Публикации по теме 'machine-learning'
Как предсказать личную продуктивность в Python. Вставьте модное слово машинного обучения.
В этой части мы рассмотрим, как можно прогнозировать свою личную продуктивность, используя некоторые современные методы. Мы рассмотрим относительно простой пример того, как создать (статическое) интерактивное приложение исключительно с использованием Python.
Во-первых, как именно мы прогнозируем личную продуктивность? Во-первых, нам нужны данные. В идеале, изрядное количество. Во-вторых, нам нужно открыть наш набор инструментов. Теперь, если вы похожи на меня, вы, вероятно, всегда..
Расширение возможностей для принятия решений: роль науки о данных в инсайтах
Данные повсюду в современной технологической среде. Мы переполнены данными, от взаимодействия в социальных сетях и интернет-транзакций до информации, генерируемой датчиками, и научных исследований. Однако получение полезной информации из этого потока данных является трудной задачей. Вот где вступает наука о данных, преодолевая разрыв между необработанными данными и практическими знаниями. В этом посте мы углубимся в интригующую область науки о данных, охватив ее определение,..
Важность функций в деревьях решений
Полная реализация Python и объяснение вычислений, лежащих в основе измерения важности функций в алгоритмах машинного обучения на основе дерева.
Цель этой статьи — познакомить читателя с тем, как рассчитывается важность признаков в деревьях решений. Лично я не нашел подробного объяснения этой концепции, и поэтому родилась эта статья.
Весь код, использованный в этой статье, находится в открытом доступе, и его можно найти через:
https://github.com/Eligijus112/градиентное повышение..
НЛП — Часть 2 — Предварительная обработка
В первой части я упомянул теорию языка, подходы и трудности задач НЛП с использованием эвристики, машинного обучения или глубокого обучения.
Сегодня мы сделаем шаг вперед и узнаем немного больше о том, «как это сделать».
Предварительная обработка.
Представьте, что у вас есть набор данных, полный текста. Это просто плагин для машинного обучения и вуаля! Полученные результаты! Не так быстро, сначала нужно сделать на нем несколько шагов. вам может не понадобиться выполнять все..
Изучение алгоритмов классификации
Логистическая регрессия, деревья решений и случайные леса.
Классификация в машинном обучении — это метод контролируемого обучения, используемый для определения категориальных переменных. Проще говоря, классификацию можно рассматривать как форму распознавания образов . Вывод модели классификации может быть двоичным (только 2 класса, т. е. 1 или 0) или может иметь несколько классов и меток.
Как вы понимаете, классификация имеет широкий спектр применений; Он используется для..
Обработка данных с помощью R или Python?
Python и R - два наиболее популярных и широко используемых сегодня языка в Data Science. Они имеют открытый исходный код и полностью бесплатны для использования.
Но какой лучше? И, что более важно, какой из них изучить? Оба являются важным стандартным инструментом в руках каждого специалиста по данным.
Хотя у R и python есть определенные варианты использования, сценарии и условия, в которых они используются, могут отличаться.
Зачем использовать Python?
Python более..
Посадка ракеты с помощью простого обучения с подкреплением
Посадка ракеты с помощью простого обучения с подкреплением
Что я узнаю?
В этой статье мы собираемся создать простой агент обучения с подкреплением (RL), который сможет успешно приземлить ракету в видеоигре Lunar Lander. RL - обширная тема, и я не собираюсь здесь подробно останавливаться на достигнутом. Вместо этого цель этого проекта - запачкать руки практическим обучением с подкреплением и прочувствовать его. Более подробные статьи по различным темам будут опубликованы в будущем...
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..