Публикации по теме 'machine-learning'
Почему стандартное отклонение и Z-показатели так пугают?
Понимание дисперсии и z-показателя имеет решающее значение для лучшего понимания ваших данных. Действительно ли это так пугающе, как кажется?
Дисперсия и стандартное отклонение, безусловно, являются наиболее важными темами в статистике, поскольку на них основано множество передовых статистических концепций. Итак, давайте раскрывать их по одному. И получить четкое представление о Z-показателях.
Прежде чем погрузиться,
Параметр — Параметр — это измеримая характеристика населения,..
Dall-E от Open AI: инновации, их возможности и обещания человечеству!
Гелиограф Ньепса , первая фотография в мире, сделанная Нисефором Ньепсом (1765–1833) , французским фотографом, с первой камеры изобретение, Camera Obscura — от латыни «темная комната» , результат столетий горячих научных и художественных исследований по созданию первой камеры. путешествие фотографии в 1827 году. Впоследствии и до настоящего времени это развитие значительно продвинулось вперед и воспроизвело множество форм.
В свете большего прогресса и использования..
Варианты использования машинного обучения в дистанционном зондировании
Введение
Дистанционное зондирование — это наука о получении информации об объектах или областях на расстоянии. Эта технология имеет множество применений в различных областях, в том числе в сельском хозяйстве, метеорологии, геологии и мониторинге окружающей среды. Методы машинного обучения (МО) можно применять к данным дистанционного зондирования для извлечения значимой информации и поддержки принятия решений. В этом блоге мы обсудим некоторые из наиболее распространенных случаев..
5 книг, которые мы читаем
5 книг, которые мы читаем
от машинного обучения до речевой аналитики
Сегодня все обсуждают приложения искусственного интеллекта, поскольку они используются для решения целого ряда трудноразрешимых проблем. Приток новых технологий разрушил многие отрасли и создал множество возможностей для нового поколения инженеров и аналитиков данных. Однако до сих пор только 20 процентов организаций, знающих об ИИ, фактически используют его. Главная причина? Многие руководители до сих пор..
Предсказание сердечных заболеваний Нираджаном Ачарьей
И. Импорт библиотек
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
import os
print(os.listdir())
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
II. Импорт и понимание нашего набора данных
dataset = pd.read_csv("heart.csv")
Проверка его как объекта dataframe в pandas
type(dataset)
(панды.core.frame.DataFrame)
Форма набора данных
(303, 14)
Распечатка нескольких столбцов
dataset.head(5)..
Модель классификации для прогнозирования данных дискретных временных рядов в конечном пространстве
Сводка
Этот документ предназначен в качестве простого примера для прогнозирования выходных данных в ряду, представляющем дискретные последовательные данные в конечном пространстве, с использованием модели классификации. Представленная здесь концепция использует небольшую последовательность четных чисел и предсказывает следующее четное число в последовательности. Однако в реальном мире это могут быть любые произвольные значения, представляющие категориальные данные. Сеть на основе LSTM..
Что внутри TPU Google Coral Edge? Тест скорости и разборка
Ранее в этом году Google наконец-то выпустила оборудование TPU, которым вы можете владеть под брендом Coral. Однако это не самые популярные обучающие сети облачных TPU, такие как BigGAN со скоростью 100+ петафлоп / с в течение недели или даже самый дешевый 180 TFlop / s v2 TPU, который вы можете арендовать по запросу за 4,50 доллара в час. Это устройства TPU, предназначенные для работы на грани , то есть для предоставления решений глубокого обучения в полевых условиях на небольших..
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..