Публикации по теме 'machine-learning'
Однослойная нейронная сеть с использованием Tensorflow.
В первом посте https://medium.com/@gautam.karmakar/logistic-regression-using-tensorflow-f7220e067477 я создал простую логистическую регрессию для классификации данных персонажей. В этом посте мы будем использовать тот же набор данных, но вместо логистической регрессии мы будем использовать однослойную нейронную сеть. Обратите внимание, что эта нейронная сеть будет основана на предыдущей логистической регрессии, а также создаст классификатор, но будет использовать промежуточный скрытый..
Akkio + Zapier — Блог Akkio
Наша интеграция с Zapier уже запущена, что позволяет невероятно легко добавлять ИИ в любой Zap. Akkio + Zapier — это новый мощный способ воспользоваться преимуществами машинного обучения. Вот пример подсчета новых потенциальных клиентов на лету, когда они заносятся в Google Таблицы, а затем уведомления отдела продаж в неактивном канале, когда прогнозируется, что они с высокой вероятностью конвертируются.
Сделать вашу воронку продаж более эффективной — это поверхностно — вы можете..
Логистическая регрессия — День 28
50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Автор: Круио
Добро пожаловать на 28-й день вашего путешествия по науке о данных! На наших предыдущих сессиях мы рассмотрели широкий спектр тем: от статистики и Python до библиотек линейной регрессии и машинного обучения. Сегодня мы углубимся в еще одну важную тему: логистическую регрессию.
Несмотря на свое название, логистическая регрессия представляет собой алгоритм классификации, используемый для прогнозирования..
Введение в прикладную линейную алгебру: векторы
Цель: эта статья представляет собой введение в векторы, векторные операции и их приложения в области науки о данных.
Почему вам следует его изучить. Это основа почти всех методов машинного обучения, позволяющих учиться на данных, будь то прогнозирование, классификация или кластеризация.
Оглавление:
Что такое вектор? Добавление вектора Скалярно-векторное умножение Скалярное произведение Линейные комбинации
Что такое вектор?
Вектор — это упорядоченный конечный список..
Выбросы-аномалии в данных.
Что такое выбросы?
По сути, выбросы — это точки данных, отклоняющиеся от тренда, шаблона или где-либо еще, где висят другие точки данных.
Проще говоря, выброс — это чрезвычайно высокая или чрезвычайно низкая точка данных по отношению к ближайшей точке данных и остальным соседним сосуществующим значениям на графике данных или наборе данных, с которыми вы работаете.
Выбросы — это экстремальные значения, которые сильно выделяются из общего набора значений в наборе данных или на..
TL; DR Резюме объявлений по машинному обучению от AWS re: Invent 2019 Keynote # 1
Сегодня на Keynote Энди Ясси в re: Invent Amazon представила несколько очень интересных возможностей ML / AI (большинство из которых доступно с сегодняшнего дня, а некоторые будут выпущены в начале этого года).
Во время этих мероприятий стало традицией, что, хотя анонсы являются отличной новостью для клиентов AWS, будет довольно много начинающих компаний, занимающихся инфраструктурой машинного обучения (включая некоторых, которые я знаю и люблю), которым придется заново изобретать себя..
Машинное обучение для начинающих
Популярные библиотеки Python, которые мы используем в проектах машинного обучения:
1. Numpy 2. Pandas 3. Matplotlib 4. Scikit Learn
Проект машинного обучения включает в себя нет. из шагов: 1. Импорт данных 2. Очистка данных 3. Определение функций и целей 4. Создание модели 5. Обучение модели 6 .Создавайте прогнозы 7.Оценивайте и улучшайте
Мы используем среду под названием Jupyter для написания нашего кода. мы можем использовать другие платформы, такие как vscode или любые..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..