Публикации по теме 'machine-learning'
АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ - 3 РАЗНЫХ СПОСОБА
Грубо говоря, временной ряд описывает поведение переменной во времени. Например, ежедневные цены на акции компании на момент закрытия. Наш главный интерес заключается в прогнозировании этой переменной или курса акций в нашем случае в будущем. Мы пытаемся разработать различные статистические модели и модели машинного обучения, чтобы они соответствовали данным, фиксировали закономерности и хорошо прогнозировали переменную в будущем.
В этой статье мы попробуем традиционные модели, такие как..
WTF это машинное обучение?
Машинное обучение описывает, как компьютерная программа может выполнять набор сложных задач на автопилоте .
С тех пор как предприятия и стартапы поняли, как применять его с выгодой, машинное обучение стало притчей во языцех, далеко за пределами технологических центров Силиконовой долины и Кремниевой кольцевой развязки (собственная гордость и радость Лондона). Это будет иметь далеко идущие последствия для работы и образа жизни каждого из нас в ближайшие годы.
Поэтому я решил, что это..
Ускоренный курс по машинному обучению: деревья решений и случайные леса
В этой части серии «Ускоренный курс машинного обучения» мы погрузимся в мир деревьев решений и случайного леса, двух популярных и мощных алгоритмов обучения с учителем, используемых как для задач классификации, так и для задач регрессии. Эти алгоритмы просты для понимания, интерпретации и использования и широко используются в промышленности для различных приложений, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и биоинформатика.
Дерево решений — это древовидная..
Эмпирическая оценка временной сложности алгоритма с использованием алгоритма градиентного спуска
Зачем оценивать временную сложность алгоритмически
Полезно оценить временную сложность алгоритма. Если вы знаете временную сложность алгоритма, вы знаете, насколько хорошо он будет работать, если вы предоставите ему большой объем данных.
Традиционно мы оценивали временную сложность алгоритмов теоретически. Это интересно с точки зрения информатики, поскольку помогает нам находить лучшие алгоритмы и строго расширять границы области без необходимости запуска большого количества..
Утечка памяти — #27
Взгляд венчурного капитала Астейши Майерс на машинное обучение, облачную инфраструктуру, инструменты для разработчиков, открытый исходный код и безопасность. Зарегистрируйтесь здесь .
🚀 Товары
Speakeasy привлек $11 млн
Speakeasy предоставляет рабочие поверхности разработчика для вашего API, которые радуют пользователей и упрощают интеграцию. Speakeasy объявила о переходе от бета-версии к общедоступным управляемым SDK на родном языке и поставщикам Terraform. Speakeasy..
MLOP | От нуля до единицы
В нашу эпоху, когда каждое веб-приложение или сервис предлагают какую-то функцию, использующую машинное обучение, становится важным понять, как она разрабатывается и развертывается в масштабе. Развертывание машинного обучения следует принципам DevOps (операции разработчиков) и, следовательно, называется операциями машинного обучения (ML Ops). Это быстро развивающаяся дисциплина, которая фокусируется на эффективном развертывании, управлении и управлении моделями машинного обучения (ML) в..
Машинное обучение с линейной регрессией (scikit-learn)
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для анализа связи между двумя непрерывными переменными. Он обычно используется в науке о данных и машинном обучении для моделирования связи между зависимой переменной (Y) и одной или несколькими независимыми переменными (X).
Чтобы построить простую модель линейной регрессии, нам нужно выполнить следующие шаги:
Соберите данные: нам нужно собрать данные для зависимой переменной (Y) и независимой переменной (X). Визуализируйте..
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..