Публикации по теме 'machine-learning'
Работа с неравенством Дженсена в информационной геометрии, часть 3 (машинное обучение)
Функция потерь на основе неравенства Дженсена второго порядка и его применение к выводу о вариациях частиц (arXiv)
Автор: Футоши Футами , Томохару Ивата , Наонори Уэда , Иссей Сато , Масаси Сугияма .
Аннотация: усреднение байесовской модели, полученное как математическое ожидание функции правдоподобия по апостериорному распределению, широко используется для прогнозирования, оценки неопределенности и выбора модели. Были разработаны различные подходы для эффективного сбора..
Закон Бенфорда сочетается с машинным обучением для обнаружения поддельных подписчиков в Твиттере
В обширном цифровом ландшафте социальных сетей подлинность пользователя является первостепенной задачей. По мере роста таких платформ, как Twitter, растет и количество поддельных учетных записей. Эти учетные записи имитируют настоящие действия пользователей, создавая шум в данных и бросая тень на доверие к цифровым экосистемам.
Традиционные методы обнаружения поддельных учетных записей часто основаны на сложных алгоритмах машинного обучения. Однако существует интригующий..
Вебография для 4 манекенов, чтобы преуспеть в машинном обучении — глава 24, сцена 2
Чтение и запись файлов в Python При работе с Python вам не нужно импортировать библиотеку для чтения и записи файлов. Это обработано… www.pythonforbeginners.com
Регулярные выражения для специалистов по данным Как специалисты по данным, погружаться с головой в огромные кучи данных — часть миссии. Иногда сюда входят массивные… www.dataquest.io
Nowledgeable..
Алгоритмы квантового машинного обучения: квантовая кластеризация
Квантовая кластеризация — это алгоритм квантового машинного обучения, который использует принципы квантовых вычислений для более эффективного выполнения задач кластеризации, чем классические аналоги. Кластеризация — это фундаментальная задача машинного обучения, включающая группировку схожих точек данных в кластеры или категории. Он имеет различные приложения в таких областях, как анализ данных, распознавание образов и системы рекомендаций.
Вот обзор квантовой кластеризации:..
Методы оптимизации гиперпараметров в Python: практическое руководство
Гиперпараметры играют решающую роль в производительности моделей машинного обучения. Это ручки и циферблаты, которые мы настраиваем в процессе обучения, чтобы контролировать поведение модели. В отличие от параметров модели, гиперпараметры не могут быть изучены во время обучения и должны быть установлены заранее. Однако выбор правильных гиперпараметров является сложной задачей из-за высокой размерности пространства гиперпараметров и высокой стоимости оценки модели. Вот тут-то и..
Используйте линейную модель Keras Tensorflow для прогнозирования продаж в магазине
В моем последнем обзоре кода я сделал прогнозы продаж Walmart, используя алгоритм RandomForestregressor sklearn, и добился очень хороших результатов, используя эту модель. Сообщение в блоге с этими прогнозами можно найти здесь: https://medium.com/mlearning-ai/use-random-forest-to-predict-on-walmart-sales-ae6ebadb569b
В этом посте я собираюсь просмотреть код, в котором я снова прогнозировал продажи, но на этот раз я использовал искусственную нейронную сеть Keras Tensorflow, или ANN...
Аутсорсинг на подъеме
Аутсорсинг на подъеме
В эпоху бизнес-аналитики компании во всем мире обращаются к аутсорсингу, чтобы поднять повторяющиеся задачи и помочь им сосредоточиться на своих основных операциях.
FarmOut Central Intouch Inc. , основанная 12 лет назад, является одной из признанных аутсорсинговых компаний на Филиппинах, которая обслуживает клиентов по всему миру и зарекомендовала себя в своей нише, предлагая инновационные бизнес-решения и заслуживающие доверия результаты. при сохранении..
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..