Публикации по теме 'machine-learning'
Как оценить вашу модель машинного обучения
Отладка алгоритма обучения
Что нам делать после того, как мы подгоним нашу модель машинного обучения к данным? Очевидно, нам нужно оценить его и понять, работает он или нет, и, особенно в последнем случае, внести некоторые изменения для его улучшения.
В этом случае нам нужно отладить наш алгоритм, но с чего начать?
Эта статья представляет собой отрывок из более сложного и полного курса по машинному обучению профессора Стэнфордского университета Эндрю Н.Г. Курс доступен на Coursera..
Основы статистики
Изучение и количественная оценка изменений — это то, что вы узнали в контексте вероятности, и важные концепции, такие как случайные величины и закон больших чисел (эмпирическое правило), будут играть центральную роль в этом посте.
0. Голы
изучить основательное введение в математическую теорию, лежащую в основе статистических методов получить теоретические гарантии для статистических методов, которые вы можете использовать для определенных приложений теоретические гарантии позволяют..
Что нужно, чтобы стать №1 в мире на Kaggle
Что нужно, чтобы стать №1 в мире на Kaggle
В беседе с Гуаньшуо Сюй: специалистом по анализу данных, гроссмейстером соревнований Kaggle (ранг 1) и доктором философии. в области электротехники.
В этой серии интервью я представляю истории признанных Data Scientists и гроссмейстеров Kaggle на H2O.ai , которые делятся своим путешествием, вдохновением и достижениями. Цель этих собеседований - мотивировать и воодушевить других, кто хочет понять, что нужно для того, чтобы стать..
Как начать работу на Neo4j APAC Graph Summit Workshop 2023
Вы заинтересованы в том, чтобы узнать, как построить график обнаружения мошенничества, ориентированный на знания, с помощью Neo4j и Python?
Вы уже зарегистрировались? Зарегистрируйтесь в одном из ближайших к вам городов!
3 мая — Сидней, Новый Южный Уэльс, Австралия 4 мая — Канберра, ACT, Австралия 9 мая — Мельбурн, Виктория, Австралия 6 июня — Джакарта, Индонезия 8 июня — Сингапур, Сингапур 13 июня — Мумбаи, Индия
Семинар Neo4j APAC Graph Summit Workshop..
Наивный Байес
Наивный байесовский алгоритм — это алгоритм классификации, который широко используется в машинном обучении и обработке естественного языка. Он основан на теореме Байеса, фундаментальной концепции теории вероятностей. Алгоритм наивного Байеса считается «наивным», поскольку он предполагает, что все функции в наборе данных независимы друг от друга, что не всегда может быть верным в реальных сценариях.
Алгоритм используется как для задач бинарной, так и для многоклассовой классификации,..
Анализ многомерных объектов с использованием теории грубых множеств и алгоритма реляционной кластеризации Грея
Выбор многомерных признаков и присвоение данных — важная функция для анализа многомерных объектов. В этой работе мы предлагаем новый гибридный подход, сочетающий уменьшение атрибутов теории грубых множеств с кластеризацией отношений Грея. Проектирование кластеризации становится все более сложной задачей по мере увеличения размерности набора данных. Ранее алгоритмы кластеризации на основе ограничений, которые удовлетворяют заданным пользователем ограничениям, использовались для наборов..
Создание ценности для бизнеса с использованием ALS, косинусного сходства и линейного SVM — Часть 1
Одной из самых крутых функций, которые может иметь приложение, чтобы оно выглядело как приложение, управляемое интеллектом или поддерживающее хорошие отношения с клиентами, является функция рекомендаций. Это один из наиболее распространенных, но ценных вариантов использования машинного обучения. Этот пост является выражением моего первого опыта работы с рекомендательной системой, которую я создал в рамках своей учебной программы.
Проблема в руке
В мире, где доставка еды..
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..