Все статьи - стр. 9

Простая и множественная линейная регрессия в Python

Краткое введение в линейную регрессию в Python Привет всем! После кратко знакомство с библиотекой «Панды» так же хорошо как Библиотека NumPy Я хотел бы дать краткое введение в построение моделей в Python, и что может быть лучше для начала, чем одна из...

Руководство современного маркетолога по алгоритмам машинного обучения

Большинство маркетинговых (и продажных) групп имеют, казалось бы, простые цели: определить ваших лучших клиентов, нацелить потенциальных клиентов, которые похожи на них, способствовать положительному опыту покупок и донести эти перспективы до вашего...

Алгоритм повышения: GBM

Эта статья продолжает предыдущий пост Алгоритм повышения: AdaBoost , На этот раз мы обратимся к GBM (Gradient Boosting Machine). Модели деревьев Прежде чем углубляться в алгоритмы повышения деревьев, давайте сначала рассмотрим процедуру изучения моделей...

Под наблюдением, без присмотра и глубокое обучение

Машинное обучение стало или должно стать важной отраслью искусственного интеллекта и, в частности, компьютерных наук, поэтому специалист по данным является очень востребованным профилем. Сегодня каждый может взять некоторые инструменты машинного обучения,...

Глубокая любовь: генератор статей о современной любви

Нью-Йорк Таймс имеет еженедельную рубрику «Современная любовь». Это серия очень личных очерков о любви в ее бесчисленных формах, отобранных из материалов, представленных широкой публикой. Одна история о сокрушительная давка у женщины есть местный пекарь, в...

От Scikit-учиться до TensorFlow: Часть 1

Введение За последние полтора года TensorFlow вырос в огромном темпе, как с точки зрения коэффициент усыновления И в вычислить скорость , Источник изображения: Неоправданная популярность TensorFlow [ http://deliprao.com/archives/168 ] ...

Keras Tutorial: глубокое обучение на Python

Первоначально опубликовано на https://www.datacamp.com/community/tutorials/deep-learning-python К настоящему времени вы, возможно, уже знаете машинное обучение, отрасль компьютерных наук, которая изучает разработку алгоритмов, которые могут учиться....

Уравновешивание смещения и дисперсии для контроля ошибок в машинном обучении

В мире машинного обучения точность - это все. Вы стремитесь сделать свою модель более точной, настраивая и настраивая параметры, но никогда не сможем сделать это на 100% точным. Это суровая правда о вашем прогнозе / классификации модели, они никогда не...

Делать больше с меньшими затратами данных: достижение почти современных результатов в оценках недвижимости

Стоимость всего рынка жилья в США составляет десятки триллионов долларов, что является одним из крупнейших материальных активов граждан США. Люди, которые не имеют собственных домов, обычно арендуют помещения и в течение 2016 года заплатили за аренду более...

Новый вид глубоких нейронных сетей

Альфредо Канциани, Абишек Чаурасиа и Эудженио Кулурчелло Eсть новая волна глубоких нейронных сетей приходит. Это эволюция моделей прямой связи, которые мы ранее подробно проанализировали , Новый вид нейронных сетей - это эволюция первоначальной модели...

Обучение MXNet - часть 4: распределенное обучение

В часть 3 мы работали с CIFAR-10 Набор данных и узнал, как настроить параметры оптимизации. Мы закончили обучение 110-слойной модели ResNext, используя все 4 графических процессора g2.8xlarge экземпляр ... который занял около 12 часов. В этой статье я...

Учебное пособие: Асинхронное распознавание речи в Python

Посмотрим правде в глаза: трудно конкурировать с моделями машинного обучения Google. Компания имеет так много данных о том, что это вырывает конкуренцию из воды в отношении точности и качества. К сожалению, Google не справился со своей задачей, предоставив...

Начало работы со стеком глубокого обучения

Этот пост является выдержкой из предстоящего курса. Если вам это нравится, проверьте краудфандинговый проект , Глубокое обучение обычно имеет дело с многомерными данными, то есть векторами более 100 измерений. Очень простой трехуровневый коннетет,...

Создание Spotify «Discover Weekly» с помощью Spark

Сегодня третий день моей стажировки в NBC Universal и я вдохновлен на достижение новой цели: мастеринг искра перед уходом 30 Рок & 1221 Кампус (где я буду проводить большую часть своего рабочего времени) этим летом. Как ведущая медиа-индустрия...

Мой опыт обмена опытом глубокого обучения на работе (Часть 2)

После опроса 6 компаний я получил предложение от 6-й компании (вы можете просмотреть мой опыт интервью Вот ), и у меня больше не было никаких интервью. На самом деле я должен опубликовать эту статью 2 недели назад, но я хочу поделиться более подробной...

Как начать работу с Python API TickVault

TickVault Python API Большие данные: все говорят об этом, но мало кто знает, как использовать это для получения конкурентного преимущества. В TickSmith мы живем и дышим большими данными, и мы знаем, что легкий доступ к множеству данных, создаваемых...

Исследовательский анализ данных о связи между различными видами преступлений в Лондоне

Недавно я создал карта заговоры о местонахождении 14 различных видов преступлений, зарегистрированных полицейской службой в Лондоне. Это заставило меня задуматься о том, могут ли быть определенные виды преступлений, которые с большей вероятностью совершаются...

Мое путешествие с TensorFlow

TL; DR Разработайте базовые знания о средах OpenAI Gym. Следует отметить, что а также , Поймите, что Q-Learning - это марковский процесс принятия решений. У вас есть состояния, и это сложно для вещей с непрерывными входными пробелами. На самом деле,...

MSE и Bias-дисперсия разложения

Пока я читал несколько замечательных книг по машинному обучению, таких как ISL , ESL , DL Я очень запутался в том, как они объясняют MSE (средняя квадратическая ошибка) и ее разложение смещения дисперсии. Разложение смещения дисперсии чрезвычайно важно, если...

Введение в машинное обучение: под наблюдением против без присмотра (часть 1)

Машинное обучение является основной движущей силой недавнего ускорения развития технологий. Это позволяет программам продолжать становиться «умнее» и эффективнее за счет анализа наборов данных. Проще говоря, машинное обучение - это процесс обнаружения...

Повышение точности ваших моделей машинного обучения

Устали от низкой точности моделей машинного обучения? Повышение здесь, чтобы помочь. Boosting - это популярный алгоритм машинного обучения, который повышает точность вашей модели, что-то вроде того, когда гонщики используют закись азота для увеличения...

Простая нейронная сеть

Хотя я недавно закончил программу Udacity Deep Learning NanoDegree, я довольно новичок в этом предмете. Стремясь продолжить учебу, я в настоящее время читаю прекрасную книгу на эту тему, Эндрю Траск Гроккинг глубокое обучение , Эта запись в блоге...

Учебник: Обработка и преобразование данных в R

Я думаю, что говорил это раньше ... но я люблю карты. Почти все используют их, что делает карты удивительным способом мгновенного обмена огромными объемами данных, не беспокоясь о том, что ваша аудитория будет подавлена. Один из моих любимых инструментов...

Передача обучения с PyTorch

Будущее машинного обучения так ярко, потому что стимулы распределены по всем направлениям: крупные игроки с нетерпением инструменты с открытым исходным кодом и инвестировать в более быстрое оборудование чтобы избежать их основанных на рекламе бизнес-моделей....

Списки Python и управление списками

Списки Python и видео манипуляции списками Прежде чем начать, я должен упомянуть, что код в этом посте и в видео выше доступно на моем GitHub , Определение списка Списки пишутся в квадратных скобках [] Определение списка. Вторая строка в этом...