Programim dhe zhvillim, javascript, python, php, html

Publikime mbi temën 'data-science'


Ndërtoni një model duke përdorur — Pyll i rastësishëm
Një pyll i rastësishëm është një algoritëm i mësimit të makinës që përdoret zakonisht për detyra klasifikimi dhe regresioni. Quhet "pyll" sepse përbëhet nga shumë pemë vendimesh individuale, të cilat bashkohen së bashku për të bërë parashikime më të sakta. Pasi grupi i të dhënave të përpunohet paraprakisht dhe të ndahet në tren dhe test, ne mund të fillojmë ndërtimin e pyllit të rastësishëm. Kjo përfshin trajnimin e shumë pemëve të vendimeve në grupin e trajnimit, secila duke përdorur..
Mësimi i makinerisë kundrejt të mësuarit të thellë: Kuptimi i dallimeve
Në botën e sotme me zhvillim të shpejtë të teknologjisë dhe inteligjencës artificiale (AI), dy terma shfaqen shpesh në diskutime: mësimi i makinerive dhe mësimi i thellë. Ndërsa të dyja janë nën ombrellën e gjerë të AI, ato shërbejnë për qëllime të ndryshme dhe shfaqin dallime kryesore. Në këtë udhëzues gjithëpërfshirës, ​​ne do t'i shqyrtojmë këto dallime dhe do t'ju ndihmojmë të kuptoni më mirë se kur duhet të përdorni njëra mbi tjetrën. 1. Thellësia e rrjeteve nervore Mësimi i..
Llogaritja e Altman Z-Score me Python
Vlerësoni perspektivën e një kompanie për një falimentim të mundshëm me rezultatin Altman Z Çfarë është Altman Z-Score? Rezultati z Altman vlerëson stabilitetin financiar të një kompanie për të parashikuar sa gjasa që një kompani të bëhet e paaftë për pagim . Është një variacion i rezultatit tradicional statistikor z dhe përdoret për të parashikuar dështimet e korporatave dhe është një masë kontrolli e lehtë për t'u llogaritur për statusin e shqetësimit financiar të kompanive në..
Krijimi i një modeli të parashikimit të rrezikut me një problem të çekuilibrit të klasës?
Mosbalancimi i klasës është një çështje e zakonshme që lind kur krijohen modele klasifikimi për parashikimin e rrezikut. Çfarë është një çekuilibër i klasës ju pyesni? Një çekuilibër i klasës thjesht do të thotë që popullsia që modeli juaj po vlerëson ka përmasa drastike të ndryshme për klasat pozitive dhe negative. Për shembull, nëse po përpiqeni të parashikoni nëse një pacient ka apo jo një sëmundje të rrallë (‹1% e popullsisë e ka këtë sëmundje) dhe madhësia e mostrës suaj të popullsisë..
Matricat në shkencën e të dhënave janë gjithmonë reale dhe simetrike
"Shkenca e të Dhënave" Matricat në shkencën e të dhënave janë gjithmonë reale dhe simetrike Për shkak se shkenca e të dhënave merret me probleme të botës reale, matricat në shkencën e të dhënave duhet të jenë reale dhe simetrike Prezantimi Algjebra lineare është një degë e matematikës që është jashtëzakonisht e dobishme në shkencën e të dhënave dhe mësimin e makinerive. Shumica e modeleve të mësimit të makinerive mund të shprehen në formë matrice. Për shkak se shkenca e të..
Këshilla dhe truket për intervistën e shkencës së të dhënave
A po përgatiteni për një intervistë të shkencës së të dhënave dhe po ndiheni të mbingarkuar? Mos u shqetësoni, nuk jeni vetëm. Këtu janë disa këshilla dhe truket për t'ju ndihmuar të përfundoni intervistën tuaj: 1. Njihni bazat Është e rëndësishme të kemi një bazë solide në statistika, algjebër lineare dhe llogaritje. Këto janë blloqet ndërtuese të shkencës së të dhënave dhe intervistuesit shpesh bëjnë pyetje rreth tyre. Ju gjithashtu duhet të keni një kuptim të mirë të gjuhëve..
(Përforco) Gradient i politikës me TensorFlow2.x
Implementimi i Përforcimit (PG) me TensorFlow 2.x Në këtë artikull, ne do të përpiqemi të kuptojmë konceptin që qëndron pas algoritmit të Gradientit të Politikave të quajtur Reinforce. Dhe më pas do të shikojmë kodin për algoritmet në TensorFlow 2.x. Le të shohim së pari se çfarë është Gradienti i Politikës dhe më pas do të shikojmë një metodë specifike të Gradientit të Politikës, e quajtur Reinforce. Çfarë/Pse Gradient i Politikës? Deri më tani, ne po mësonim vlerat Q për çiftet..
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,..