Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'data-science'
Էական VS կոդի ընդլայնումներ Python ծրագրավորողների և տվյալների գիտնականների համար:
Միգուցե այս թեման գրավել է ձեզ կամ դուք փնտրել եք այն։ Երկու դեպքում էլ դուք գիտեք, թե որքանով կարող են այս ընդլայնումները օգնել ձեզ խնայել ձեր ժամանակը:
Այսպիսով, եկեք տեսնենք, թե որոնք են տարբեր ընդարձակումները, որոնք կարող են իսկապես օգտակար լինել python ծրագրավորողի և տվյալների գիտնականի համար:
Visual Studio Code-ը Microsoft-ի կողմից ստեղծված անվճար կոդերի խմբագրիչ է Windows-ի, Linux-ի և macOS-ի համար: Առանձնահատկությունները ներառում են վրիպազերծման աջակցություն, շարահյուսական..
Regression Tutorial Julia lang-ի հետ
Ողջույն, իմ վերջին գրառում -ում ես ցույց տվեցի, թե ինչպես կարելի է Ջուլիային օգտագործել դասակարգման առաջադրանք կատարելու համար: Այդ դեպքում մենք հիվանդներին դասակարգում էինք երկու կատեգորիայի, ուստի դա դասակարգում էր, որը մեթոդ է կանխատեսելու, կռահեցիք, կատեգորիկ ելքը։ Բայց հիմա մենք պատրաստվում ենք ռեգրեսիա անել, որտեղ արդյունքի փոփոխականը շարունակական է: Ասված է, եկեք փորձենք ստեղծել մի մոդել, որը կարող է կանխատեսել իրադարձությունների ժամանակը: Թեև դա կարող է տարբեր կերպ վարվել, այդ..
Ի՞նչ միամիտ է միամիտ Բայեսը:
Միամիտ Բեյսը (NB) «միամիտ» է, քանի որ այն ենթադրում է, որ չափման հատկանիշները միմյանցից անկախ են: Սա միամտություն է, քանի որ (գրեթե) երբեք ճիշտ չէ: Ահա թե ինչու է NB-ն ամեն դեպքում աշխատում:
NB-ն շատ ինտուիտիվ դասակարգման ալգորիթմ է: Այն տալիս է « Հաշվի առնելով այս հատկանիշները, այս չափումը պատկանում է A դասին, թե՞ B» հարցին, և պատասխանում է դրան՝ հաշվի առնելով A դասին պատկանող նույն հատկանիշներով նախորդ բոլոր չափումների համամասնությունը բազմապատկելով: A դասի բոլոր չափումների..
Ինչպե՞ս է ստացվում, որ AlphaBet-ը կարող է ծալել սպիտակուցները, բայց չի կարող կանխատեսել իմ հաջորդ տեսանյութը:
Ինչ է դժոխք.
Ինչպե՞ս է ստացվում, որ AlphaBet-ը կարող է ծալել սպիտակուցները, բայց չի կարող կանխատեսել իմ հաջորդ տեսանյութը:
Դուք դա տեսել եք ամենուր. Alphabet -ի Deepmind-ի AlphaFold ծրագիրը բեկում մտցրեց կենսաբանության շատ դժվար խնդրի մեջ՝ կանխատեսելով սպիտակուցների 3D կառուցվածքները :
Ըստ էության, AlphaFold-ը գերժամանակակից մեքենայական ուսուցում է, որը մշակվել է այնպիսի ընկերությունների կողմից, ինչպիսիք են Google-ը և YouTube-ը, որոնք նաև օգտագործում են…
Ինչպես երկրաչափական խորը ուսուցումը ձևավորեց մաս 2-ը (մեքենայական ուսուցում)
Երկրաչափական խորը ուսուցում մոլեկուլային բյուրեղների կառուցվածքի կանխատեսման համար (arXiv)
Հեղինակ՝ Մայքլ Քիլգուր , Ջուտտա Ռոգալ , Մարկ Թաքերման
Վերացական. Մենք մշակում և փորձարկում ենք մեքենայական ուսուցման նոր ռազմավարություններ՝ մոլեկուլային բյուրեղների կառուցվածքի դասակարգման և բյուրեղային հատկությունների կանխատեսման արագացման համար՝ օգտագործելով մոլեկուլային գրաֆիկների վրա երկրաչափական խորը ուսուցման գործիքները: Օգտագործելով գրաֆիկների վրա հիմնված ուսուցման զարգացումները և մեծ..
Իրական ժամանակի մշակում Apache Flink-ում — PyFlink Մաս 3
Նախորդ բլոգում մենք քննարկել ենք խմբաքանակի մշակումը Apache flink-ում , այս մեկում մենք կանդրադառնանք, թե ինչպես է Apache flink-ը գործնականում մշակում իրական ժամանակի տվյալները:
Սկսենք
Իրական ժամանակի մշակումը տվյալների մշակման ժամանակակից համակարգերի կարևոր բաղադրիչն է: Տվյալները մշակվում են իրական ժամանակում, երբ դրանք մտնում են համակարգ, և արդյունքները ստացվում են գրեթե ակնթարթորեն:
Apache Flink-ը բաց կոդով հոսքերի մշակման հզոր շրջանակ է՝ իրական ժամանակի մշակման..
Python-ի վրա հիմնված Google որոնման վերլուծություն
Մենք բոլորս ամեն օր որոնումներ ենք կատարում Google-ում, հետևաբար այն դարձել է շատ կարևոր գործիք մեր կյանքում: Ես ամեն օր օգտագործում եմ Google-ը՝ փնտրելու տարբեր թեմաներ, ինչպիսիք են կյանքը, ֆինանսները, նորությունները, զբաղվածությունը և շատ ավելին: Հազարավոր արդյունքների շնորհիվ, որոնք վերադարձվել են որոնման ընդամենը մի քանի վայրկյանում, Google-ն իսկապես ցուցադրել է հիանալի որոնման համակարգ: Հիմնականում, եթե որոնման տարածքում դնեք այն, ինչ ցանկանում եք իմանալ, դուք կստանաք հազարավոր..
Նոր նյութեր
Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար
JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը:
Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...
Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում
Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..
Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:
Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..
C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը
C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող:
Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...
Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար
Ի՞նչ է ICAReducer-ը:
ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..