Статьи
Неконтролируемое обучение в Python: K-средства
Если мы не знаем, к какой категории нам следует отнести данные (правда муравья), мы можем использовать неконтролируемое обучение, чтобы позволить Python выполнять эту работу, однако это менее точно, чем обучение с учителем.
Здесь мы используем известный набор данных Iris data, который вы можете найти в Интернете.
Мы можем визуализировать только двух- или трехмерные данные с помощью точечной диаграммы, поэтому мы не можем сделать это с данными Iris.
кластеризация k-средних..
Code Smell 63 - Feature Envy (Зависть к особенностям)
Если ваш метод завистлив и не доверяет делегированию, вам следует начать это делать.
Проблемы
Связь Низкое повторное использование Низкая тестируемость Назначение плохих обязанностей Bijection Fault
Один-единственный принцип разработки программного обеспечения Если мы построим всю нашу парадигму на одном правиле, мы сможем сохранить ее простоту и создать отличные модели. codeburst.io
Решения
Переместите метод в..
Линейная / логистическая регрессия
вступление
Прогностическое моделирование на основе данных, имеющихся в электронных таблицах, в отличие от визуальных или акустических данных, обычно дает один из двух желаемых результатов: прогнозирование числового значения или категории. Первая называется проблемой регрессии, а вторая - классификацией. Хотя множество довольно сложных алгоритмов могут решить проблемы, упомянутые выше, немногие из них столь же надежны и просты в использовании, как линейная и логистическая регрессия. Эта..
Начало работы с объектом URL JavaScript
Прекратите писать строки URL-адресов, подверженных ошибкам, и используйте объект JavaScript для управления URL-адресами в коде.
Вы недавно писали эту строчку кода?
const url = 'http://example.com/movies';
fetch(url)
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data));
Скорее всего, если вы профессиональный веб-разработчик на любом этапе своей карьеры, то да, вы все время будете писать подобные вызовы API. Для простого примера, подобного приведенному..
Как работает автономное обучение с подкреплением, часть 2 (искусственный интеллект)
Основы автономного обучения с подкреплением
Обучение с подкреплением в автономном режиме: как консервативные алгоритмы могут создавать новые приложения Глубокое обучение с подкреплением добилось значительного прогресса за последние несколько лет, с историями успеха в робототехнике… bair .berkeley.edu
Взаимная информация Регулярное автономное обучение с подкреплением (arXiv)
Автор: Сяо Ма , Бинъи Кан , Чжунвэнь Сюй , Мин..
Украина: 50 000 разработчиков, и это число растет
Согласно недавнему исследованию, в Украине более 90 000 ИТ-специалистов, в том числе 50 000 инженеров-программистов. Размер кадрового резерва ИТ-специалистов в Украине делает страну ведущим источником талантов в области разработки программного обеспечения среди европейских стран, а также все более привлекательным направлением для компаний, стремящихся создать команды разработчиков за рубежом.
Страна с низкой средней зарплатой и большим количеством технических талантов звучит слишком..
AI Matchmakers: почему графические нейронные сети лучше MLP?
Графовые нейронные сети (GNN)! Представьте их сватами вселенной ИИ, неустанно помогающими точкам данных находить друзей и популярность, исследуя их связи. Лучший ведомый на цифровой вечеринке.
Вы спросите, почему эти GNN так важны? Ну, в реальной жизни вроде бы все взаимосвязано. Мы говорим о таких вещах, как социальные сети, Всемирная паутина, сети частиц и даже изоморфный танец молекул ⚛ (спросите Уолтера Уайта). А вот и ошеломляющее открытие: даже « прямолинейные » структуры..
Как инструменты маркировки данных расширяют возможности оценки костного возраста
Костный возраст является основным методом оценки биологического возраста подростков и детей. Костный возраст и фактический возраст не совпадают. Исследование костного возраста может понять развитие костей, определить, является ли костный возраст замедленным или слишком быстрым, а также понять причины и прогноз низкого роста. Он имеет широкий спектр применения в области клинической медицины, судебной медицины и спортивной медицины.
В настоящее время широко используемым методом оценки..
Привязка блоков JavaScript ES6 :
1. Объявления Var и поднятие
Объявления переменных с использованием var обрабатываются так, как будто они находятся в верхней части функции, это называется подъемом. В качестве примера того, что делает подъем, рассмотрим следующую функцию:
function myFun(condition) {
if (condition) {
var value = 123;
return value;
} else {
// statement
}
// value exists here with a value of undefined
}
2. Объявления на уровне блоков..
Почему мы должны использовать осмысленные имена
Вы когда-нибудь задумывались о том, насколько читабелен ваш код? Хотите писать более читаемый код? Знаете кого-нибудь, кто не пишет читаемый код? Если ответ хотя бы на один из этих вопросов положительный, то вы находитесь в правильном месте.
Давайте посмотрим на код ниже:
int gmca(int MBY, int CY)
{
if(S.PM())
return null;
else
{
int res = CY - MBY;
return res;
}
}
Можете ли вы сказать, что делает этот код? возможно нет.
А теперь..
