Публикации по теме 'data-science'
Джонатан, большое спасибо за ваш ценный текст.
Джонатан, большое спасибо за ваш ценный текст. Во-первых, с точки зрения обозначений, я думаю, вам нужна KL-расхождение политик, а не параметров. И я полагаю, что под H вы имеете в виду F? Это правильно?
Более того, не могли бы вы объяснить, почему первый член KL-дивергенции равен нулю?!
Изучение влияния гиперпараметров на производительность дерева решений
Изучение влияния гиперпараметров на производительность дерева решений
Акханд Пратап Шахи
Деревья решений — это популярный алгоритм машинного обучения, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии.
Дерево решений — это древовидная модель, в которой каждый внутренний узел представляет функцию или атрибут, а каждый конечный узел представляет собой метку класса или числовое значение. На этапе обучения дерево решений строится путем рекурсивного разделения..
Зачем нужны функции активации в нейронных сетях?
"Машинное обучение"
Зачем нужны функции активации в нейронных сетях?
Функции активации на примерах
Если вы читаете это, то, скорее всего, вы уже знаете, что такое нейронная сеть и каковы функции активации, но некоторые вводные курсы по машинному обучению недостаточно ясно показывают, зачем нам эти функции активации. Они нам нужны? Могли бы нейронные сети работать без них?
Давайте сначала напомним себе кое-что о нейронных сетях. Обычно они представляются визуально в виде..
Углубленное погружение в глубокое Q-Learning: введение в этот мощный инструмент обучения с подкреплением
Если вас интересует область обучения с подкреплением, то, скорее всего, вы слышали о Q-обучении. Этот популярный алгоритм идеально подходит для решения самых разных задач, от простых сеток до сложных реальных систем.
А как насчет глубокого Q-обучения? Этот мощный вариант Q-обучения сочетает в себе сильные стороны Q-обучения с возможностями глубокого обучения, в результате чего появился высокоэффективный алгоритм, который использовался для решения широкого круга сложных задач.
В этой..
Объектно-ориентированное программирование (ООП) с Python
Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это мощная парадигма, которая позволяет разработчикам писать чистый, модульный и повторно используемый код. Python с его простым синтаксисом и обширными библиотеками — отличный язык для изучения и реализации концепций ООП. В этом руководстве мы рассмотрим основы ООП с использованием Python и предоставим практические примеры, которые помогут вам понять основные концепции.
Определения четырех столпов ООП
Атрибуты и методы . Атрибуты —..
Советы по Python: нулевой совет
Если вы программист Python, сообщения об ошибках наверняка будут появляться снова и снова. Или есть что-то, что вы делаете не часто — но когда вам нужно знать, как это сделать. Конечно, вы можете обратиться к stackoverflower, но иногда в каждом из представленных решений слишком много шума. В этой продолжающейся серии я рассчитываю рассмотреть реальные примеры с решениями, которые работают для выполнения конкретной задачи с использованием Python. Я не ожидаю, что эти сообщения будут очень..
Новый прогресс в обнаружении объектов, часть 1 (машинное обучение)
Deep-NFA: глубокая противоположная структура для обнаружения небольших объектов (arXiv)
Автор: Алина Чокарлан , Сильвия Ле Эгара-Маскл , Сидони Лефевр , Арно Вуазель .
Аннотация: Обнаружение мелких объектов является сложной задачей компьютерного зрения. Обычные методы обнаружения объектов с трудом находят баланс между высоким уровнем обнаружения и низким уровнем ложных срабатываний. В литературе некоторые методы решают эту проблему, улучшая отклики карты признаков, но не..
Новые материалы
Ускоренный курс по жадным алгоритмам
Дай мне, дай мне, дай мне
Аудитория
Эта статья предназначена для инженеров, достаточно хорошо разбирающихся в программировании, структурах данных и алгоритмах. Он в основном основан на..
Изучайте Java (Урок 2: Комментарии)
Как и зачем использовать комментарии в java с примерами
Введение:
Комментарии — это строки текста в программе Java, которые игнорируются компилятором и используются для добавления..
Async Await в Swift: легкое управление параллелизмом
Введение в запуск асинхронного кода
Асинхронный код выполняет несколько операций одновременно. Параллелизм необходим при выполнении тяжелых вычислений или сетевых запросов. Однако это может..
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов!
GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Как машинное обучение?
Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..