Публикации по теме 'scikit-learn'
Простое распределенное обучение Scikit-Learn с Ray
TL; DR: масштабируйте свои приложения scikit-learn до кластера с помощью реализации Ray’s серверной части joblib .
Scikit-learn - популярная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он включает в себя различные алгоритмы кластеризации, классификации, регрессии и выбора модели, включая k-среднее, машины опорных векторов (SVM), повышение градиента и случайные леса.
Распределенный Scikit-Learn с Ray
Scikit-learn распараллеливает обучение на одном узле,..
Шпаргалка scikit-learn: функции для машинного обучения
Освоение машинного обучения с помощью Python и scikit-learn: полное руководство для специалистов по данным и энтузиастов искусственного интеллекта
Введение
Не секрет, что наука о данных и машинное обучение стали важными компонентами современного делового ландшафта. С появлением искусственного интеллекта и растущим спросом на аналитику на основе данных все больше и больше компаний обращаются к этим мощным инструментам, чтобы получить конкурентное преимущество. К счастью, Python стал..
Обычное руководство по контролируемому обучению с помощью scikit-learn — Orthogonal Matching Pursuit (OMP)…
Обычное руководство по контролируемому обучению с помощью scikit-learn — Orthogonal Matching Pursuit (OMP) — Generalized Linear Models (10)
Это десятая часть из серии из 92 частей традиционного руководства по обучению с учителем с помощью scikit-learn, написанного с целью овладеть навыками реализации алгоритмов для продуктивного использования и объяснить алгоритмическую логику, лежащую в их основе. Ссылки на все части смотрите в первой статье .
Ортогональное совпадающее..
Полиморфизм: понимание концепции создания пользовательских классов, таких как пользовательские преобразователи в…
Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые классы Python вызывают методы из ниоткуда? Или реализовать какие-то методы просто для передачи?
Если вы когда-либо сталкивались с пользовательским преобразователем Scikit-Learn, вы, скорее всего, знакомы с описанным выше явлением. Что ж, если это так, то эта статья для вас. Мы углубимся в концепцию под названием Полиморфизм , которая обеспечивает такое поведение, и создадим несколько пользовательских классов, чтобы набраться опыта и лучше..
Разница между предсказать() и предсказать_проба()
Предсказать() и предсказать_проба() в API scikit-learn для прогнозирования в машинном обучении.
В течение долгого времени меня сбивали с толку два метода в библиотеке sklearn, используемые в задачах классификации. Это методы predict() и predict_proba().
Немного помучившись и почесав голову над концепциями (недостаток связных статей по этой теме) , я пришел к соглашению с интуицией, стоящей за обоими методами, и поэтому решил задокументировать свое понимание, чтобы оно могло..
Почему я предпочитаю разрабатывать модели машинного обучения с помощью IBM Watson Studio в Cloud Pak for Data
Если вы чем-то похожи на меня, вы начали свое путешествие по разработке моделей машинного обучения на Scikit и в какой-то момент перешли на TensorFlow. Вы, вероятно, испытали кропотливый процесс создания функций обратного вызова для публикации производительности вашей модели на Tensor Board, чтобы вы могли просматривать кривые потерь и показатели точности. Было бы неплохо, если бы все ваши обучающие конвейеры просто волшебным образом показывали бы вам все метрики проверки, необходимые для..
Создание улучшенной библиотеки обнаружения ненормативной лексики с помощью scikit-learn
Почему существующие библиотеки неинтересны и как я создал лучшую.
Несколько месяцев назад мне понадобился способ обнаружения ненормативной лексики в отправленных пользователем текстовых строках:
В итоге я собрал и выпустил свою собственную библиотеку для этой цели под названием проверка на ненормативную лексику :
vzhou842 / profanity-check Быстрая и надежная библиотека Python для проверки строк на наличие ненормативной лексики. - vzhou842 / проверка..
