Публикации по теме 'data-science'
Краткое введение в функции потерь
Очень краткое объяснение функций потерь с двумя простыми для понимания примерами известного классификатора softmax и функции потерь SVM.
вступление
Задачу прогнозирования можно рассматривать как простую задачу оптимизации. Модель пытается оптимизировать его производительность, правильно предсказывая значение. Фактическое значение, которое мы оптимизируем, называется «потерями» (которые мы, конечно же, стараемся минимизировать). Для этого модели необходима способность измерять этот..
25 отличных открытых наборов данных для машинного обучения
Ваша программа машинного обучения хороша ровно настолько, насколько хороши ваши тренировочные наборы. Наборы данных являются неотъемлемой частью качества вашего машинного обучения, но вы не всегда можете иметь доступ к данным за закрытыми стенами или бюджет на покупку (или аренду) ключа.
Не отчаивайтесь. Существует множество наборов данных, по которым вы можете бесплатно тренировать машинное обучение. Вот 25 лучших вариантов для наборов данных машинного обучения с открытым исходным..
Освоение наборов Python: передовые методы и советы по повышению производительности
Научитесь работать умнее, а не усерднее, с помощью этих лайфхаков Python Set
Вы хотите освоить программирование на Python? Затем вам нужно узнать о наборах — одной из самых мощных и универсальных структур данных Python. В этой статье мы рассмотрим некоторые продвинутые приемы набора Python, которые помогут вам вывести свои навыки программирования на новый уровень. Вы узнаете, как работают множества, почему они полезны и как их использовать для решения общих задач программирования...
Давайте вместе изучим основы Python: ЧАСТЬ -1
Введение:
Добро пожаловать в мир программирования на Python! Независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или имеете некоторый предыдущий опыт, это руководство поможет вам понять основы Python и начать свое путешествие по кодированию. В этом блоге мы рассмотрим различные разделы, знакомящие с различными концепциями программирования на Python, и приведем практические примеры кода.
Содержание: 1. Настройка среды Python 2. Переменные и типы данных 3. Поток управления и циклы 4...
Анализ данных через R
Анализ данных является важной частью любого исследовательского проекта или бизнес-процесса. Поскольку данные продолжают увеличиваться в объеме и сложности, потребность в эффективном и действенном анализе данных становится все более актуальной. К счастью, R — мощный и универсальный язык программирования, который можно использовать для анализа и интерпретации данных. В этом подробном руководстве мы рассмотрим, как использовать R для анализа данных.
Сначала мы рассмотрим основы R. Мы..
Помимо мышления
Существенное различие между людьми и животными природы заключается в нашей способности мыслить абстрактно, общаться и хранить знания. Наш исключительный интеллект буквально катапультировал нас на вершину.
Итак, на что был бы похож мир, если бы появился новый вид, интеллектуально превосходящий людей?
Скорость технологической революции увеличивается с течением времени, например, если бы человеческие технологии развивались медленными темпами несколько сотен тысяч лет назад, потребовался бы..
AB-тестирование в машинном обучении!
AB-тестирование — это рандомизированный контролируемый эксперимент, предназначенный для понимания того, как варианты системы влияют на метрики. Большинство крупных веб-сайтов сегодня проводят сотни или даже тысячи AB-тестов одновременно, поскольку разные группы продуктов стремятся оптимизировать их для разных показателей. В этой статье я расскажу вам, что такое тестирование AB и как мы можем использовать его в машинном обучении.
Как работает AB-тестирование?
Общий процесс..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..