Свързани публикации 'towards-data-science'


SVD в машинното обучение: недостатъчно определени най-малки квадрати
Разберете как SVD помага да се извлече последователен вектор на теглата на най-малкия квадрат за свръх- и недостатъчно определени линейни системи Тази статия обсъжда разликата в тегловните вектори на най-малките квадрати в свръх- и недостатъчно определени линейни системи и как може да се приложи „разлагане на сингулярна стойност“ (SVD) за извличане на последователен израз. Той се основава до голяма степен на курса на професор Rebecca Willet Математически основи на машинното обучение..
Контролиране на мрежата с Python
Контролиране на мрежата с Python Едно приключение в простата уеб автоматизация Проблем: Изпращането на задания за клас изисква навигиране в лабиринт от уеб страници, толкова сложни, че няколко пъти съм обръщал задание на грешното място. Освен това, въпреки че този процес отнема само 1–2 минути, понякога изглежда като непреодолима бариера (като например, когато съм завършил задача твърде късно през нощта и едва си спомням паролата си). Решение: Използвайте Python за автоматично..
Дълбоко обучение и понички
Естествени хомотопии на невронни мрежи Разнообразно обучение Съгласно предположението за колектора, реалните високоизмерни данни се концентрират близо до нелинейно нискоразмерно многообразие [2] . С други думи, данните се намират приблизително върху колектор с много по-ниско измерение от входното пространство, колектор, който може да бъде извлечен/научен [8] Предположението за многообразие е от решаващо значение, за да се справим с проклятието на размерността: много проблеми с..
P_001_ Да играем със зарове
В този блог ще получим много игри, които направиха нашето детство безценно. Повечето от нас са се сблъсквали със Snake and Ladder, Ludo, Business game и т.н., по време на забавление (игра) сме чакали шанса да получим най-печеливша вероятност, която сме възнамерявали да се спасим от змията или от човека, който ни следва или избяга от затвора. У а! Имам предвид хвърлянето на зарове: Превеждам ви през играта със зарове с Python с 4 аспекта 😊 Във всяка характеристика ще..
K-означава групиране
K-означава групиране Осмисляне на текстови данни с помощта на неконтролирано обучение Сегментиране на клиенти, класификация на документи, оценка на цените на жилищата и откриване на измами . Това са само някои от реалните приложения на клъстерирането. Има много други случаи на използване на този алгоритъм, но днес ще приложим K-средни стойности към текстови данни. По-конкретно, ние ще внедрим алгоритъма от нулата и ще го приложим към набора от имейли на Enron и ще покажем как..
Направете го просто: невронни мрежи
Идентифицирайте основните компоненти на невронните мрежи Резюме Тази статия ще предостави наративен преглед на невронните мрежи като цяло. Това ще помогне на хора с или без математическа подготовка да приложат специфичните си знания в една от най-обещаващите изследователски области. Мотивация Първоначално започнах като политолог и бързо се заинтересувах от качествената методология. Така че след бакалавърската си степен реших да уча статистика. По време на магистърската си..
Последни предложения: Защо и как да използваме Naive Bayes алгоритмите в регулирана индустрия със sklearn
Последни избрани: Защо и как да използваме Naive Bayes алгоритмите в регулирана индустрия със sklearn | Python + код от Guillaume J. CLEMENT „Леко въведение в математиката зад A/B тестването“ от Jérôme Spielmann „Помогнете на Дядо Коледа да оптимизира своето коледно бягане с Google OR-Tools, Geopandas и Folium“ от Pierre-Louis Bescond TandA за НЛП: Трансфер и адаптация или адаптация и трансфер? от Одо Дюрант В случай, че сте ги пропуснали: „Машинно обучение:..