Публикации по теме 'machine-learning'
Выведенный статистика
Прежде чем перейти к главному, сначала я попытаюсь найти значение слова «Infer» — это значит делать какие-то выводы из доказательств. Итак, мы получаем что-то вроде «предсказания». Давайте посмотрим, каково правильное определение этого.
Логическая статистика - это еще одна отрасль статистики, которая опирается на теорию вероятностей и распределение, в частности, для прогнозирования стоимости населения на основе выборочных данных. конечно визуализация поможет нам.
Логическая..
Работа с выбросами с использованием трех надежных моделей линейной регрессии
Работа с выбросами с использованием трех надежных моделей линейной регрессии
С практическим примером использования алгоритмов регрессии Huber, RANSAC и Theil-Sen
Линейная регрессия — одна из самых простых моделей машинного обучения. Часто это отправная точка не только для изучения науки о данных, но и для создания быстрых и простых минимально жизнеспособных продуктов (MVP), которые затем служат эталоном для более сложных алгоритмов. Как правило, линейная регрессия соответствует..
Достаточно Python для науки о данных
Вам не нужно быть мастером Python, чтобы сокрушить его в науке о данных. На самом деле, «Достаточно Python для науки о данных» — это все, что вам нужно, чтобы начать свое путешествие.
Python — любимый язык программирования для специалистов по данным. Изучение Python — это первый шаг, который предпринимают большинство претендентов на науку о данных. Однако многие из них не понимают, насколько Python действительно нужен для науки о данных. И в конечном итоге тратите на Python гораздо..
Практическое машинное обучение в Kaggle: Часть 2 — Обучение и настройка гиперпараметров
Набор данных: «Титаник» — машинное обучение после катастрофы
В этой статье мы исследуем практическую реализацию алгоритма дерева решений с использованием scikit-learn. Мы рассмотрим различные важные концепции, связанные с решением типичной задачи машинного обучения, включая обучение и настройку модели.
Если вы еще этого не сделали, обязательно ознакомьтесь с первой частью серии статей, где мы обсуждаем важные этапы предварительной обработки данных и выбора функций...
🔍AutoML — Вспомогательная библиотека для инженеров машинного обучения — PyCaret🔥
Автоматизированное машинное обучение относится к использованию автоматизированных процессов и инструментов для рационализации и упрощения процесса разработки и развертывания моделей машинного обучения.
Платформы и инструменты AutoML автоматизируют различные этапы конвейера машинного обучения, такие как предварительная обработка данных, разработка функций, выбор модели, настройка гиперпараметров и оценка модели. Это помогает пользователям экономить время и силы за счет сокращения ручного..
4 ключевые технологические инновации, расширяющие возможности цифровых цепочек поставок
4 ключевых технологических инновации, расширяющих возможности цифровых цепочек поставок
Отрасль логистики и цепочек поставок вступает в стремительно ускоряющуюся эру сбоев, возможностей и огромного потребительского спроса. Добавьте к этому быстрое развитие и расширение электронной коммерции — и станет ясно, что ситуация никогда не была более напряженной. Вот почему термин «цифровые цепочки поставок» так активно используется в дискуссиях о будущем цепочек поставок.
Поработав с..
Waymo: крутой рубеж
Привет, меня зовут Брайан, я из Нью-Йорка. На прошлой неделе я поехал в Сан-Франциско, где провёл несколько дней. Во-первых, город великолепен. Люди по-прежнему относительно вежливы по отношению к другим (по сравнению с Нью-Йорком!!), и, честно говоря, проблема бездомных не так остра, как кажется.
В любом случае, я пишу этот пост в блоге, потому что во время экскурсии в Сан-Франциско я заметил действительно классный автомобиль. Это была громоздкая, толстая, белая машина, а сверху висела..
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..