Публикации по теме 'modeling'
Молекулярная динамика: интеграция Velocity Verlet с Python
Молекулярная динамика (МД) - чрезвычайно популярный метод, который, помимо прочего, используется для моделирования движения атомов или молекул. МД приняли во многих областях, включая микромеханику, биофизику и химию. Одна из причин междисциплинарного характера MD - его относительная простота и надежность. Существует большое количество библиотек с открытым исходным кодом или свободного доступа для MD, включая LAMMPS , MDAnalysis и MDTraj , что делает проектирование и реализацию MD..
Выбор признаков с помощью Random Forest
Случайный лес — моя любимая модель машинного обучения. Он прост, надежен и интерпретируем. По моему опыту, в большинстве случаев он также работает хорошо или, по крайней мере, обеспечивает надежную основу. Его также можно использовать для определения наиболее важных функций для задачи машинного обучения.
Прежде чем показать вам практический пример, я хотел бы углубиться в выбор признаков и случайные леса.
Почему выбор функций?
Выбор признаков — это процесс сокращения количества..
Введение в суррогатное моделирование, часть I: основы
Суррогатное моделирование
Введение в суррогатное моделирование, часть I: основы
Подход машинного обучения для ускорения инженерного проектирования
В инженерии проектирование продукта в значительной степени зависит от тщательного анализа характеристик продукта при различных параметрах конструкции. Эти анализы в основном выполняются с помощью высокоточного и трудоемкого компьютерного моделирования.
Чтобы быстрее продвигать продукт на рынок, ключевым моментом является ускорение..
Как моделировать задачи обучения последовательности?
Как моделировать задачи обучения последовательности?
В предыдущей статье мы рассмотрели основу и свойства задач обучения последовательности, а также некоторые примеры задач обучения последовательности в НЛП, видео и речевых данных. В этой статье давайте углубимся в детали аспекта моделирования задач, основанных на последовательностях.
Давайте рассмотрим задачу прогнозирования символов (в которой вывод прогнозируется на каждом временном шаге).
Фрагмент выше описывает базовую..
Мышление против кодирования
Когда я рос как программист, это было время объектно-ориентированного всего. Сначала вы должны были заниматься объектно-ориентированным анализом (где вы пытались понять ту часть системы/области, которую собирались внедрить), затем был объектно-ориентированный дизайн (где вы придумывали программные структуры, которые представлять то, что вы проанализировали, таким образом, который имеет нужные возможности и степени свободы), а затем, наконец, вы берете свою IDE и пишете код.
Эта довольно..
Как создать конкурентоспособную систему торговли криптовалютой, используя исследовательские возможности Python
С тех пор, как появилась торговля криптовалютой на основе API, биржи начали предоставлять API для торговли на основе Python, и большинство программных трейдеров использовали Python для кодирования стратегий. Это удобно, и пользователи могут напрямую использовать numpy/pandas и sklearn/scipy/keras для реализации стратегий. Однако очень скоро эти системы столкнутся с проблемами производительности и масштабируемости, когда количество торговых продуктов увеличится, а на рынке произойдет большое..
Алгоритм машинного обучения для прогнозирования оценок учащихся и визуализации с использованием дерева решений.
Эта статья является продолжением Часть 1
Использование дерева решений, чтобы увидеть, как количество часов отсутствия студента на курсе будет классифицировать его оценку.
Для любого режима машинного обучения очень важно подготовить набор данных. Если вы не очистили и не подготовили свои наборы данных, ваша модель не будет работать.
Первоначальный шаг — импорт пакетов (библиотек)
Из библиотеки top pandas , используемой для импорта данных, управления и хранения набора..
