Публикации по теме 'data'
Типы регуляризации и когда их использовать.
В этой статье будут объяснены 3 типа регуляризации, а также где и как их использовать с помощью Scikit-Learn.
Зачем нужна регуляризация?
Для начала нам нужно понять, зачем нужна регуляризация. Регуляризация в основном используется для того, чтобы модель не переборщила с данными. Полиномиальные модели являются наиболее распространенными, в которых может быть полезна регуляризация, поскольку она может иметь функции более высокой степени, которые могут привести к переобучению модели,..
Понимание гиперциклов часть 1 (математика)
Гиперциклические операторы на алгебрах Сигала и пространствах мер (arXiv)
Автор : Стефан Ивкович
Аннотация: мы строим приближенную единицу для алгебры Сигала и характеризуем гиперциклические взвешенные операторы композиции на этой алгебре. Кроме того, мы характеризуем гиперциклические сопряжения операторов взвешенной композиции, действующих на пространстве радоновских мер. Наконец, мы характеризуем гиперциклические операторы обобщенного двустороннего сдвига на пространстве..
СЛИШКОМ МНОГО ДАННЫХ НЕДОСТАТОЧНО ИНФОРМАЦИЯ: РУКОВОДСТВО ПО ВЫЖИВАНИЮ ИНФОРМАЦИОННОГО ВОЗРАСТА
Часть I. Информационный век
Я помню, как меня познакомили с Mosaic, первым веб-браузером. Я учился в университете, изучал нейронные вычисления, и кто-то продемонстрировал мне браузер Mosaic. Моя первая реакция была: что теперь? Не было видимого контента, нечего было смотреть и не было возможности его найти. Затем пришел Yahoo, который организовал для вас мир, а затем AltaVista, мой первый портал с возможностью поиска по контенту. У Google был более простой интерфейс, это не портал, а..
Обзор TensorFlow 2.0
Воплотите вашу идею с бумаги в производство
Введение
TensorFlow (TF) был представлен сообществу в 2015 году. С тех пор он стал одной из самых популярных библиотек глубокого обучения. Программисты, специалисты по обработке данных и исследователи могут использовать его для создания моделей «из коробки» либо с помощью API-интерфейсов, либо путем написания вещей с нуля.
Некоторые концепции, лежащие в основе этого, такие как построение операций с графами, сеансов и т. Д., Иногда могут быть..
Строить или покупать во времена экономической неопределенности
Поскольку мы находимся во времена экономической неопределенности, никто не знает, чего ожидать и как подготовиться к следующей паре лет. Что мы знаем наверняка, так это то, что с ростом процентных ставок стоимость капитала поднимается намного выше, чем мы привыкли за последние несколько лет, и, похоже, не замедлится в ближайшее время.
В сегодняшних условиях компании, занимающиеся предварительными доходами и / или исследованиями, срочно спешат к производству, чтобы получить доход и..
Как ведут себя аккрецирующие нейтронные звезды, часть 1 (астрофизика)
Постоянный ультрафиолетовый поток от аккрецирующей двойной нейтронной звезды в переходном режиме (arXiv )
Автор : Николай Н. Щечилин , Михаил Евгеньевич Гусаков , Андрей Игоревич Чугунов
Вывод: Все астрофизические объекты, аккрецирующие диск, производят мощные истечения. В двойных системах, содержащих нейтронные звезды (НС) или черные дыры, аккреция часто происходит во время сильных вспышек. Основными признаками дискового ветра во время этих извержений являются смещенные..
Интервью по структуре данных с ответами, часть 2
Это серия из 3 частей, а это часть 2. Приятного обучения
1. Какие операции можно выполнять с разными структурами данных?
Вставка Обход Удаление Идет поиск Сортировка
2. В чем разница между файловой структурой и хранилищем?
Структура хранения: представление структуры данных в памяти компьютера.
Структура файла: это представление структуры хранения во вспомогательной памяти.
3. Какая структура данных используется для выполнения рекурсии?
Структура данных стека..
Новые материалы
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..
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..