Как вдохновляться программированием каждый день
В колледже я довольно часто слышал цитату:
Маленькие вещи приносят совершенство, но совершенство — это не мелочь.
В программировании эта цитата больше подходит для вдохновения. Вдохновение — это красный бык, который нужен вашему разуму каждый день, чтобы зарядить его энергией.
Успех — это 1% вдохновения, 99% пота.
Без вдохновения, если вы работаете, вы слишком быстро становитесь мертвым грузом. Вы выживаете, меняя пару LOC, исправляя билет и торопясь домой. Увольнение с..
Классификация с использованием KNN
Алгоритм ближайшего соседа классифицирует немаркированные примеры, относя их к классу подобных помеченных примеров. Этот алгоритм используется в различных сценариях - рекомендательных системах, поиске концепций, распознавании лиц, распознавании символов, компьютерном зрении, распознавании образов.
Этот алгоритм не работает, когда данные зашумлены и нет четких различий между группами. Алгоритм ближайшего соседства не делает никаких предположений о базовом распределении данных...
Развертывание приложения машинного обучения с помощью Docker
Docker — это платформа виртуализации, предназначенная для создания, запуска и развертывания приложений с помощью контейнеров. Вы будете использовать Docker для развертывания простого приложения машинного обучения, созданного с помощью Streamlit.
В этом руководстве вы сначала создадите простую модель машинного обучения в Google Colab. Затем вы сохраните модель в файл рассола и создадите ее интерфейс с помощью Streamlit. После создания приложения Streamlit вы будете использовать Docker для..
Я думаю, что npm ci означает чистую установку.
Я думаю, что npm ci означает чистую установку.
https://docs.npmjs.com/cli/ci.html
Эта команда аналогична npm-install , за исключением того, что она предназначена для использования в автоматизированных средах, таких как тестовые платформы, непрерывная интеграция и развертывание, или в любой ситуации, когда вы хотите убедиться, что выполняете чистую установку своих зависимостей.
Глубокое погружение в анализ основных компонентов (PCA)
Есть три шага, чтобы понять анализ основных компонентов: понять математику, необходимую для PCA, концепции статистики, которые нам понадобятся, и, наконец, соединить все точки при решении окончательной задачи оптимизации для PCA.
Математика для PCA:
Простите меня, потому что я собираюсь вернуть вас в среднюю школу по математике! Итак, сколько математики нам на самом деле нужно, чтобы понять анализ главных компонентов?
Ответ: Концепции линейной алгебры и несколько правил..
Fetch Failed Exception в Apache Spark: расшифровка наиболее распространенных причин
РУКОВОДСТВО ПО ИСПОЛНЕНИЮ ИСКРЫ
Fetch Failed Exception в Apache Spark: расшифровка наиболее распространенных причин
Большинство разработчиков Spark тратят много времени на устранение неполадок с ошибками выборки, наблюдаемыми во время операций перемешивания. Эта история послужит вам для наиболее распространенных причин исключения Fetch Failed Exception и покажет результаты недавнего опроса, проведенного для исключения.
Операции перемешивания являются основой почти всех заданий..
2. Где ВЫ находитесь в огромном ландшафте ИИ?
ИИ проник в нашу жизнь таким образом, что иногда мы даже не осознаем этого. Устройства и приложения, которые мы используем, становятся умнее с каждым днем. Система ИИ знает больше, чем мы знаем о себе. Он быстрее и точнее нас в конкретных задачах. Каждый из нас так или иначе занимает ландшафт ИИ. Рассмотрим эти категории подробнее.
Каждый из нас в цифровом мире может попасть в одну или несколько из следующих 3 групп;
Пользователи (U) — все пользователи приложения и создатели..
Основные инструменты для управления проектами
Отслеживание членов вашей команды и их прогресса иногда может быть лабиринтом недопонимания. Вы не можете просто загрузить всю повестку дня вашей компании в один документ или таблицу. Руководителям проектов нужны различные онлайн-инструменты, помогающие создавать идеи, составлять графики и отслеживать прогресс. Вот некоторые из наших любимых инструментов, которые мы используем в Prajix, чтобы оставаться организованным и эффективно общаться бесплатно.
Трелло
Trello — это программа..
Представляем деформируемый преобразователь внимания
Этот пост основан на выводах, сделанных в этой бумаге .
Введение
В последние годы Transformer, использующий механизм Attention, показал замечательную производительность в области обработки естественного языка и стал стандартом де-факто в области естественного языка. В области обработки изображений CNN с использованием механизма свертки был стандартом де-факто, но с тех пор были предприняты попытки включить Transformer в область обработки изображений. Первоначально были разработаны..
Быстрое и простое исследование данных для машинного обучения
Библиотека с открытым исходным кодом Sweetviz — это путь
Устали тратить «слишком много времени» на исследование данных перед обучением моделей машинного обучения?
Ищете более быстрый способ понять проблемы с данными и шаблоны, прежде чем погрузиться в увлекательную часть обучения вашей модели машинного обучения?
Хотите узнать, как лучше обучать модели машинного обучения, находя и устраняя проблемы в ваших данных?
Вы попали в нужное место.
В этой статье вы узнаете, как проводить..
