Публикации по теме 'guides-and-tutorials'
Освоение машинного обучения: руководство для начинающих по ключевым терминам и понятиям, включая CNN, слои…
Машинное обучение — это область исследования, которая позволяет машинам обучаться и повышать свою производительность автоматически, без явного программирования. Это подмножество искусственного интеллекта ( ИИ ), основное внимание в котором уделяется обучению алгоритмов выполнению задач на основе входных данных. Область машинного обучения быстро развивается, и новичкам может быть сложно не отставать от используемой терминологии и концепций. В этом сообщении блога мы рассмотрим..
В основном визуальное руководство по установке поддержки Windows для Flutter 2.10
Я некоторое время играл с Flutter. Поэтому я был очень взволнован, увидев новость о том, что Flutter также поддерживает нативные сборки Windows. Тем не менее, поддержка Windows существовала некоторое время, но сейчас она стабильна, и это подтолкнуло меня попробовать ее самостоятельно.
После обновления Flutter до версии 2.10 (если Flutter уже установлен, вы можете обновить его до flutter upgrade ).
Но flutter doctor выявил некоторые проблемы:
Сначала мне пришлось скачать..
Как вы могли придумать React
Как вы могли придумать React
Тот факт, что React навсегда вошел в мир JavaScript, не подлежит сомнению. Из-за этого новички в JavaScript часто не сомневаются в необходимости интерфейсных фреймворков и библиотек, таких как React, и сразу же предполагают, что это необходимо для любого приложения браузера.
Хотя React действительно чрезвычайно полезен, вы можете не сразу понять, почему это так. Итак, давайте совершим небольшое путешествие по гипотетическому приложению, чтобы понять, как..
Модели деревьев решений с использованием Python — Сборка, визуализация, оценка
Руководство и пример от MITx Analytics Edge с использованием Python
Деревья классификации и регрессии (CART) можно преобразовать в график или набор правил для прогностической классификации. Они помогают, когда модели логистической регрессии не могут предоставить достаточные границы решений для прогнозирования метки. Кроме того, модели дерева решений более интерпретируемы, поскольку они имитируют процесс принятия решений человеком. Кроме того, регрессия дерева решений может фиксировать..
Все шаги по созданию вашего первого классификатора изображений (с кодом)
От создания наборов данных до проверки точности вашей программы
Если вы хотите создать классификатор изображений, но не знаете, с чего начать, следуйте этому краткому руководству, чтобы понять концепции и научить сверточную нейронную сеть распознавать любое изображение, которое вы хотите!
Для этого предоставленный код написан на Python (3.x), и мы в основном будем использовать библиотеку Keras.
Прежде всего, если вы понятия не имеете, что такое нейронная сеть, я могу только..
Установка python и создание вашего первого скрипта
Python — отличный язык программирования, простой в освоении и чрезвычайно универсальный. В этой статье я хотел бы объяснить, как установить Python в качестве основы для будущих постов.
Для начала нам нужно скачать установщик python с официального сайта .
После того, как вы загрузили установщик, вам нужно выполнить некоторые настройки:
Обязательно выберите параметр Добавить Python 3.9 в PATH , так как это значительно упростит выполнение ваших скриптов. Вы можете выбрать или..
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..