Публикации по теме 'data-science'
Полезные ресурсы для продвижения вашего корабля машинного обучения
Я занимаюсь машинным обучением 8 лет, иногда это может быть непосильной задачей, вам нужно прочитать много статей, выучить языки программирования и реализовать несколько стратегий за очень короткое время. В этом посте я поделюсь некоторыми из моих любимых ресурсов, которые сделают ваше путешествие более приятным.
По своему личному опыту могу сказать, что я не смог бы пройти так далеко без сотрудничества со всеми моими попутчиками. К счастью, сообщество машинного обучения разработало..
«Освоение типизации Python: подробное руководство для специалистов по данным»
Давным-давно в цифровом царстве Киберпространственного города жила блестящая молодая ученая по данным по имени Ада. Она была известна всему городу своими экстраординарными способностями разгадывать сложные загадки данных и извлекать важные идеи. Однако по мере того, как ее проекты становились все более сложными, она столкнулась со знакомым врагом — обслуживанием кода.
Ада была увлечена своей работой, но она не могла отрицать растущие трудности управления все более сложными проектами..
Как работает извлечение признаков, часть 1 (машинное обучение)
Эффективное извлечение признаков для системы обнаружения вторжений с использованием неотрицательной матричной факторизации и одномерного анализа (arXiv)
Автор: Swapnil Mane , Vaibhav Khatavkar , Niranjan Gijare , Pranav Bhendawade .
Аннотация: Система обнаружения вторжений (IDS) необходима для предотвращения злонамеренной активности. В основном IDS можно улучшить за счет машинного обучения, но эффективность модели снижается из-за большего количества заголовков (или функций),..
Строительные блоки DS — Регрессия и классификация
Понять разницу между проблемами регрессии и классификации
[Эта запись в блоге изначально была опубликована Иво Бернардо в блоге DareData как «DS — Building Blocks: Regression vs. Classification ]
Если вы не являетесь техническим специалистом или руководителем проекта в области искусственного интеллекта или науки о данных, вы, вероятно, чувствуете себя немного перегруженным всеми техническими терминами, которые вам бросают. Некоторые примеры вещей, которые вы, возможно, видели...
Исследования, основанные на метрических пространствах мер в машинном обучении, часть 2
Градиентная оценка и универсальные границы для полулинейных эллиптических уравнений в метрических пространствах с мерой RCD∗(K,N) (arXiv)
Автор : Чжихао Лу
Аннотация: Дана оценка логарифмического градиента и оценка универсальной ограниченности для полулинейных эллиптических уравнений в RCD∗(K,N), метрических пространствах с мерой. В определенном случае эти оценки оптимальны даже на пространствах RCD∗(K,N) с K‹0. Двумя прямыми следствиями этих оценок являются неравенство Гарнака и..
Понимание транзакций ACID в операциях с БД с помощью Python
Транзакции ACID — это важная концепция в системах управления базами данных (СУБД), которая обеспечивает корректность, согласованность и надежность операций с базами данных. ACID означает атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность [2]. В этой статье мы рассмотрим значение транзакций ACID и предоставим практические примеры использования операторов SQL в Python.
Транзакция — это единая логическая единица работы, которая осуществляет доступ к содержимому базы данных и..
Размышляя о своем путешествии: 10 вещей, которые я хотел бы знать, когда впервые изучал библиотеки Python
Привет, коллеги-энтузиасты Python! Меня зовут Гейб А., и сегодня я собираюсь познакомить вас с моим опытом программирования на Python. За прошедшие годы мне посчастливилось глубоко погрузиться в библиотеки Python и визуализацию данных, и я многому научился на этом пути. В этом сообщении блога я хочу поделиться с вами 10 вещами, которые мне хотелось бы знать, когда я впервые начал свое приключение с библиотеками Python.
Но прежде чем мы углубимся в это, позвольте мне немного..
