Публикации по теме 'machine-learning'
Векторы и матрицы
Векторы — это набор координат точки в заданном пространстве. Они определяются своей величиной и направлением.
Для n-мерностей в данном пространстве имеется n-координат.
Единичный вектор имеет модуль, равный единице. Чтобы найти единичный вектор любого вектора, разделите каждый элемент вектора на длину вектора.
Проекцию вектора x на вектор y можно найти, разделив скалярное произведение x и y на величину вектора y и умножив его на вектор y . Проекция вектора x..
Типы отсутствующих данных
Отсутствующие данные — это проблема, которая часто возникает в науке о данных и машинном обучении. Существует множество причин, по которым данные могут отсутствовать, в зависимости от типа данных и методов сбора. Не все отсутствующие данные одинаковы. В этой статье мы обсудим отсутствующие данные и различные типы отсутствующих данных.
Причины отсутствия данных
Отсутствующие данные могут быть вызваны различными ситуациями — хотя в идеале мы бы не хотели, чтобы данные были..
Новый Scikit-Learn больше подходит для анализа данных
Совместимость с Pandas и многое другое в версии Scikit-Learn ≥1.2.0
Примерно в декабре прошлого года Scikit-Learn выпустила крупное StandardScaler 2_0.html">стабильное обновление (v. 1.2.0–1), и, наконец, я могу попробовать некоторые из выделенных новых функций. Теперь он более совместим с Pandas, а некоторые другие функции также помогут нам в задачах регрессии и классификации. Ниже я расскажу о некоторых новых обновлениях с примерами их использования. Давай начнем!
Совместимость..
Учебное пособие NeurIPS 2020 по автономному RL — сводная статья
Это краткая сводная статья по учебнику NeurIPS 2020 по автономному RL , представленному Авиралом Кумаром и Сергеем Левиным. Все содержание этой статьи взято из обучающего видео, слайдов и веб-сайта. Более подробную информацию можно найти по следующим ссылкам,
Официальный сайт учебника Обучающие слайды Обучающее видео, часть 1 и Обучающее видео, часть 2
Представляем RL — обучение с подкреплением
Основная цель обучения с подкреплением — обучить агента , способного..
Алгоритмы машинного обучения для обнаружения и предотвращения мошенничества в финансовых системах
Мошеннические действия в финансовых системах представляют значительную угрозу, приводящую к финансовым потерям, ущербу репутации учреждений и утрате доверия со стороны клиентов. Обнаружение и предотвращение мошенничества требуют сложных методов, способных адаптироваться к постоянно меняющимся стратегиям мошенников. Алгоритмы машинного обучения (ML) стали мощным инструментом в этой битве, предлагая возможность анализировать огромные наборы данных и выявлять сложные закономерности,..
Дрейф в машинном обучении
Почему это сложно и что с этим делать
Соавтор: Шаяк Сен
Пандемия COVID-19 вызвала большой интерес к дрейфу данных в машинном обучении. Дрейф — ключевая проблема, потому что машинное обучение часто опирается на ключевое предположение: прошлое == будущее. В реальном мире такое случается очень редко. В результате очень важно понимать, как изменения в данных повлияют на поведение модели как до развертывания модели, так и на постоянной основе во время развертывания. Например, во..
Конфиденциальные чистые помещения для защиты IP модели мобильной телематики
Мировой рынок коммерческой телематики продолжает расти из года в год. Этот рост обусловлен государственными постановлениями и подпитывается идеями, которые могут быть получены в результате сбора данных в автомобиле и подключения, предоставляемых телематическими решениями послепродажного обслуживания.
По мере того, как глобальный рынок коммерческой телематики становится все более зрелым, передовые периферийные вычисления внедряются в телематические подразделения, что позволяет создавать..
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..