руководство по библиотеке Python Pandas
Те из вас, кто только начинает работать с машинным обучением, как и я, наверняка столкнулись бы с Pandas, библиотекой аналитики данных . В спешке разобраться в уловках ML мы часто не замечаем важности этой библиотеки. Но вскоре вы столкнетесь с препятствием, когда вам нужно будет поиграть со своими данными, очистить и выполнить преобразование данных, прежде чем вводить их в свою модель машинного обучения.
Зачем нам этот блог, когда..
Непрерывная реализация Python для поиска оптимизированных эффективных инвестиционных портфелей
Объяснение того, как создать эффективные инвестиционные портфели от начала до конца
Одним из основных этапов разработки приложения для управления инвестициями было внедрение комплексного решения, которое начинается с получения данных о ценах на акции компании и создания набора эффективных и оптимальных портфелей с использованием процедур оптимизации.
Эта статья продемонстрирует, как этого добиться.
Пожалуйста, прочтите Заявление об ответственности с объяснениями FinTech. Это..
Исследовательский анализ данных в машинном обучении
Исследовательский анализ данных чрезвычайно полезен для науки о данных.
Исследовательский анализ данных - это взгляд на анализ набора данных с помощью метода статистической графики и визуализации данных, чтобы он мог определять различные атрибуты. По сути, основная цель исследовательского анализа данных состоит в том, чтобы изучить больше информации из данных, отличных от обычных данных, необходимых для моделирования или для предположений, связанных с тестированием...
Законы движения Ньютона
Законы Ньютона
Три закона движения сэра Исаака Ньютона являются фундаментальными принципами физики. Они есть:
Первый закон движения Ньютона (Закон инерции): объект, находящийся в покое, имеет тенденцию оставаться в покое, а объект в движении имеет тенденцию оставаться в движении с той же скоростью и в том же направлении, если на него не действует несбалансированная внешняя сила.
Второй закон движения Ньютона: ускорение объекта прямо пропорционально приложенной к нему силе..
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..