Свързани публикации 'data'
Отключване на силата на машинното обучение със магазини за функции
Въведение :
Машинното обучение (ML) революционизира начина, по който бизнесът работи и взема решения, базирани на данни. Въпреки това, едно критично предизвикателство в ML тръбопроводите е ефективното управление и обслужване на функции. Това е мястото, където магазините за функции влизат в игра. Магазинът за функции е централизирано хранилище, което позволява на организациите да съхраняват, откриват, споделят и управляват функции, използвани в ML модели. В тази статия ще проучим..
Python внедряване на PCA с NumPy
PCA, което означава Анализ на основните компоненти, е техника за намаляване на данните за намаляване на броя на функциите в набор от данни. В статията „Намаляване на данни с анализ на главните компоненти (PCA)“ разгледахме интуицията и компонентите за алгоритъма PCA. В тази статия ще обсъдим как да внедрим алгоритъма стъпка по стъпка с помощта на библиотеката NumPy .
Общ преглед на PCA алгоритъм
Целта на PCA е да идентифицира основните компоненти, които улавят приликите между..
https://scriptopia.co.uk/2022/12/18/python-prettytable-print-tabulated-data/Python
Python скрипт, който ще отпечата таблични данни за изход. Това се прави с помощта на библиотеката prettytable, която позволява визуално привлекателен резултат да бъде показан в Python. Научете повече за красивата библиотека тук .
Моделът на Weinberg-Salam за електрослаба сила, част 3 (теоретична физика)
Потенциал за ефективно ограничение в решетката на Вайнберг — модел на Салам (arXiv)
Автор: М. И. Поликарпов , М. А. Зубков
Резюме: Ние изследваме решетъчния модел на Вайнберг — Салам без фермиони за стойността на ъгъла на Уайнберг θW~30o и константата на голата фина структура около α~1/150. Ние разглеждаме стойността на скаларното самосвързване, съответстваща на голата маса на Хигс около 150 GeV. Ефективният ограничителен потенциал за скаларното поле с нулев импулс се..
Най-добри научни статии за технологията OCR (AI) част 1
Откриване на текст върху технически чертежи за цифровизация на процеси в кафяви полета ( arXiv )
Автор: Тобиас Шлагенхауф , Маркус Нетцер , Ян Хилингер
Резюме: Този документ разглежда проблема с автономното откриване на текст върху технически чертежи. Откриването на текст върху техническите чертежи е критична стъпка към автономни производствени машини, особено за процеси в изоставени промишлени условия, където все още няма налични затворени CAD-CAM решения...
Рамка за компоненти на машинно обучение
Машинното обучение е клон на изкуствения интелект (AI) и компютърните науки, който се фокусира върху използването на данни и алгоритми за имитиране на начина, по който хората учат, като постепенно подобрява своята точност . Машинното обучение може да бъде контролирано, неконтролирано или подсилено. Можете да научите повече за машинното обучение и неговите видове тук: https://medium.com/@sankalpshrivastava2017/machine-learning-aa362e256999
В тази статия ще научим за компонентите на..
Математиката зад логистичната регресия
В последните си четири блога говорих за линейна регресия, функция на разходите, градиентно спускане и някои от начините за оценка на ефективността на линейните модели. Сега, в този блог, ще започнем да изучаваме моделите на класификация и първият от тях е логистичната регресия.
Какво е логистична регресия?
Статистически модел, който обикновено се използва за моделиране на двоично зависима променлива с помощта на логистична функция. Друго име за логистичната функция е сигмоидна..
Нови материали
Създайте разширение за Chrome с помощта на Angular
Този урок е базиран на манифеста на разширението на chrome версия 3 (MV3), а също и на Angular версия 2+ (2, 3 и...). Ако не сте използвали манифест версия 3, можете да следвате този урок ,..
За да научите нов език за програмиране, започнете отначало
Първоначално публикувано на http://www.mberlove.com/blog/a-new-programming-language-starting-over/
Програмистите се гордеят със способността си да усвояват лесно нови умения , разчитайки..
5 Youtubers на Data Science, които трябва да следвате
Защото всички можем да се справим с малко продуктивно отлагане
Всички сме падали в заешката дупка на Youtube, така че защо да не я направим продуктивна?! Като непрекъснато нарастващ източник..
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител.
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител. По същия начин, по който суперкодерът сочи vim като единствения начин за кодиране, но останалите от нас..
Основи на Gradio
Gradio е най-ефективният метод за демонстриране на вашия модел на машинно обучение и разполага с удобен за потребителя онлайн интерфейс, който го прави достъпен от всяко място.
Какво прави..
Илюстрация (GIF) за обяснение на дълбоки конволюционни мрежи (DCNN)
В света на компютърното зрение най-основният и често срещан алгоритъм за разпознаване на изображения е конволюционната мрежа. С популярността на рамки като tensorflow и pytorch, стана по-лесно да..
Python Bootcamp — Data Science Day 165
Python Bootcamp от Giles McMullen-Klein беше абсолютно невероятно. Джайлс има този уникален начин да улови аудиторията си, като същевременно прави съдържанието на курса много интересно...