Публикации по теме 'machine-learning'
Рассчитайте ближайший город, используя формулу Хаверсина
В этой статье мы будем использовать функцию гаверсинуса для вычисления ближайшего местоположения заданного местоположения.
Ввод: начальная широта и долгота.
Выход: Ближайший город
Это ближайшее местоположение можно рассчитать с помощью функции гаверсинуса. Набор данных представляет собой набор всех местоположений с указанием их широты и долготы. Он сравнивает всю начальную широту и долготу со всеми данными и, наконец, дает местоположение с минимальным расстоянием.
Функция гаверсина:..
Объяснение наследования классов Python
Понимание наследования классов в приложениях Data Science и ML
В Python классы содержат атрибуты и методы. Атрибут — это переменная, которая хранит данные. Метод класса — это функция , принадлежащая классу, которая обычно выполняет некоторую логику над атрибутами класса.
Что такое наследование?
Наследование позволяет вам определить новый класс, который имеет доступ к методам и атрибутам другого класса, который уже был определен. Класс, у которого есть методы и атрибуты,..
Исследовательские работы для чтения на основе роботизированных манипуляций, часть 2 (искусственный интеллект)
GA-DRL: оптимизатор функций на основе генетического алгоритма в глубоком обучении с подкреплением для задач роботизированного манипулирования ( arXiv )
Автор: Адарш Сегал , Николас Уорд , Хунг Мань Ла , Христос Папахристос , Сушил Луи .
Вывод: обучение с подкреплением (RL) позволяет агентам принимать решения на основе функции вознаграждения. Однако в процессе обучения выбор значений параметров алгоритма обучения может существенно повлиять на общий процесс обучения. В..
Как заставить SGD Classifier работать так же хорошо, как и логистическая регрессия, используя parfit
Как заставить SGD Classifier работать так же хорошо, как и логистическая регрессия, используя parfit
Для больших наборов данных, используя гиперпараметры, оптимизированные parfit, мы можем получить эквивалентную производительность от SGDClassifier в трети времени, затрачиваемого LogisticRegression.
Что такое классификатор SGD?
SGD Classifier реализует регуляризованные линейные модели со стохастическим градиентным спуском.
Итак, что такое стохастический градиентный спуск?..
PyTorch — 10 операций, которые вы должны знать | Восходящая звезда глубокого обучения
В мире глубокого обучения PyTorch превратился в огромную библиотеку, которая быстро набирает популярность, даже бросая вызов давнему доминированию TensorFlow. Ходят слухи, что даже Google рассматривал возможность перехода с TensorFlow на PyTorch.
Давайте рассмотрим ключевые функции PyTorch, с которыми должен быть знаком каждый энтузиаст глубокого обучения, прежде чем писать полную нейронную сеть.
1. Тензоры: основная структура данных
В основе PyTorch лежит тензор, похожий на..
Mojo: развитие потенциала Python и преодоление трудностей 🔥
Что такое моджо🔥? Введение в язык программирования Mojo.
Моджо🔥
Язык Mojo ставит перед собой амбициозные цели. Он направлен на достижение полной совместимости с экосистемой Python, обеспечивая плавный переход для пользователей Python. Он также отдает приоритет предсказуемой низкоуровневой производительности, предоставляя разработчикам детальный контроль. Кроме того, Mojo стремится разрешить развертывание определенных подмножеств кода для ускорителей.
Разработчики Mojo полны..
Простое извлечение фрактальных измерений из необработанных данных
Я пишу эту статью не для того, чтобы объяснять многие теоретические аспекты фрактальных измерений, потому что мы можем найти много ресурсов в Интернете, которые объясняют их концептуально. коллаб блокнот. Фрактальные измерения — это нелинейные функции, которые очень полезны при анализе неестественного или хаотического поведения данных временных рядов.
В математике, а точнее во фрактальной геометрии, фрактальная размерность — это отношение, обеспечивающее статистический показатель..
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..