Публикации по теме 'data-science'
Библиотеки Python, о которых должен знать каждый новичок
📚 Изучение библиотек Python: ваш путь к мастерству программирования
Приветствую вас, мои товарищи-авантюристы! Наше путешествие по захватывающей сфере программирования на Python продолжается. Если вы только что присоединились ко мне, значит, вы попали в идеальное время, когда мы углубимся в самое сердце очарования Python — мир библиотек.
Прежде чем начать, я бы посоветовал всем реализовать приведенные здесь примеры и даже поискать в Google дополнительные примеры и попрактиковаться в..
Как использовать Keras Tensorflow для прогнозирования твитов
Обработка естественного языка (NLP) — это область исследования, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Машинное обучение является ключевым компонентом НЛП, поскольку оно включает в себя обучение компьютеров обучению на основе данных и повышению их производительности при выполнении конкретных задач, связанных с языком.
Простые линейные модели для устранения размытия изображения
В чем проблема размывания изображения? Как построить несколько простых линейных моделей для устранения размытия изображения?
Устранение размытости изображения имеет основополагающее значение для того, чтобы сделать изображения четкими и полезными. При удалении размытия изображения мы стремимся восстановить исходное и четкое изображение, используя определенную математическую модель процесса размытия. К сожалению, похоже, нет никакой надежды точно восстановить исходное изображение!..
Упрощенные концепции дерева решений
как и в других статьях, я не буду объяснять весь алгоритм, но в этом посте я собираюсь обсудить некоторые из наиболее важных концепций, которые необходимы для освоения алгоритма машинного обучения, который является алгоритмом дерева решений. Уверяю вас, что после этой статьи вы будете очень готовы встретить любой блог, видео или книги о дереве решений. Итак, без дальнейших задержек, давайте рассмотрим наиболее важные концепции алгоритма.
Энтропия:
Но прежде чем я что-то скажу,..
Эволюция случайного рекурсивного дерева, часть 2 (машинное обучение)
Процесс роста-фрагментации-изоляции случайных рекурсивных деревьев и трассировки контактов (arXiv)
Автор: Винсент Бансай , Ченлинь Гу , Линлун Юань .
Абстрактный :
2. Закон MSO 0-1 для рекурсивных случайных деревьев.
(arXiv)
Автор : Ю. А. Малышкин , М. Е. Жуковский
Аннотация: Доказывается монадический закон второго порядка 0–1 для двух моделей рекурсивного дерева: однородного дерева прикрепления и дерева предпочтительного прикрепления. Мы также показываем, что закон..
Как построить карту высот для лесного покрова.
И как с его помощью избежать пожаров в лесном покрове.
В рамках удивительной задачи искусственного интеллекта в сообществе Омдены по созданию классификационной модели деревьев на спутниковых снимках для предотвращения пожаров и спасения жизней я отвечал за создание карты высот.
Немного о себе. Я из Леона, Гуанахуато, Мексика, и моя первая профессия - инженер-геоматик, специализирующийся на дистанционном зондировании, спутниковых снимках и программировании географических информационных..
Зачем нам нужно изучать Python?
Здравствуйте, я являюсь одним из участников проекта SistersLab Women in Tech Academy, поддерживаемого Фондом волонтеров сообщества ( https://www.tog.org.tr/en/ ).
Проект направлен на расширение прав и возможностей людей в возрасте от 20 до 28 лет, которые идентифицируют себя как женщины, посредством трехмесячного обучения программному обеспечению и поддерживающего обучения, чтобы расширить их участие в рабочей силе в ИТ-секторе.
Вы можете получить доступ к подробной информации о проекте..
