Публикации по теме 'data-science'
Путешествие по красоте глубокого обучения:
Урок 1. Что такое глубокое обучение и мотивация.
Изучая машинное обучение и читая любую статью по науке о данных, вы могли встретить термин под названием « Глубокое обучение ».
«Глубокое обучение — это подобласть машинного обучения, которая полностью фокусируется или полностью основана на «нейронных сетях», т. е. конкретная проблема может быть решена с более эффективным использованием только нейронной сети».
«Глубокое обучение — это «искусство» проектирования искусственной..
Что такое эффект синергии в линейной регрессии | Машинное обучение
Синергический эффект или эффект взаимодействия — это явление, возникающее при настройке множественной линейной регрессии в машинном обучении, когда увеличение значения одной независимой переменной увеличивает влияние другой независимой переменной на зависимую переменную. Ничего страшного, если это указано выше. утверждение не легко понять. Давайте рассмотрим пример Примечание. Чтобы понять это, вы должны быть знакомы с множественной линейной регрессией
Набор данных о продажах рекламы..
Лучший способ очистки веб-таблиц с помощью приложения Python Scrapy
Пожалуйста, не перебирайте строки для веб-очистки таблиц с помощью приложения Python Scrapy.
Я уже некоторое время оттачиваю свои навыки парсинга. Я использовал красивый суп, запросы и Scrapy. Недавно я решил еще раз взглянуть на приложение Scrapy. Я хотел посмотреть, было ли более эффективно очищать сайт истории котировок акций Yahoo Finance с помощью Scrapy по сравнению с запросами с использованием многопоточности.
Сначала меня раздражал ответ, когда я пытался очистить таблицу...
Улучшение оценки частоты дыхания (технология, которая может спасти вашу жизнь)
В разгар глобальной пандемии разработки одной компании из Силиконовой долины делают более возможным, чем когда-либо прежде, возможность следить за своим здоровьем из дома. Они используют коммерчески доступное устройство для отслеживания изменений показателей жизнедеятельности , таких как температура вашего тела и, что особенно важно, частота дыхания, с помощью сигналов, полученных от потока крови под кожей.
Все дышат, и почти все делают это со скоростью 14–18 вдохов в минуту. Когда..
Когда многозадачное обучение встречается с BERT
Введение в многозадачные глубокие нейронные сети для понимания естественного языка
BERT (Devlin et al., 2018) получил в 2018 году новейший результат по множеству задач НЛП. Он использовал архитектуру трансформатора для изучения contextualized word embeddings , так что эти векторы лучше отражают смысл в различных проблемах предметной области. Чтобы расширить использование BERT, Liu et al. предложил Multi-Task Deep Neural Networks ( MT-DNN ) для достижения современного результата..
Как улучшить линейную регрессию с помощью базисных функций и регуляризации
Введение в базовые функции и регуляризацию с теорией и реализацией Python
СОДЕРЖАНИЕ
Этот пост является частью серии постов, которые я буду делать. Вы можете прочитать более подробную версию этого поста в моем личном блоге, нажав здесь . Ниже вы можете увидеть обзор серии.
1. Введение в машинное обучение
(А) Что такое машинное обучение? (Б) Выбор модели в машинном обучении (В) Проклятие размерности (Г) Что такое байесовский вывод?
2. Регресс
(А) Как на..
Пять невероятных проектов по обнаружению объектов с открытым исходным кодом, готовых к использованию в 2020 году (часть 2)
Обнаружение объектов — это компьютерная технология, связанная с компьютерным зрением и обработкой изображений, которая занимается обнаружением экземпляров семантических объектов определенного класса в цифровых изображениях и видео.
Если вы не ознакомились с первой частью этой статьи, я дам ссылку на тот случай, если вы захотите изучить ее.
Пять невероятных проектов по обнаружению объектов с открытым исходным кодом, готовых к использованию в 2020 году..
