Публикации по теме 'data-science'


Персептрон
Когда мы говорим о глубоком обучении. На сцену выходит персептрон. В этом блоге я подробно расскажу о персептроне. Perceptron:- Это алгоритм контролируемого машинного обучения. Или мы можем сказать, что это математическая функция, которая отображает ввод в целевую переменную. И у него есть своего рода дизайн, который используется в качестве строительного блока глубокого обучения. Прежде чем понять глубокое обучение, вы должны изучить концепции персептрона, потому что конструкция..
Машинное обучение в здравоохранении: 3 варианта использования, о которых вам следует знать
Применение машинного обучения в здравоохранении произвело революцию в способах анализа и использования медицинских данных для улучшения ухода за пациентами. Наука о данных и машинное обучение предоставили поставщикам медицинских услуг возможность выявлять закономерности, быстрее диагностировать заболевания и принимать обоснованные решения для своих пациентов. В этом сообщении блога мы рассмотрим три ключевых варианта использования машинного обучения в здравоохранении, о которых должен..
Изучение гиперпараметров деревьев решений…
Всем привет! Я пишу этот пост, чтобы обсудить ключевые гиперпараметры алгоритма дерева решений. Прежде чем перейти к гиперпараметрам, мы должны кое-что узнать о деревьях решений. Давайте начнем и обсудим все по порядку….. Дерево решений — это очень мощный алгоритм машинного обучения, который может выполнять как классификацию, так и регрессию. он способен подгонять сложные наборы данных. Деревья решений служат строительными блоками для некоторых известных алгоритмов обучения..
Понимание методов интерполяции данных, часть 1 (наука о данных)
Интерполяции и реконструкции WENO с использованием полиномиальной аппроксимации с ограничением данных ( arXiv ) Автор: Сабана Парвин , Ритеш Кумар Дубей Аннотация: эта работа характеризует структуру весов WENO третьего и четвертого порядков путем вывода ограничения данных на полиномиальные аппроксимации третьего порядка. Используя эти условия, нелинейные веса определяются для данных третьего и четвертого порядка, ограниченных взвешенными по существу неколебательными (WENO)..
Когда используйте InfluxDB для науки о данных
Работа с временными рядами является базовой вещью в науке о данных, и большую часть времени, как специалист по данным или аналитик данных, мы не задаем себе вопрос, где хранятся эти данные? В этой статье я кратко объясню, как вы можете использовать InfluxDB (база данных временных рядов: TSDB), чтобы использовать потенциал TSDB и его преимущества.
3 основных различия между функциями слияния и объединения в Pandas
Когда и как использовать. Pandas - это высокоэффективный и широко используемый инструмент анализа данных. Основная структура данных Pandas - это фрейм данных, который представляет данные в табличной форме с помеченными строками и столбцами. DataFrame предлагает множество мощных и гибких функций и методов, которые упрощают и ускоряют процесс очистки и анализа данных. Проекты в области науки о данных обычно требуют, чтобы мы собирали данные из разных источников. Следовательно, в..
Победить Wordle: программирование с ограничениями
Получите набор данных, выполните предварительную обработку, определите переменные ограничений и позвольте решателю Wordle делать свое дело Тл; др. Два лучших слова для начала Wordle — это «один» и «рубашка». Когда я увидел Wordle (понедельник, 31 января), я подумал, а не будет ли программирование с ограничениями превосходным решением этой проблемы. При выполнении математических расчетов, если бы у нас было 500 слов на выбор, и мы хотели бы найти 2 лучших слова, нам нужно было бы..