Publikime mbi temën 'data-science'
Aplikimet e mësimit të pakta të xhiruara pjesa 1 (Mësimi me makinë)
Fillimi me Pak Shot Learning
Mësim me pak gjuajtje | Një hyrje në mësimin me pak gjuajtje Në këtë artikull, unë do të bëj një hyrje të shkurtër për të mësuarit me disa goditje. Të mësosh pak do të thotë të bësh klasifikim… www.analyticsvidhya.com
Punimet me kod - Mësimi me pak foto Të mësuarit me pak gjuajtje** është një shembull i meta-mësimit, ku një nxënës trajnohet për disa detyra të lidhura, gjatë…..
Pastrimi i të dhënave, Zgjedhja e veçorive, Modelimi dhe Interpretueshmëria — Aplikacioni Google PlayStore
Abstrakt
https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps?resource=download — lidhje me grupin e të dhënave Kaggle
Të dhënat e të dhënave që po përdor është marrë nga Kaggle. Ka rreth 267,000 vëzhgime (numri i aplikacioneve) dhe 13 variabla (numri i karakteristikave për çdo aplikacion). Ky informacion është hequr nga Google Play Store. Variabli ynë i synuar është "Instals" (numri i instalimeve), të cilin ne e konsiderojmë si një përfaqësues për popullaritetin e një..
Derivatet me konvolucion rrethor në mësimin e makinerisë
Marrëdhëniet ndërmjet konvolucionit rrethor dhe matricës qarkulluese
Konvolucioni rrethor është një koncept jashtëzakonisht i rëndësishëm në përpunimin e sinjalit, duke treguar një shumëllojshmëri aplikimesh për mësimin e makinerive. Sot, ne prezantojmë një histori se si të merrni derivatet me konvolucionin rrethor. Në atë që vijon, ne mbulojmë diferencimin e disa shprehjeve në mësimin e makinerive që lidhen me konvolucionin rrethor. Për llogaritjen e këtyre derivateve, ne do të përdorim..
Regresioni linear që duhet të dijë çdo person që ka njohuri të dhënash (Rekomandohet)
Nëse jeni fillestar, jam përpjekur të mbuloj të gjitha temat e nevojshme në termin Layman që duhet të lexoni…………
Regresionit linear Pse quhet Regresion Linear? Llojet e regresionit linear ? E mbetur / Gabim Çfarë është funksioni i kostos dhe si ta minimizojmë atë? Koeficienti i korrelacionit Pearson Çfarë është kërkesa për shkallëzimin dhe llojet e veçorive? Metrikat e vlerësimit të regresionit Cilat janë konsideratat për MLR Si të zbuloni shumëkolinearitetin Zgjedhja e veçorive..
Studimi i regresionit linear në detaje me punimet kërkimore pjesa 3 (Inteligjenca Artificiale)
Kriteri konsistent i informacionit Bayesian bazuar në një përzierje të mëparshme për modelet e regresionit linear shumëdimensionale të mundshme ( arXiv)
Autor: Haruki Kono , Tatsuya Kubokawa
Abstrakt: Në problemin e zgjedhjes së variablave në një model regresioni linear shumëvariar, ne nxjerrim kritere të reja informacioni Bayesian bazuar në një përzierje paraprake të një shpërndarjeje të qetë dhe një shpërndarje delta. Secila prej tyre mund të interpretohet si një bashkim i..
Si të trajtoni të dhënat që mungojnë në Python
Mungesa e të dhënave është një problem i zakonshëm në analizën e të dhënave dhe mund të ketë një ndikim të rëndësishëm në rezultatet e analizës suaj. Në këtë postim në blog, ne do të diskutojmë se si të trajtojmë të dhënat që mungojnë në Python dhe do të ofrojmë disa këshilla dhe praktika më të mira për trajtimin e të dhënave që mungojnë.
Identifikimi i të dhënave që mungojnë: Hapi i parë në trajtimin e të dhënave që mungojnë është identifikimi i tyre. Ju mund të përdorni bibliotekën..
Pandryshueshmëria e përkthimit në rrjetet nervore konvolucionale
Një artikull mbi mënyrën se si arrihet pandryshueshmëria e përkthimit nga NN-të konvolucionale dhe rëndësia e tij.
HYRJE: — — — — — — — — — — — — Ka shumë përparësi të përdorimit të rrjeteve nervore konvolucionale për zgjidhjen e detyrave që lidhen me vizionin kompjuterik. Ato a janë arkitektura e paracaktuar e rrjetit nervor kur bëhet fjalë për klasifikimet e imazheve, zbulimin e objekteve, transferimin e stilit të imazhit etj. Pra, pyetja është pse ato janë kaq të njohura në..
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,..