Свързани публикации 'data-science'
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon, Netflix използва двигател за препоръки.
Какво представляват двигателите за препоръки?
Система за препоръчване на най-подходящия елемент за потребителя чрез филтриране на данните с помощта на различни алгоритми.
Забележка: Recommender System препоръчва съответните артикули на потребителя..
Анализ на настроението с помощта на логистична регресия и наивен Бейс
Нека сравним кой алгоритъм е по-добър за класифициране на туитовете въз основа на техните чувства.
Наблюдаван ML
При контролираното машинно обучение обикновено имате вход X, който влиза във вашата функция за прогнозиране, за да получите вашето Y^. След това можете да сравните прогнозата си с истинската стойност Y . Това ви дава вашите разходи, които използвате за актуализиране на параметрите θ .
Но какво е анализ на настроението?
Настроения анализ (известен също като..
Оцветяване на графика Sudoku с Neo4j
Бях щастлив да видя, че скорошна версия на графичните алгоритми Neo4j съдържа алгоритъма за оцветяване K-1 . Този алгоритъм се опитва да присвои цветове на възлите на графика по такъв начин, че съседните възли да са с различни цветове.
Един от любимите ми пъзели, Судоку , може да бъде представен като задача за оцветяване на графика. Ако не сте запознати с пъзела, ви се дава решетка 9x9 с някои попълнени цифри. Завършвате пъзела, като попълвате празните квадратчета, така че всеки ред..
Как преподавате физика на модели за машинно обучение?
Хибридни анализи: Комбиниране на най-доброто от два свята
В другите си публикации съм обхванал теми като: Машинно обучение за откриване на аномалии и мониторинг на състоянието , как машинното обучение може да се използва за оптимизиране на производството , както и как да се избегнат често срещаните клопки на машинното обучение за времеви серии прогнозиране .
Но знаете ли, че можете също да комбинирате машинно обучение и базирано на физика моделиране? Тук ще опиша как може да се..
Машини за факторизиране — Снимки + код (PyTorch)
TLDR: Проблем: Има набор от данни за потребители, филми и оценки. Използвайте машини за факторизиране, за да дадете препоръки за филми. Набор от данни: ml-1m.zip от https://grouplens.org/datasets/movielens/ Код: “03_factorization_machines.ipynb” https://github.com/Datadote/matrix-factorization-pytorch Препратки: 1) Публикация на машина за факторизиране 2) Оригинален документ за разлагане на множители от Рендъл 3) Средна публикация за разлагане на матрици
Стъпки: 1)..
Python 3.12: Промяна на играта за производителност и ефективност
Проучване на основните надстройки, планирани за следващото издание на Python
Python 3.12 ще донесе няколко големи оптимизации и подобрения на езика Python. Тези актуализации са насочени към подобряване на скоростта, производителността и стабилността на интерпретатора, което го прави по-подходящ за големи и сложни приложения.
Trace Optimizer
Едно от най-значимите подобрения в 3.12 е оптимизаторът на проследяване. В предишната версия подобренията на скоростта бяха фокусирани главно..
От гледна точка на пандата, сравнение на пандите с Polar
Като панда съм много запознат с библиотеката на Python panda. Това е мощен инструмент за анализ и манипулиране на данни и съм го използвал за много проекти. Наскоро обаче чух за нова библиотека, наречена Polars, за която се твърди, че е по-бърза и по-ефективна от панди.
Реших да направя проучване на Polars и бях впечатлен от това, което открих. Това е много модерна библиотека, изградена върху Rust и Apache Arrow. Това осигурява редица предимства пред пандите, включително:
Скорост:..
Нови материали
Локално разсъждение в Swift
Локално разсъждение в Swift
Swift е невероятно изразителен и мощен език за програмиране. Ще проучим някои от езиковите функции на Swift, които могат да направят вашия код по-лесен за четене...
10 умопомрачителни C# хакове
Здравейте! Като страстен разработчик на C#, аз винаги съм търсил начини да подобря уменията си за кодиране. Вълнувам се да споделя с вас някои умопомрачителни хакове и прозрения, които ми..
Electron с база данни Sqlite3
Electron е рамка за изграждане на междуплатформени настолни приложения с HTML, CSS JavaScript. Electron е написан на C++, Javascript, Objective C, Python и т.н. Днес Electron е супер готин и..
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon,..
Топ 5 Python IDE / текстови редактори
Какви IDE на Python трябва да гледам?
1. Pycharm
Традиционният пълноценен редактор за Python от JetBrains.
PyCharm предоставя широк набор от основни инструменти, тясно интегрирани за..
Извличане на данни от API — част 2
Научете как можете да филтрирате филми въз основа на различни категории.
Моля, вижте предишния урок (Част 1) : Как да извличам данни от истински API — React / JS..
Как да предотвратите влизането на някой от вашата кодова база
// TLDR
TypeScript добавя статично въвеждане към JavaScript, улавяйки грешки като препращане към променливи извън обхвата или извикване на функции с грешни аргументи. Той е несъвършен и има..