Публикации по теме 'mistakes'
7 распространенных ошибок, замедляющих работу JS-кода, и как их избежать
В этой статье я попытался подготовить сводный список распространенных ошибок, которые мы, разработчики, делаем при написании кода на JavaScript, и простых способов их избежать, где это возможно.
Они полезны, независимо от того, используем ли мы библиотеку или фреймворк или просто пишем простой JS-код для нашего приложения.
1. Чем меньше, тем лучше!
Удалить ненужные шаги
Необходима ли эта функция, компонент или функция? Если нет, удалите его. Этот шаг чрезвычайно важен для..
Неверные предположения в модели машинного обучения.
Неправильные предположения — частая причина ошибок в моделях машинного обучения. Эти предположения могут быть сделаны как программистом, так и пользователем модели. Они могут привести к переобучению, недообучению и плохому обобщению . Существует три распространенных ложных предположения о моделях машинного обучения: что данные всегда линейны , что данные всегда однородны и что данные всегда стационарны . Ложное предположение – это то, что считается истинным, но на самом деле не..
Избегайте этих шести ошибок при обучении программированию
Изучение программирования — это очень долгий путь, и он станет еще длиннее и сложнее, если его не продолжать в правильном направлении. Все начинают изучать программирование, но не все заканчивают карьеру программиста. Причина этого в том, что люди сбиты с толку и не знают, как следовать процессу обучения, который требует меньшей временной сложности, но большого объема пространственной сложности, охватываемой хорошими навыками кодирования. В блоге я расскажу о шести ошибках..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..