Публикации по теме 'normalization'
Нормализация данных: когда и зачем она нужна для машинного обучения и глубокого обучения?
Машинное обучение и глубокое обучение — это подобласти искусственного интеллекта, которые сосредоточены на разработке алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Машинное обучение — это более широкий термин, который охватывает различные методы и приемы обучения на основе данных, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Глубокое обучение — это особый тип..
Негауссовские распределения вероятностей
эксцесс
Что такое куртозис?
Эксцесс - 4-й статистический момент. В теории вероятностей и статистике эксцесс (что означает «изогнутый, выгнутый») является мерой «хвостости» распределения вероятностей действительнозначной случайной величины. Как и асимметрия, эксцесс описывает конкретный аспект распределения вероятностей.
Эксцесс измеряет хвостовость или экстремальные значения распределения вероятностей и может предоставить информацию о наличии выбросов или ненормальности.
В..
Концепции и формы нормализации
Обзор нормализации
Нормализация — это процесс уточнения сущностей и атрибутов вашей базы данных, чтобы они просто создавались гораздо более организованным и эффективным образом. Полностью нормализованная база данных помогает свести к минимуму такие вещи, как избыточность данных. Это, в свою очередь, максимизирует производительность и, конечно же, пространство для хранения базы данных, а также просто оптимизирует сами структуры данных систематически и правильно размещая элементы данных в..
Разработка функций: масштабирование, нормализация и стандартизация
Введение
Недавно я работал с набором данных из ML, в котором было несколько функций, охватывающих разные степени величины, диапазона и единиц измерения. Это серьезное препятствие, поскольку некоторые алгоритмы машинного обучения очень чувствительны к этим особенностям, т. е. большинство алгоритмов хорошо работают только при нормальном распределении. Итак, как мы можем использовать эти функции, когда они так сильно различаются с точки зрения того, что они представляют? Здесь я обратился к..
Новые материалы
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..
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..