Публикации по теме 'optimization-algorithms'
Средство решения судоку с Python : методический подход к оптимизации алгоритмов[часть 2]
Это вторая из серии статей, посвященных популярной игре судоку. В частности, как мы можем создать сценарий для автоматического решения головоломок судоку с рекурсией и, следовательно, улучшить его производительность.
Эта вторая статья предназначена для демонстрации мыслительного процесса для оптимизации решения грубой силы, которое мы использовали для нашего решателя судоку.
В предыдущей статье был представлен алгоритм поиска с возвратом для решения судоку путем перебора всех..
Методы оптимизации нулевого порядка: урок 1
Оптимизация играет решающую роль во всех проблемах машинного обучения. В этой статье мы изучим основы методов оптимизации нулевого порядка.
В моделировании машинного обучения поиск наилучших параметров осуществляется с помощью четко определенных математических функций, называемых функциями стоимости или потери . Эти функции принимают определенный набор параметров, которые мы указали для нашей модели, и возвращают оценку того, насколько хорошо модель будет работать с заданными..
Что такое обозначение Big O и почему вас это должно волновать
Выберите наиболее эффективный алгоритм обработки ваших данных, исходя из вашей конкретной ситуации.
Нам, программистам, часто приходится создавать прототипы, прежде чем начинать сложный проект. Во время этого процесса мы можем написать не самый эффективный код, и это нормально: важнее достичь рабочего состояния в кратчайшие сроки. Однако неизбежно приходит время приступить к кодированию развертываемой реализации идеи проекта. Это означает, что технические долги, которые, возможно,..
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..