Публикации по теме 'machine-learning'
API в Scikit-Learn
Все объекты используют единый API в Scikit-Learn. В этом блоге представлены некоторые распространенные интерфейсы.
Оценщики
Любой объект, который может оценивать некоторые параметры на основе набора данных, называется оценщиком. Сама оценка выполняется методом fit() и принимает в качестве параметра только набор данных. Любой другой параметр, необходимый для управления процессом оценки, считается гиперпараметром и должен быть установлен как переменная экземпляра, как правило, через..
Полный набор онлайн-курсов Excel, Data Science, Machine Learning
Полный набор онлайн-курсов Excel, наука о данных, машинное обучение (филиал)
Изучите базовые и расширенные функции Excel, улучшите свои навыки обработки данных и улучшите свои навыки BI с помощью этого набора онлайн-курсов от Mammoth Interactive! Независимо от того, являетесь ли вы новичком в Excel, изучающим программирование среднего уровня или профессиональным специалистом по данным, эти онлайн-видеолекции и практические проекты снабдят вас ноу-хау, необходимым для достижения..
Нормальное уравнение с использованием Python: решение в закрытой форме для линейной регрессии
Машинное обучение с нуля: часть 3
В этой статье мы реализуем нормальное уравнение , которое является закрытым решением для алгоритма линейной регрессии, где мы можем найти оптимальное значение theta всего за один шаг без использования алгоритма градиентного спуска.
Сначала мы резюмируем алгоритм градиентного спуска, затем поговорим о вычислении theta с использованием формулы, называемой нормальным уравнением , и, наконец, рассмотрим нормальное уравнение в действии . и..
Изучение красоты стабильной диффузии: 5 текстовых подсказок для создания эфирного искусства
Стабильная диффузия — это метод, используемый в искусстве для создания красивых, эфирных изображений путем плавного и управляемого смешивания цветов и форм. Один из ключей к созданию успешного стабильного диффузионного искусства — иметь четкую идею или подсказку перед началом работы. Вот пять различных текстовых подсказок, которые можно использовать для создания красивого стабильного диффузионного искусства:
«Пейзаж, похожий на сон» Эта подсказка побуждает художника представить место,..
Использование ИИ для классификации болезней, часть 3
GazeGNN: нейронная сеть, управляемая взглядом, для классификации болезней (arXiv)
Автор: Бин Ван , Хонги Пан , Армстронг Абоа , Чжэюань Чжан , Ахмет Четин , Дрю Торигян , Барис Тюркбей , Элизабет Крупински , Джаярам Удупа , Улас Багчи . »
Аннотация: Применение методов отслеживания движения глаз в анализе медицинских изображений становится все более популярным в последние годы. Он собирает шаблоны визуального поиска экспертов предметной области, содержащие много важной..
Управление активами данных с помощью Dagster, повышение производительности с помощью ИИ и компании, нанимающие данные…
Введение в управление активами данных с помощью Dagster
В этом посте мы представим Dagster и продемонстрируем, как использовать его для создания быстрого, но реалистичного конвейера данных.
Как наука о данных влияет на нашу повседневную жизнь в социальных сетях
Большинство из нас используют социальные сети каждый день. Но когда мы углубимся в это, как наука о данных влияет на нашу повседневную онлайн-рутину?
3 способа повысить производительность с помощью ИИ..
Масштабирование функций в машинном обучении
1. Что такое масштабирование функций?
Масштабирование признаков — это статистическая операция использования значений признаков для их масштабирования до меньших и аналогичных диапазонов.
Он широко используется при предварительной обработке данных перед дальнейшим проектированием признаков в машинном обучении и глубоком обучении.
2. Какие существуют методы масштабирования характеристик?
Существует 3 основных подхода, каждый из которых состоит из своих вариантов масштабирования..
