Публикации по теме 'python'
Использование селена и Pandas в Python для получения данных таблицы с веб-сайта JavaScript
Эта история следует из двух предыдущих сообщений, которые я сделал в связи с созданием Твиттер-бота , чтобы публиковать сообщения, когда срочные паспорта Великобритании Fast Track и услуги Premium доступны онлайн. О них можно узнать здесь:
Создание бота в Твиттере для публикации, когда паспортная служба правительства Великобритании находится в сети В этом посте я создал простого бота в Твиттере, который публикует твит, когда паспортная служба gov.uk онлайн и…..
Leetcode — 200. Количество островов (теория графов)
Проблема
Учитывая m x n 2D-бинарную сетку grid , которая представляет собой карту '1' s (суша) и '0' s (вода), вернуть количество островов .
Остров окружен водой и образован путем соединения соседних земель по горизонтали или вертикали. Вы можете предположить, что все четыре края сетки окружены водой.
Пример 1:
Input: grid = [
["1","1","1","1","0"],..
Пошаговая дистилляция : обзор статьи
Дистилляция шаг за шагом: обзор статьи
Изучение одного из самых последних и инновационных методов сжатия LLM
Авторы
Этот пост в блоге был написан Marcello Politi и Vijayasri Iyer .
Введение
В настоящее время широко распространены большие языковые модели. Недавние тенденции в области исследований ИИ показали, что более крупные LM обладают нулевыми возможностями обобщения и способностями к эмерджентному/здравому смыслу . В настоящее время одной из крупнейших языковых моделей..
Алгоритм иерархической кластеризации для машинного обучения
Краткое руководство по машинному обучению
Алгоритмы иерархической кластеризации стремятся построить иерархию кластеров. Он хорошо работает для набора данных с вложенными кластерами, например. геометрические данные.
Он начинается с некоторых начальных кластеров и постепенно сходится к решению. Иерархическая кластеризация подразделяется на две категории: агломеративные и вызывающие разногласия.
Агломеративный подход изначально принимает каждую точку данных как отдельный кластер и..
Декораторы JavaScript
Ни для кого не секрет, что языки программирования будут реализовывать функции других языков программирования, когда это разумное решение проблемы (я только что слышал, как вы сказали async / await ?) Или если эта функция действительно полезна и в целом приятна иметь. Вот почему сегодня мы поговорим о декораторах , о том, как они вписываются в JavaScript, и рассмотрим простой пример.
В настоящее время декораторы находятся на стадии 2, что означает, что они еще не в JavaScript, но,..
Лучшие практики моделей классификации для прогнозирования типа кредита
В этом пошаговом руководстве я объяснил лучшие практики моделей машинного обучения, которые предсказывают тип кредита (кредитоспособный или не кредитоспособный).
Я выполню следующие шаги, чтобы решить вышеуказанную проблему.
Какие решения необходимо принять?
Как специалиста по обработке и анализу данных вас спросили, должен ли менеджер предсказать, являются ли кандидаты на кредит кредитоспособными или некредитоспособными, и одобрить их, если они кредитоспособны.
Какие данные..
Машинное обучение: руководство для начинающих
Вам интересна область машинного обучения и вы хотите погрузиться в ее увлекательный мир? В этой статье мы рассмотрим основы машинного обучения, его различные типы алгоритмов, практические приложения и шаги, которые вы можете предпринять, чтобы научиться машинному обучению самостоятельно. Итак, давайте вместе отправимся в это увлекательное путешествие!
Введение в машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, позволяющая компьютерам учиться на основе данных..
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..