Публикации по теме 'data-science'
Простая линейная регрессия
Как следует из названия, это метод регрессии. Линейная регрессия — это фундаментальный статистический метод, используемый в машинном обучении для моделирования взаимосвязей между зависимой переменной (цель) и одной или несколькими независимыми переменными (признаками или предикторами). Предполагается, что эта связь линейна, а это означает, что изменения переменных-предсказателей оказывают постоянное влияние на целевую переменную.
Это одна из самых простых для понимания моделей машинного..
Подход к машинному обучению в качестве новичка в Python
Новичку, желающему изучить область машинного обучения, может быть немного сложно понять, с чего начать. Однако при правильном подходе любой может получить прочную основу в концепциях и методах машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим несколько важных советов по машинному обучению для новичков, имеющих опыт работы с Python.
1. Освойте основы Python
Прежде чем погрузиться в машинное обучение, важно иметь прочную основу в Python. Вы должны хорошо разбираться в фундаментальных..
Анализ структурированных документов с помощью извлечения настраиваемых сущностей
Анализ структурированных документов с помощью извлечения настраиваемых сущностей
В сети есть множество отличных руководств , в которых объясняется, как классифицировать фрагменты текста с помощью машинного обучения. Но что, если вместо того, чтобы просто категоризировать текст, вы хотите распределить отдельные слова по категориям, например:
Это называется извлечением сущностей (или распознаванием именованных сущностей), и это очень удобно. Вы можете использовать этот метод,..
Как работает шумоподавление в облаке точек, часть 4 (машинное обучение)
Реконструкция дифференцируемого многообразия для шумоподавления облака точек (arXiv)
Автор: Шитонг Луо , Вэй Ху .
Аннотация: 3D-облака точек часто искажаются шумом из-за внутренних ограничений оборудования для сбора данных, которые мешают последующим задачам, таким как реконструкция поверхности, рендеринг и т. д. Предыдущие работы в основном предполагают смещение зашумленных точек от подстилающей поверхности, которые, однако, не предназначены для явного восстановления поверхности и..
Работа с алгоритмами двойного усреднения часть 3 (искусственный интеллект)
Оптимизация в открытых сетях с помощью двойного усреднения (arXiv)
Автор: Ю-Гуан Се , Франк Юцелер , Жером Малик , Панайотис Мертикопулос .
Аннотация: В сетях автономных агентов (например, парки транспортных средств, разбросанные датчики) большой интерес вызывает проблема минимизации суммы локальных функций агентов. Здесь мы решаем эту проблему распределенной оптимизации в случае открытых сетей, когда агенты могут присоединяться к сети и выходить из нее в любое время. Используя..
Австралийская команда выиграла 600 000 долларов за слияние ИИ с клетками человеческого мозга
В рамках новаторской разработки исследовательская группа из Университета Монаша и Cortical Labs получила щедрый грант в размере 600 000 долларов от Министерства обороны и Управления национальной разведки (ONI). Команда исследует интригующее пересечение клеток человеческого мозга и искусственного интеллекта (ИИ), стремясь создать замечательное слияние синтетического биологического интеллекта. Их новаторская работа уже привела к созданию DishBrain, клеток мозга, обладающих способностью..
Бэгинг против случайного леса: понимание разницы
Введение
Бэггинг и случайный лес — два популярных метода ансамблевого обучения в машинном обучении, которые обычно используются для задач классификации и регрессии. Оба этих метода включают объединение нескольких деревьев решений для повышения точности прогнозов. В этой статье мы обсудим разницу между бэггингом и случайным лесом и как они работают.
Упаковка
Агрегация начальной загрузки (бэггинг) — это метод, использующий концепцию выборки начальной загрузки для уменьшения..
Новые материалы
Коллекции публикаций по глубокому обучению
Последние пару месяцев я создавал коллекции последних академических публикаций по различным подполям глубокого обучения в моем блоге https://amundtveit.com - эта публикация дает обзор 25..
Представляем: Pepita
Фреймворк JavaScript с открытым исходным кодом
Я знаю, что недостатка в фреймворках JavaScript нет. Но я просто не мог остановиться. Я хотел написать что-то сам, со своими собственными..
Советы по коду Laravel #2
1-) Найти
// You can specify the columns you need
// in when you use the find method on a model
User::find(‘id’, [‘email’,’name’]);
// You can increment or decrement
// a field in..
Работа с временными рядами спутниковых изображений, часть 3 (аналитика данных)
Анализ временных рядов спутниковых изображений для данных наблюдений за большой Землей (arXiv)
Автор: Рольф Симоэс , Жильберто Камара , Жильберто Кейрос , Фелипе Соуза , Педро Р. Андраде ,..
3 способа решить квадратное уравнение (3-й мой любимый) -
1. Методом факторизации —
2. Используя квадратичную формулу —
3. Заполнив квадрат —
Давайте поймем это, решив это простое уравнение:
Мы пытаемся сделать LHS,..
Создание VR-миров с A-Frame
Виртуальная реальность (и дополненная реальность) стали главными модными терминами в образовательных технологиях. С недорогими VR-гарнитурами, такими как Google Cardboard , и использованием..
Демистификация рекурсии
КОДЕКС
Демистификация рекурсии
Упрощенная концепция ошеломляющей
О чем весь этот шум?
Рекурсия, кажется, единственная тема, от которой у каждого начинающего студента-информатика..