Публикации по теме 'getting-started'


машинное обучение Начало работы с Python
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #print(X) #print(y ) feature_names = iris.feature_names target_names = iris.target_names print(target_names) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0,4, random_state=1) print(X_train.shape) print(y_train.shape) print(X_test.shape) # обучение модели на обучающем наборе from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier..
Основы обнаружения аномалий
Обзор обнаружения аномалий, обзор многомерного распределения Гаусса и реализация базового алгоритма обнаружения аномалий в Python с двумя примерами Наша врожденная способность распознавать закономерности позволяет нам использовать этот навык для заполнения пробелов или предсказания того, что произойдет дальше. Однако иногда случается что-то, что не соответствует нашим ожиданиям и не укладывается в закономерность нашего восприятия. Такие явления мы называем аномалиями. Если мы пытаемся..
Полное руководство для начинающих по Python
Изучите основы Python, включая типы данных, операторы управления потоком, функции и модули. Python — популярный язык программирования высокого уровня, известный своей простотой, удобочитаемостью и гибкостью. Это универсальный язык, который можно использовать для широкого спектра приложений, от веб-разработки и научных вычислений до анализа данных и искусственного интеллекта. Начиная Чтобы начать использовать Python, вам необходимо установить его на свой компьютер. Последнюю версию..
Обратные вызовы и обещания || Начало работы с javascript || S01E04
Надеюсь увидеть вас снова, Обещайте мне, что перезвоните , когда наберете номер - Джек в Роуз (Титаник) Хорошо, вы можете посмеяться секунду, но я постараюсь убедить вас, что мое утверждение не является неправильным, по крайней мере, чтобы создать образ и понять обратный вызов. Прежде чем начать, я предполагаю, что вы приехали с планеты, где программное обеспечение работает синхронно, но держите его 2k18, и мы живем в мире, где мы верим в многозадачность, будь то ваша подработка..
Почему среднеквадратическая ошибка (MSE) так популярна?
Краткий обзор всеми любимой функции потерь Так креативно, что больно Как выздоравливающий статистик , я буду первым, кто скажет вам, что мои люди — это болезненно буквально мыслящая кучка. В то время как специалисты по искусственному интеллекту предпочитают более научно-фантастические имена , любители статистики любят, чтобы все делало именно то, что написано на банке… и нигде это отношение не является более бросающимся в глаза, чем популярные метрики MSE и RMSE. Эти имена —..
Разница между бизнес-исследованиями и информатикой
TL;DR Можно стать программистом, даже если ваш опыт не подходит для этого. В некоторых дисциплинах основы важнее, чем в других Программирование сложно для всех, пока не перестанет Информатика и программирование могут быть f ar более увлекательными, чем это может показаться со стороны В конце я даю вам некоторые ресурсы и отправную точку, которая определенно поможет вам двигаться дальше. Что вы получите (если продолжите) Многим кажется, что при входе в область компьютерных наук..
Классификация с помощью персептрона Розенблатта
«Привет, мир» машинного обучения Недавно я размышлял над тем, что могло бы стать самым простым введением в машинное обучение. Мне нужна была простая задача, такая как бинарная классификация, и алгоритм, достаточно простой, чтобы его можно было построить с нуля и объяснить в короткой статье. Если бы у алгоритма была какая-то история, было бы еще лучше. Поиск кандидата: перцептрона не занял много времени. Персептрон переносит нас к истокам машинного обучения. Его ввел Франк..