Публикации по теме 'machine-learning-models'
Модели машинного обучения
Добро пожаловать в этот блог о моделях машинного обучения! Машинное обучение произвело революцию в области компьютерных наук и сегодня стало жизненно важной частью многих отраслей. С развитием технологий данные генерируются с беспрецедентной скоростью, и модели машинного обучения предоставляют нам инструменты для извлечения ценных идей из этих данных. Эти модели могут учиться на данных, со временем повышать свою точность и делать прогнозы или решения на основе этого обучения.
В этом..
Линейная регрессия с нуля
Представление и реализация модели линейной регрессии с нуля в Python
Введение
Цель этой записной книжки — реализовать линейную регрессию с нуля, используя математическое представление модели с помощью Python. во-первых, решение простой линейной регрессии с одной переменной, затем решение модели множественной линейной регрессии для прогнозирования жилья и сравнение результатов с классами предварительной сборки sklearn и, наконец, использование более сложного набора данных: Цены..
Машинное обучение в реальном времени: соображения, основанные на сценарии использования для обнаружения мошенничества
Когда дело доходит до машинного обучения, большинство продуктов предназначены для пакетной работы, то есть они обрабатывают данные через фиксированные промежутки времени, а не в режиме реального времени. Этим подходом зачастую проще управлять, и во многих случаях он отвечает потребностям бизнеса. Однако существуют ситуации, когда машинное обучение в реальном времени имеет важное значение. В этой статье мы разберемся, почему.
Чтобы понять, почему машинное обучение в реальном времени..
Как диффузионные модели являются многообещающими инструментами для обнаружения аномалий в медицинской визуализации
Хорошо известно, что модели машинного обучения хорошо обнаруживают закономерности, принимают решения и принимают другие дискриминационные решения на основе ранее изученных обучающих данных.
Но новый тип модели машинного обучения (ML) используется для решения растущего числа вариантов использования. Мы говорим о генеративных моделях .
Генеративные модели отличаются от дискриминационных моделей, которые включают деревья решений, случайные леса и логистические регрессии. Как следует..
Список моделей машинного обучения
Полный список различных типов моделей машинного обучения:
"Линейная регрессия" Риджовая регрессия Лассо регрессия Эластичная чистая регрессия "Логистическая регрессия" Деревья решений Случайный лес Машины повышения градиента (GBM) XGBoost ЛайтГБМ КэтБуст Машины опорных векторов (SVM) К-Ближайшие соседи (КНН) Анализ главных компонент (PCA) Независимый компонентный анализ (ICA) Неотрицательная матричная факторизация (NMF) Модели Гауссовской..
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..