Публикации по теме 'machine-learning'
Проверка астрологического прогноза цены биткойнов с помощью машинного обучения
На прошлой неделе мы выпустили астрологический прогноз цены биткойнов по методу дизайна человека; и возникла обширная критическая дискуссия на Bitcoin.com . Что ж, мы всегда считали, что критика намного полезнее похвалы, и вот наш ответ.
Human Discovery Platform - это открытая платформа, на которой разные авторы могут внедрять собственные методы интерпретации различных знаков, а исследователи - проверять их. Например, чтобы проверить, есть ли у людей с определенным психотипом..
Изучение операторов Python
Операторы Python являются важными строительными блоками любой программы Python. Они позволяют нам выполнять различные операции с данными, манипулировать значениями и принимать логические решения. В этом подробном руководстве мы рассмотрим различные типы операторов в Python, включая арифметические, присваивания, сравнения, логические операторы, операторы идентификации и операторы принадлежности.
Арифметические операторы :
Арифметические операторы используются для выполнения основных..
Может ли машинное обучение помочь улучшить ваш проект в фэнтези-футбол?
Сравнение результатов драфта в фэнтези-футболе, подготовленных моделями Fantasy Outliers за 2017 год, с рейтингами ESPN и Expert Consensus
Наши прогнозы сезона фэнтези-футбола на 2018 год теперь доступны БЕСПЛАТНО в этой Великолепной таблице Google и в этой Интерактивной диаграмме .
На прошлой неделе мы публикуем три статьи, в которых рассказывается, как наши еженедельные прогнозы во многих отношениях превосходят прошлогодний ESPN. (Если вам интересно, хорошей отправной точкой..
Механизмы рекомендаций — Прорыв в области искусственного интеллекта
Введение
В современном мире каждый клиент сталкивается с несколькими вариантами выбора. Например, если я ищу книгу для чтения, не имея четкого представления о том, чего я хочу, существует множество вариантов того, как мой поиск может увенчаться успехом. Я мог бы потратить много времени на просмотр Интернета и просмотр различных сайтов в надежде найти золото. Я мог бы искать рекомендации от других людей.
Но если бы существовал сайт или приложение, которые могли бы рекомендовать мне..
Гибкая разработка продуктов машинного обучения
Руководство по ускоренной разработке продуктов машинного обучения с помощью Agile
В этой статье основное внимание будет уделено реальным приложениям машинного обучения в контексте гибкой разработки продуктов. Это руководство предназначено для того, чтобы внедрить продукты Agile для машинного обучения и быстрее выполнять итерации для достижения исключительных результатов для клиентов. Некоторые из использованных примеров взяты из моего опыта работы в телекоммуникационной отрасли, где я..
SVM - математическое понимание
Теория без математики?
В Интернете много материалов о том, что делают машины опорных векторов, но мало о математике, лежащей в основе этого. Мы знаем, что SVM работают, максимизируя ширину улицы, разделяющей положительную и отрицательную выборки, но как точно вывести формулу для этой ширины? Лично мне всегда было трудно понять истинную природу любого алгоритма без глубокого погружения в вычисления, которые им управляют. Поэтому я много исследовал в Интернете и случайно наткнулся на это..
Введение в логистическую регрессию в Python с помощью statsmodels и scikit-learn
Введение в логистическую регрессию в Python с помощью statsmodels и scikit-learn
Вступление
Многие проблемы, с которыми сталкиваются специалисты по обработке данных, статистики и другие специалисты по работе с данными, требуют определения того, принадлежат ли интересующие наблюдения к той или иной категории по тому или иному результату. Примеры включают оценку кредитоспособности (например, будет ли потенциальный заемщик дефолт по своему долгу?), Пометку покупок по кредитной карте,..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..