Публикации по теме 'machine-learning'
Задача классификации с 6 различными алгоритмами с использованием Python
Вот 6 алгоритмов классификации для прогнозирования смертности от сердечной недостаточности; Случайный лес, логистическая регрессия, KNN, дерево решений, SVM и наивный байесовский алгоритм, чтобы найти лучший алгоритм.
Введение
В этом сообщении блога я буду использовать 6 различных алгоритмов классификации для прогнозирования смертности от сердечной недостаточности.
Для этого воспользуемся классификационными алгоритмами.
Вот алгоритмы, которые я буду использовать;
Случайный..
Создание приложения Text Emotion Analyzer
Как я визуализировал свой год, используя эмоции, чтобы подвести итоги каждого месяца
Введение
Поскольку это первая неделя года, я решил поразмышлять и подвести итоги, как прошел мой последний год. Это традиция для меня. Обычно я создаю физическую линейную диаграмму, оцениваю каждый месяц от 1 до 7, а затем сопоставляю оценки с эмоциями. Очень простой.
Как Spotify узнает вас лучше в 2023 году?
В течение последних нескольких лет я отсылал своих друзей и коллег к Откуда Spotify так хорошо вас знает? , написанной Софией Чокка . Хотя с 2017 года в блоге были некоторые обновления, есть некоторые новые технические и бизнес-движения, которые я хотел бы здесь затронуть.
Я расскажу об основных моментах в статье Чокки, чтобы вы были в курсе. Поднятый вопрос заключается в том, что Spotify вряд ли является первым сервисом потоковой передачи музыки или первым, кто использует..
Mood Balancer Project Билли Гарета
Последний блог здесь для проекта Mood Balancer от Billy Gareth
Это проект классификации изображений, который оценивает уровень концентрации человека и классифицирует его как поглощенного (сильно сосредоточенного) или рассеянного
Контейнер среды используется в курсе Института глубокого обучения NVIDIA Начало работы с ИИ на Jetson Nano и должен запускаться на NVIDIA Jetson Nano. Этот проект является приложением Jetson AI Fundamentals и программы сертификации Jetson AI. Я..
Введение в деревья решений с помощью Python и scikit-learn
Полное руководство для получения интуитивного понимания, а также математического понимания деревьев решений для реализации вашей первой модели с помощью scikit-learn на Python.
Деревья решений - это мощная группа контролируемых моделей машинного обучения, которые можно использовать как для классификации, так и для регрессии. С появлением библиотеки XGBoost деревья решений стали одной из моделей машинного обучения, обеспечивающих наилучшие результаты на соревнованиях.
Эта модель..
«Купи мне этот образ»: подход к рекомендации похожих модных товаров
Рекомендации по моде
«Купи мне этот образ»: подход к рекомендации похожих модных товаров
Реализация исследовательской работы
«Ключевым моментом является то, что клиент уходит, думая: «Вау, мне нравится иметь с ними дело, и я хочу рассказать другим о своем опыте». — Шеп Хайкен.
Недавнее распространение многочисленных модных платформ электронной коммерции привело к всплеску онлайн-покупок модных товаров. Мода является доминирующим аспектом в розничных онлайн-продажах...
Схема интервью с искусственным интеллектом: раскрыты 12 секретов глубокого обучения!
Раскрываем секреты интервью с искусственным интеллектом! Продвигайтесь вперед, ответив на эти 12 вопросов о глубоком обучении, которые нельзя пропустить. От пакетной нормализации до генераторов данных — все это здесь, и начинается ваша история успеха.
Введение
Всем привет! Сегодня я вернусь к теме, которая не нова, но всегда в тренде . Какие частые вопросы задают во время собеседования на инженера по искусственному интеллекту? Не все собеседования затрагивают все эти вопросы,..
Новые материалы
Разработка проекта Ballerina с помощью инструмента Ballerina CLI
Обратите внимание, этот блог был написан для серии Ballerina 1.x. Вы можете узнать о последних командах на официальной странице Ballerina.
Ballerina - это последний выпуск языка..
Как работает промежуточный надзор, часть 2 (машинное обучение)
Эффективная сегментация медицинских изображений с промежуточным механизмом наблюдения (arXiv)
Автор: Ди Юань , Цзюнян Чен , Чжэнхуа Сюй , Томас Лукасевич , Чжиган Фу , Гуйчжи Сюй ...
Что такое A11y (и почему вы должны его использовать)
Возможно, вы слышали об атрибутах W3C или ARIA, но что они на самом деле означают?
Доступность определяется как процесс разработки продуктов, устройств и сред, которые могут использовать люди..
День 76/100 Книга
День 76/100 Книга
Обучение — это непрерывный процесс с ресурсами, широко используемыми людьми, которые признают сложный путь достижения успешной цели. Хотя поначалу это может показаться..
Gmail Smart Compose: умный способ написать электронное письмо
Gmail означает почту Google, это бесплатная служба электронной почты, предоставляемая Google по всему миру. Google официально запустил Gmail в 2004 году, и в настоящее время этой услугой..
API следующего поколения: gRPC n Javascript
gRPC - быстро развивающаяся технология, которая потенциально может заменить протокол HTTP. Это быстрее, чем традиционные HTTP-вызовы, потому что он отправляет данные в двоичном формате, а не в..
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..