Publikime mbi temën 'data-science'
Udhëzues hap pas hapi për të filluar Udhëtimin e Shkencës së të Dhënave
Zgjedhja e një teme specifike për të filluar përgatitjen për shkencën e të dhënave mund të varet nga faktorë të ndryshëm, si njohuritë dhe përvoja juaj aktuale, interesat tuaja dhe qëllimet tuaja të karrierës. Sidoqoftë, këtu janë një tema thelbësore që janë themelore për shkencën e të dhënave.
Hyrje në Python:
Bazat e Python (variablat, llojet e të dhënave, operatorët, strukturat e kontrollit) Funksionet dhe modulet Operacionet hyrëse/dalëse të skedarit
Manipulimi i të dhënave:..
Përdorimi i rasteve të Parashikimit të Popullaritetit pjesa 3 (Inteligjenca Artificiale)
Parashikimi i popullaritetit të serive kohore me shumë përmbajtje me transformatorë me shumë modele në rrjetet MEC (arXiv)
Autor: Zohreh HajiAkhondi-Meybodi , Arash Mohammadi , Ming Hou , Elahe Rahimian , Shahin Heidarian , Jamshid Abouei , Konstantinos N. Plataniotis
Abstrakt: Vendosja e përmbajtjes së koduar/pakoduar në "Caching Edge Mobile" (MEC) është zhvilluar si një zgjidhje efikase për të përmbushur rritjen e konsiderueshme të trafikut global të të dhënave celulare..
Strategjitë e mësimit të makinerisë Pjesa 07: Adresimi i paragjykimeve dhe variancave
Në artikujt e mëparshëm, pamë se ekzistojnë dy komponentë kryesorë të gabimit, të quajtur paragjykim i shmangshëm dhe variancë. Në këtë artikull, ne do të shohim se si t'i trajtojmë ato.
Drejtimi i paragjykimeve dhe variancës
Këtu është zgjidhja për të adresuar problemet e paragjykimit dhe variancës:
Nëse keni një paragjykim të lartë të shmangshëm; atëherë rekomandohet përdorimi i një modeli më të madh, pra një rrjet nervor me më shumë shtresa të fshehura dhe njësi të fshehura...
MNIST nga e para
Një përpjekje për të kuptuar më thellë Rrjetet Neurale.
Kodi i plotë i këtij algoritmi është në Github: MNIST-from-Scratch
Që kur fillova të zbatoja algoritme nga Tensorflow dhe Sklearn për shkencën e të dhënave, doja të kuptoja vërtet se çfarë po ndodhte nën kapuç, dhe jo vetëm të zbatoja algoritmet që shkroi dikush tjetër. Me këtë projekt, më në fund mund të kem një kuptim më të thellë të përhapjes së prapme, dhe jo vetëm të fus vlera në një kuti misterioze-magjike Keras dhe të..
Hyrje në Algoritmet Grafike dhe Algoritme Greedy
Prezantimi
Një algoritëm grafik është një algoritëm për arritjen e një rezultati të dëshiruar, bazuar në të gjitha lidhjet midis pikave të të dhënave brenda një grafiku.
Llojet e algoritmeve të grafikut përfshijnë kërkimin e parë në gjerësi (BFS), kërkimin në thellësi të parë (DFS), Algoritmin e Dijkstra, Algoritmin e Prim, Algoritmin Bellman-Ford dhe Algoritmin A*.
Prezantimi i mjeteve të buxhetimit kapital me Python
Buxhetimi i kapitalit nuk është një supozim i rastësishëm në asnjë biznes. Në këtë artikull, ne do të përdorim Python për të matur NPV dhe IRR për vlerësimin e projektit.
Buxhetimi i kapitalit është një proces planifikimi i qëllimshëm për të përcaktuar nëse një ose më shumë projekte investimi potenciale ia vlen financimi i parave të gatshme përmes strukturës së kapitalizimit të firmës. Qëllimi përfundimtar i buxhetimit të kapitalit është t'u mundësojë vendimmarrësve të zgjedhin me..
Pandat
Një bibliotekë e rëndësishme Python për mësimin e makinerisë.
Python Pandas është një bibliotekë me burim të hapur që ofron manipulim të të dhënave me performancë të lartë në Python. Ky tutorial është krijuar si për fillestarët ashtu edhe për profesionistët.
Karakteristikat kryesore të pandave
Është i shpejtë dhe efikas i indeksimit të objekteve DataFrame i lehtë. Përdoret për riformësimin dhe rrotullimin e grupeve të të dhënave. Gruponi sipas të dhënave për grumbullimet dhe..
Materiale të reja
Masterclass Coroutines: Kapitulli-3: Anulimi i korutinave dhe trajtimi i përjashtimeve.
Mirë se vini në udhëzuesin gjithëpërfshirës mbi Kotlin Coroutines! Në këtë seri artikujsh, unë do t'ju çoj në një udhëtim magjepsës, duke filluar nga bazat dhe gradualisht duke u thelluar në..
Faketojeni derisa ta arrini me të dhënat false
A e gjeni ndonjëherë veten duke ndërtuar një aplikacion të ri dhe keni nevojë për të dhëna testimi që duken dhe duken më realiste ose një grup i madh të dhënash për performancën e ngarkesës...
Si të përdorni kërkesën API në Python
Kërkesë API në GitHub për të marrë depot e përdoruesve duke përdorur Python.
Në këtë artikull, unë shpjegoj procesin hap pas hapi për të trajtuar një kërkesë API për të marrë të dhëna nga..
Një udhëzues hap pas hapi për të zotëruar React
Në këtë artikull, do të mësoni se si të krijoni aplikacionin React, do të mësoni se si funksionon React dhe konceptet thelbësore që duhet të dini për të ndërtuar aplikacione React. Learning..
AI dhe Psikologjia — Pjesa 2
Në pjesën 2 të serisë sonë të AI dhe Psikologji ne diskutojmë se si makineritë mbledhin dhe përpunojnë të dhëna për të mësuar emocione dhe ndjenja të ndryshme në mendjen e njeriut, duke ndihmuar..
Esencialet e punës ditore të kodit tim VS
Shtesat e mia të preferuara
- Git Graph 💹
Kjo shtesë është vërtet e mahnitshme, e përdor përpara se të filloj të punoj për të kontrolluar dy herë ndryshimet dhe degët më të fundit, mund të..
Pse Python? Zbulimi i fuqisë së gjithanshme të një gjiganti programues
Në peizazhin gjithnjë në zhvillim të gjuhëve të programimit, Python është shfaqur si një forcë dominuese. Rritja e tij meteorike nuk është rastësi. Joshja e Python qëndron në thjeshtësinë,..