Публикации по теме 'machine-learning'
20 встроенных библиотек Underdog Python, которые заслуживают гораздо большего внимания
Время выходить из тени — встроенная библиотека
Введение
Большинство людей думают, что массовое доминирование Python связано с его мощными пакетами, такими как NumPy, Pandas, Sklearn, XGBoost и т. д. Это сторонние пакеты, написанные профессиональными разработчиками, часто с помощью других более быстрых языков программирования, таких как C, Java или C++. .
Таким образом, один из слабых аргументов, которые ненавистники могут выдвинуть против Python, заключается в том, что он не станет..
Что касается свиданий
К сожалению, люди просто не очень хороши в том, чтобы правильно рекламировать себя, правильно воспринимать эту рекламу и определять, кто на самом деле будет хорошо с ними работать. Люди чаще всего застревают в материалистических крысиных бегах, попадая в иллюзии и ловушки, которые расставляют друг для друга — мужчина рядом с Феррари, девушка в идеальном ракурсе. Общество и индустрия свиданий продвигают эти методы как правильный способ найти себе пару. Вот почему сваты, будь то в форме..
Прогнозирование дефолта по кредиту — Практические советы для успешного исполнения
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Прогнозирование дефолта по кредиту — практические советы для успешного исполнения
Улучшите существующие базовые показатели прогнозирования с помощью расширенного машинного обучения.
Согласно данным по кредитным картам и персональным кредитам ТрансЮнион , ожидается, что просроченные платежи вырастут до уровня, невиданного с 2010 года в Соединенных Штатах.
TransUnion прогнозирует, что серьезные просроченные платежи по кредитным картам вырастут до 2,6% в конце 2023..
Введение в машинное обучение
Что такое машинное обучение?
Артур Сэмюэл сказал по этому поводу:
Машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования.
Используя этот подход, мы можем построить систему, которая может адаптироваться и настраивать себя при добавлении любых новых данных.
Предположим, мы хотим сделать машину, которая может играть в шахматы. Здесь мы можем рассмотреть следующие параметры,
E(Опыт) = Пусть машина сыграет 500..
Сбор данных с помощью API — Для начинающих
Простое руководство по использованию API для получения данных с помощью Python
Интерфейс прикладного программирования (API) стал основным компонентом многих продуктов и услуг, к которым мы привыкли.
Он способен укрепить отношения между компаниями и клиентами. Для компаний это удобный способ продвигать собственный бизнес среди клиентов, обеспечивая при этом безопасность своих серверных систем. Для клиентов API предоставляют средства доступа к данным, которые можно использовать для..
Временная последовательность
Наш следующий вебинар состоится во вторник, 11 апреля 2023 г.
Доступность большого количества дешевых датчиков, появившихся благодаря так называемому «Интернету вещей», привела к резкому увеличению количества изменяющихся во времени данных. Понимание того, как собирать, обрабатывать и анализировать такие данные, станет еще более важным навыком в любом наборе инструментов для специалистов по данным.
В этой лекции мы рассмотрим весь процесс анализа и моделирования данных временных..
Как точно настроить Llama2 для написания кода Python на потребительском оборудовании
Повышение уровня владения Llama2 Python с помощью методов контролируемой тонкой настройки и адаптации низкого ранга
Введение
В нашей предыдущей статье подробно рассматривалась Llama 2, представляя семейство моделей большого языка (LLM), которые Meta недавно представила и предоставила сообществу для исследования и коммерческого использования. Есть варианты, уже предназначенные для конкретных задач; например, Llama2-Chat для приложений чата. Тем не менее, мы, возможно, захотим еще..
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..