Публикации по теме 'getting-started'
Основные принципы: статистика для машинного обучения
Улучшение вашей способности общаться с данными
Знание статистики важно, если вы работаете с данными. Твердое понимание некоторых фундаментальных понятий имеет большое значение для вашей способности эффективно общаться. Вы также поймете, как правильно собирать, анализировать, принимать решения и эффективно представлять результаты, полученные из данных.
В этой статье мы собираемся использовать набор данных по раку молочной железы в Висконсине от sklearn, чтобы охватить некоторые..
Назад к основам, третья часть: логистическая регрессия
Иллюстрированное руководство по логистической регрессии с кодом
Добро пожаловать в последний выпуск нашей серии Назад к основам , в которой мы углубимся в еще один фундаментальный алгоритм машинного обучения: логистическую регрессию . В предыдущих двух статьях мы помогли нашему другу Марку определить идеальную цену продажи его дома площадью 2400 футов² с помощью Линейной регрессии и Градиентного спуска .
Сегодня Марк снова возвращается к нам за помощью. Он живет в шикарном..
Как изучить машинное обучение и обработку естественного языка в старшей школе
Простое и реалистичное руководство от одной девушки из HS к другой
Привет! Вы любите расшифровывать нюансы языков, обдумывать творческие статьи и штамповать последние новости для своей школьной газеты? Но, может быть, в то же время вы очарованы всеми причудливыми вещами, которые вы можете делать со строками после экзамена AP по информатике в мае?
Мужик, ты очень напоминаешь мне меня самого! И если вы оказались здесь после того, как открыли для себя этот WHOA — есть..
Как письмо в Интернете может помочь вам получить работу с данными
И почему стоит начать прямо сейчас
На своем пути к изучению программирования, науки о данных и машинного обучения вы, вероятно, многому научились из блогов и руководств в Интернете. Они везде, и они прекрасны.
Хотя я тоже за то, чтобы экстраполировать курс и самостоятельно искать ответы, читать блоги, форумы и т. д., я здесь, чтобы сказать вам, что вы должны не только читать и учиться, но также писать и учить!
Я начал писать о науке о данных для развлечения. Я прочитал много..
Краткое введение в нейронные сети : проблема классификации
Практическое руководство для начинающих по нейронным сетям в Python
В предыдущем уроке я рассказал об основах нейронных сетей и привел простой пример их использования для задачи регрессии. Я кратко изложил общий процесс работы с нейронными сетями. В этом уроке мы углубимся и узнаем, как использовать нейронные сети для задач классификации. Мы будем следовать тому же общему конвейеру, что и раньше. Однако, если вам нужна дополнительная справочная информация о нейронных сетях, я..
Препроцессор функций в автоматизированном машинном обучении
"Начиная"
Препроцессор функций в автоматизированном машинном обучении
PCA и стратегии выбора функций в AutoML
Производительность рабочего процесса автоматизированного машинного обучения (AutoML) зависит от того, как мы обрабатываем и передаем в модель различные типы переменных, поскольку большинство моделей машинного обучения принимают только числовые переменные. Таким образом, кодирование категориальных признаков становится необходимым шагом для любых подходов к..
Анализируя работу StyleGAN: включение стиля в создание высококачественного изображения
"Начиная"
Анализируя работу StyleGAN: включение стиля в создание высококачественного изображения
В предыдущем посте мы обсудили преобразование изображения 2K в изображение, синтез видео в видео и генерацию крупномасштабных условно-классовых изображений. А именно pix2pixHD, vid-to-vid и BigGAN.
Но насколько мы далеки от создания реалистичных изображений, основанных на стилях? Взгляните, насколько стильной может быть настоящая фотография:
С этой целью в этой части мы..
