Публикации по теме 'machine-learning'
Модели деревьев решений с использованием Python — Сборка, визуализация, оценка
Руководство и пример от MITx Analytics Edge с использованием Python
Деревья классификации и регрессии (CART) можно преобразовать в график или набор правил для прогностической классификации. Они помогают, когда модели логистической регрессии не могут предоставить достаточные границы решений для прогнозирования метки. Кроме того, модели дерева решений более интерпретируемы, поскольку они имитируют процесс принятия решений человеком. Кроме того, регрессия дерева решений может фиксировать..
Революция в WordPress: представляем революционную новую интеграцию с искусственным интеллектом
Преобразование функциональности, безопасности и персонализации веб-сайта с помощью интеграции с WordPress на основе искусственного интеллекта
WordPress уже более десяти лет является популярной платформой для создания веб-сайтов и управления контентом. Это позволило отдельным лицам и компаниям создавать веб-сайты и с легкостью управлять своим присутствием в Интернете. Однако с развитием технологий растут и потребности пользователей. В последние годы возрос спрос на более продвинутые..
Новый год, новые навыки: погрузитесь в машинное обучение с этими обязательными к прочтению книгами
В последние годы машинное обучение становится все более важной областью. В связи с растущим спросом на квалифицированных специалистов в этой области важно быть в курсе последних достижений и передового опыта.
В этой статье мы рассмотрим пять книг, которые каждый начинающий специалист по машинному обучению должен прочитать в 2023 году.
Отказ от ответственности: эта история содержит партнерские ссылки, и я могу получать небольшую комиссию, когда вы нажимаете и совершаете покупку по..
Машинное обучение для прогнозирования: размер имеет значение
Сравнение классических методов прогнозирования с машинным обучением
Машинное обучение все чаще применяется для решения задач прогнозирования. Классические подходы к прогнозированию, такие как ARIMA или экспоненциальное сглаживание, заменяются алгоритмами регрессии машинного обучения, такими как XGBoost, процессы Гаусса или глубокое обучение. Однако, несмотря на повышенное внимание, все еще остаются сомнения в прогнозирующей эффективности методов машинного обучения.
Макридакис, одно..
Ключевые проблемы развертывания модели машинного обучения
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных отраслей, от финансов до здравоохранения и не только. Однако создание мощной и эффективной модели машинного обучения — это только начало пути. Развертывание модели в производственной среде сопряжено с собственным уникальным набором проблем, и без надлежащего планирования и исполнения модель может не принести ожидаемых преимуществ.
В этой статье мы сосредоточимся на двух основных категориях проблем при развертывании модели машинного..
Основы Python - 5: Файлы и исключения | Автор Дургеш Самария
Программирование , Python
Основы Python - 5: Файлы и исключения
День 5 из 100 дней машинного обучения
Думаю, вы следите за всей моей предыдущей частью (если нет, то вы можете найти их здесь → часть 1 , часть 2 , часть 3 и часть 4 ). Я предполагаю, что теперь вы освоили основы Python. В этом посте мы научимся работать с файлами и исключениями.
Содержание
Чтение текстового файла Чтение файла построчно Создание списка из строк данных Различные режимы Добавить текст..
Data Scientist — больше, чем просто Data Scientist
Мои мысли о том, как лучше всего войти и продвинуться в области науки о данных…
Здравствуйте, можно вопрос? Какие основные навыки необходимы специалисту по обработке и анализу данных, чтобы добиться успеха? Я могу гарантировать, что ответ на этот вопрос зависит от человека и фирмы. Должен признать, что на этот вопрос нет однозначного объективного ответа. Но мне, как специалисту по данным, всегда было интересно, почему. Если мы можем создавать беспилотные автомобили и..
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..