Статьи
Прогнозирование функционального состояния насосов в Танзании
Вода имеет фундаментальное значение для жизни и окружающей среды; он играет центральную роль как в экономическом, так и в социальном развитии. Вода затрагивает все сферы жизни человека, в том числе: домашнее хозяйство, животноводство, рыболовство, дикую природу, промышленность и энергетику, отдых и другую социально-экономическую деятельность. Он играет ключевую роль в сокращении масштабов нищеты за счет повышения продовольственной безопасности, домашней гигиены и окружающей среды...
Последние выборы: лучший способ проголосовать
Последние выборы:
Лучший способ проголосовать Вишеш Хемани, доктор философии Отвечая на вопрос Ферми: ИИ - наш великий фильтр? с Андерсом Сэндбергом и Джереми Харрисом Как специалист по данным идет на свидание вслепую от Ханса Веда Исследовательский анализ данных семи десятилетий исследования космоса , автор Джон Аде-Оджо
Если вы их пропустили:
Разработка Roguelike-игры с обучением с подкреплением с использованием GCP , Мэтт Грей Прорыв в Python для..
Введение в линейную регрессию - единственная функция
Линейная регрессия - это метод статистического анализа данных, который помогает вам создавать прогнозы для ваших пользовательских данных путем предварительного обучения модели на каком-либо имеющемся наборе данных.
Давайте разберем это на примере.
Предположим, у меня есть данные о цене дома с учетом его площади.
Теперь, если я хочу оценить стоимость дома площадью около 400 единиц, как я могу это предсказать? Здесь на помощь придет линейная регрессия. Мы создадим модель,..
ML-линейная регрессия
Корректировка признаков и полиномиальная регрессия — Эндрю Нг
Настройка функции
Признаки, используемые в гипотезе, могут быть скорректированы. Например, кто-то может выбрать ширину и длину, чтобы узнать цену дома. Тем не менее, ширина, умноженная на длину, является площадью дома, и иногда такая настройка параметров может быть более эффективной.
Полиномиальная регрессия
Функция гипотезы не всегда линейна. Это просто должно соответствовать данным хорошо. Например, мы можем..
5 бесплатных ресурсов, которые помогут пройти следующее техническое собеседование по iOS
Для разработчиков iOS на любом уровне изучение чего-то нового может оказаться трудоемким и сложным процессом. Обсуждая карьерные цели с другими разработчиками iOS, большинство из них хорошо разбирается в синтаксисе кодирования Swift / iOS и часто используемых шаблонах проектирования. Однако при понимании идей, лежащих в основе информатики, решения проблем и алгоритмов, возникают препятствия. Если это относится к вам, вот 5 бесплатных ресурсов , которые помогут вам пройти следующее..
Компоненты Vue в ASP.NET Core без сборщика с использованием http-vue-loader
ВЕБ-РАЗРАБОТКА | ASP.NET CORE | VUE.JS
Компоненты Vue в ASP.NET Core без сборщика с использованием http-vue-loader
Еще один простой способ использовать компоненты Vue.js в веб-приложении ASP.NET Core без какого-либо сборщика JavaScript.
Ссылка на Часть 1. Использование ASP.NET Core Razor Partials
Часть 2. Использование http-vue-loader
Это вторая часть истории « Использование компонентов Vue в ASP.NET Core без сборщика ». Вот Часть 1 , если вы еще не..
🌍 Создание в React хука usePosition () для получения геолокации браузера
TL;DR
В этой статье мы создадим перехватчик React usePosition () для получения и отслеживания местоположения браузера. Под капотом мы будем использовать функции getCurrentPosition и watchPosition , которые предоставляются глобальным объектом navigator.geolocation . Последняя версия ловушки usePosition () - опубликована на GitHub и NPM и готов к использованию в ваших приложениях.
Зачем вообще может понадобиться хук usePosition ()
Одним из преимуществ React..
FaceApp: необратимый редактор
Если вы не живете под скалой, я уверен, что вы, должно быть, сталкивались с мобильным приложением на базе искусственного интеллекта под названием «FaceApp». После всей этой шумихи я решил сам попробовать это приложение, и, честно говоря, оно мне показалось довольно интересным.
Проведя небольшой забавный эксперимент с приложением, я обнаружил, что оно демонстрирует проблему функций , изученных любым алгоритмом машинного обучения. Чтобы быть более точным, любая модель машинного обучения,..
Как «почему» повлияло на «что»: Эпилог
«Усердно изучайте то, что вас больше всего интересует, самым недисциплинированным, непочтительным и оригинальным способом»
- Ричард Фейнман
Будучи глубоко смущенным и несколько оптимистичным второкурсником, я имел привычку относиться к остроумным цитатам более серьезно, чем большинство. Тот, что выше, например, руководил тем, как я занимался изучением машинного обучения и, если уж на то пошло, почти всем в течение последних двух лет или около того. С другой стороны, будучи..
Best of Level Up Coding (ноябрь 2020 г.)
Каждый месяц мы делимся главными новостями о Level Up Coding за предыдущий месяц, а также интересной статистикой о публикации и нашем сообществе.
The Skilled.dev coding interview course has launched! 🚀 I teach you how to ace your technical interviews. There is a huge launch sale that ends today and then a smaller Black Friday sale that will last through next week.
