Публикации по теме 'greedy-algorithms'
Подготовка к собеседованию: жадные алгоритмы
Теперь я думаю, что пришло время нам подтянуть штаны и пойти в игровые автоматы, потому что сегодня день, когда мы разбогатеем. Мы обсудим самую жадную из жадности.
Жадные алгоритмы — это алгоритмы, которые принимают локально оптимальное решение в надежде, что при принятии этого локально оптимального решения он в конечном итоге найдет глобальный оптимум. Однако при жадном образе мышления часто глобально оптимальное значение оказывается не тем, которое создается. Вместо этого данный..
Изучение жадных алгоритмов: стратегии, примеры и значение в программировании и мобильных устройствах…
Жадные алгоритмы — это класс методов оптимизации, которые делают локально оптимальный выбор на каждом этапе. Многие из моих коллег-программистов не слишком хорошо знакомы с жадным методом структуры данных, но всякий раз, когда я реализую жадный подход во время кодирования, я замечаю это является наиболее важной темой внимания, потому что на Youtube доступен только теоретический контент и контент для целей экзамена, но я читаю исследовательский контент доктора философии, который очень..
Целевые клиенты, умно!
Введение в алгоритм Epsilon Greedy и выборку Томпсона
На июльской встрече тайваньских профессионалов в области данных Гэри Чен из Amex дал отличное введение в предвзятость выживания и алгоритм решения этой проблемы, алгоритм Epsilon Greedy и выборку Томпсона . В этой статье я с нуля объясню, как это работает. Часть кода модифицирована из класса Байесовское машинное обучение на Udemy.com. Это подробный, но краткий материал, который я настоятельно рекомендую.
Хорошо, поехали!..
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..