Публикации по теме 'python-programming'


Магия машинного обучения с Python
Квест для новичка Добро пожаловать в волшебный мир машинного обучения, где компьютеры учатся принимать решения так же, как люди! Представьте себе мир, в котором компьютеры могут понимать закономерности, решать головоломки и даже предсказывать будущее. Итак, давайте исследуем захватывающее путешествие через простые алгоритмы машинного обучения с использованием дружественного языка программирования Python. Вишенкой на торте является то, что никакой предварительный опыт не требуется — мы..
Штрафная регрессия с новым модулем ASGL Python
Новый модуль Python, который всегда будет под рукой Существует несколько модулей Python для регрессии, и каждый из них имеет свою специфику и ограничения. Использование существующих модулей Python сильно зависит от типа регрессии, которую хочет выполнить пользователь, и от ее целей. Если регрессия проста, а переменные непрерывны, во многих случаях в библиотеке NumPy есть специальные методы для решения этой проблемы. С другой стороны, если кто-то заинтересован в более сложных задачах..
Реализация неравенства PAC-Байеса KL и его ослабление в Python
В предыдущей статье мы познакомились с мотивацией PAC-байесовского анализа. Мы видели, как мы выполняем мягкое выделение вместо жесткого. Мы также увидели, как мы можем определить границу обобщения при использовании мягкого отбора, то есть мы можем оценить, насколько хорошо мы оцениваем нашу модель для работы с невидимыми данными. В этой статье мы увидим, как мы можем реализовать эти границы обобщения с помощью Python. В этой статье мы будем использовать Дивергенцию KL, которая была..
Обработка несбалансированных данных в машинном обучении.
Введение: Машинное обучение стало революционной технологией в области анализа и прогнозирования данных. Однако одной из основных проблем машинного обучения является обработка несбалансированных данных. В этой статье мы обсудим влияние несбалансированных данных на модели машинного обучения и различные методы комплексной обработки несбалансированных данных. Несбалансированные данные: краткое изложение Несбалансированные данные в машинном обучении относятся к ситуации, когда..
Raspberry Pi для чайников
Возьми эту книгу Raspberry Pi для чайников» — это руководство для начинающих по Raspberry Pi , небольшому и доступному компьютеру, который стал популярным для самостоятельных проектов и экспериментов. Книга представляет собой введение в Raspberry Pi, его компоненты и аксессуары, а также о том, как его настроить и начать работу. Он охватывает различные темы, в том числе: Понимание основ Raspberry Pi и его операционной системы Настройка и настройка Raspberry Pi , включая..
Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект и машинное обучение История искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) длинная и извилистая, она восходит к заре вычислительной техники. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой он предложил тест Тьюринга, тест способности машины демонстрировать интеллектуальное поведение, эквивалентное поведению человека или неотличимое от него. Тест Тьюринга до сих пор считается одним из..
Наборы: уникальные возможности Python
Введение : Набор — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов в Python. Он обозначается фигурными скобками {} или с помощью конструктора set() . Наборы полезны, когда вам нужно работать с уникальными элементами и эффективно выполнять различные операции с наборами. Создание наборов . В Python у нас есть два способа создания наборов: с помощью фигурных скобок или с помощью конструктора set() . # Using curly brace notation my_set = {1, 2, 3, 4, 5} ​ # Using the set()..