Medium недавно представил ОГРОМНЫЕ изменения , поэтому в этом месяце я хотел рассказать, как это повлияло на публикации...
Краткий обзор «Множественной линейной регрессии»
Множественная линейная регрессия (MLR) , также известная как множественная регрессия, представляет собой статистический метод, который использует несколько независимых или независимых переменных для прогнозирования результата ответа или зависимой переменной. .
Целью множественной линейной регрессии (MLR) является моделирование линейной связи между независимыми (независимыми) переменными и ответной (зависимой) переменной.
Множественные регрессии основаны на предположении, что..
Прогнозирование цены на золото с помощью машинного обучения
Scikit-Learn в AWS Sagemaker
Машинное обучение сейчас является модным словом в мире технологий, и оно представляет собой важный шаг вперед в том, как компьютеры могут учиться. Он уже распространился на многие аспекты повседневной жизни, например, обнаружение мошенничества в финансовом секторе, диагностику рака кожи в здравоохранении и механизмы рекомендаций в розничной торговле.
Машинное обучение в финансах меняет индустрию финансовых услуг, как никогда раньше. Ведущие банки и..
Базовый синтаксис С++
С++ упражнение
Базовый синтаксис С++
Что ж, я собираюсь решить проблему № 3.3 и 3.4. Я собираюсь объяснить вам как можно лучше. Итак, эти две задачи действительно просты, но сначала я напомню вам о функции cout . cout — это функция на языке C++, которая выводит что-либо на экран в качестве вывода. Я уже рассказывал вам об этом в моем предыдущем уроке.
Если вы, ребята, хотите посмотреть уроки, вы можете посмотреть их на Youtube. Ссылка дана ниже.
Часть 1 :..
Как построить глубокую нейронную сеть с TensorFlow
В этой учебной части мы создадим глубокую нейронную сеть с использованием TensorFlow.
Создание нашей первой нейронной сети в TensorFlow:
В этой учебной части мы создадим глубокую нейронную сеть с использованием TensorFlow. Помните, что реализация модели TensorFlow состоит из двух частей:
Создайте график вычислений Запустите график
В этой части мы будем использовать тот же набор данных «Кошки против собак», который мы использовали в наших предыдущих уроках. Но в этом уроке..
Автоматический подсчет ссылок в iOS
Мы все знакомы с термином ARC в swift.ARC означает автоматический подсчет ссылок.
Есть ли ARC в Objective-C?
Да, обычно это предоставляют компиляторы. Но в некоторых ситуациях нам нужно вручную избегать цикла сохранения.
АРК в Свифте?
Это лучше, чем Objective-C. Иногда нам нужно использовать слабое или неизвестное ключевое слово, чтобы избежать циклов сохранения.
Случаи возникновения справочных проблем
Проблемы со ссылками могут возникать между классами, а также в замыканиях.
В..
Кроссплатформенные настольные приложения: Node, Electron и NW.Js с неограниченным_доступом
Создание версий каждого настольного приложения для конкретной ОС утомительно и требует много времени, особенно с использованием разного набора инструментов для каждой платформы. NW.js радикально упрощает настольную разработку, предоставляя настоящий стек кроссплатформенной разработки, основанный на HTML, CSS и JavaScript, модулях Node.js и движке Chrome Blink. Приложения NW.js взаимодействуют с операционной системой хоста так же, как и любой другой платформенный проект, поэтому разработчики..
Игра с Word2Vec - Обработка естественного языка
Предыдущая статья: https://medium.com/towards-data-science/word-to-vectors-natural-language-processing-b253dd0b0817
Теперь, когда мы закончили большую часть теории, давайте посмотрим на Word2Vec в действии. Ниже приведены несколько строк кода на Python, которые могут дать волшебные результаты. Итак, приступим к кодированию.
Импортировать gensim
import gensim
from gensim.models import word2vec
import logging
Загрузите наши данные и обучите модель..
Кучи
Специализированная древовидная структура данных, которая следует нескольким свойствам
В информатике куча - это специализированная древовидная структура данных, которая следует нескольким свойствам, что приводит к формированию кучи. В кучах все узлы расположены в определенном порядке, будь то порядок возрастания или убывания, что приводит к формированию двух типов куч. Куча - это, по сути, одна из максимально адекватных реализаций абстрактного типа данных, называемого приоритетной..
Журнал Bootcamp: хорошее против лучшего
Хотя мы стремимся к хорошему , часто упускается из виду то, что действительно считается «хорошим» в данной обстановке. Добро очень субъективно и может означать разные вещи для разных людей в разных ситуациях.
Это применимо в большинстве контекстов, включая разработку программного обеспечения. Хотя мы стремимся писать «хороший» код, многие из нас могут не знать, как должен выглядеть хороший код.
Основная проблема при поиске «добра» заключается в том, что его трудно визуализировать и..
Что вы узнаете из fast.ai (V2) Lesson1
Fast.ai - это онлайн-платформа для изучения глубокого обучения (DL). Он состоит из 14 лекций, разделенных на две части, по 7 лекций в каждой. Часть 1 в основном посвящена темам, связанным с применением DL (Deep Learning) в различных областях, и тем, как вы можете построить эти модели для своего собственного проекта. Часть 2, с другой стороны, дает вам представление о текущих исследованиях в области науки о данных, которые подпитывают передовые технологии. Версия 2 (v2) - это версия..
