Публикации по теме 'algorithms'
Введение в алгоритмы BFS: обход структур данных
Сейчас я учусь на первом курсе университета, в середине второго семестра. Недавно мы столкнулись с неожиданной забастовкой сотрудников, в результате чего наши лекции были прерваны на две недели. Забавно, однако, то, что, несмотря на забастовку, мы все еще получали домашние задания. В результате перед нами стояла задача выполнить домашнюю работу по темам, которые нам еще даже не преподавали. Одно из таких заданий было посвящено алгоритмам поиска в ширину (BFS) и поиска в глубину (DFS) в..
Первый взгляд и настройка углеродного языка (рассматривается как преемник C++)
Быстро и работает с C++
Производительность, соответствующая C++ с использованием LLVM, с низкоуровневым доступом к битам и адресам Взаимодействуйте с существующим кодом C++, от наследования до шаблонов. Быстрые и масштабируемые сборки, совместимые с вашими существующими системами сборки C++.
Современный и развивающийся
Надежные языковые основы, которые легко освоить, особенно если вы использовали C++. Простые обновления с помощью инструментов между версиями Carbon Более..
Демистификация деревьев решений, случайных лесов и повышения градиента
Глубокое погружение в математическую интуицию этих часто используемых алгоритмов
Проблемы классификации и регрессии могут быть решены с помощью множества различных алгоритмов. Специалисту по анализу данных важно понимать плюсы и минусы этих алгоритмов прогнозирования, чтобы выбрать наиболее подходящий для возникшей проблемы. В этом блоге я сначала углублюсь в один из самых простых алгоритмов (дерево решений), чтобы иметь возможность объяснить интуицию, лежащую в основе более мощных..
Walkin’ Thru: массивы
Вот первая итерация моих пошаговых руководств по различным алгоритмам, которые я попытаюсь решить.
Задача первого алгоритма может показаться довольно простой. Я даже думал, что это тоже, когда я решил это некоторое время назад. Оказывается, я немного застрял, повторяя это снова, так что не помешает пройтись по простым вещам. Либо так, либо может быть, что сейчас поздно, когда я печатаю это.
Первая проблема связана с массивами.
Массив — это тип структуры данных, который позволяет..
Алгоритмы машинного обучения от начала до конца в Python: линейная регрессия
Изучите, поймите и внедрите самый важный и фундаментальный алгоритм в области науки о данных и машинного обучения.
Вероятно, один из наиболее распространенных алгоритмов, линейная регрессия - это то, что необходимо знать специалистам по машинному обучению. Обычно это первое знакомство новичка с настоящим алгоритмом машинного обучения, и знание того, как он работает на более глубоком уровне, имеет решающее значение для его лучшего понимания.
Итак, вкратце, давайте разберемся с..
Найти, существует ли путь в графике 🚕
Вопрос
Существует двунаправленный граф с n вершинами, где каждая вершина помечена от 0 до n - 1 ( включительно ). Ребра в графе представлены в виде двумерного целочисленного массива edges , где каждый edges[i] = [ui, vi] обозначает двунаправленное ребро между вершиной ui и вершиной vi . Каждая пара вершин соединена не более чем одним ребром, и ни одна вершина не имеет ребра сама с собой.
Вы хотите определить, существует ли допустимый путь от вершины source к..
Обозначение большого O
В чем здесь идея?
Представьте, что у нас есть несколько реализаций одной и той же функции.
Как мы можем определить, какой из них лучший?
Это и есть суть Big O . Это система.
Это способ обобщить код и сравнить его производительность с другим кодом.
Давайте возьмем пример. Предположим, мы хотим написать функцию, которая вычисляет сумму всех чисел от 1 до n.
Наиболее распространенное или простое решение, как показано ниже
function sumOfNumbers(n){
let sum = 0;..
Новые материалы
Уравнение множественной нелинейной регрессии с использованием панели инструментов нейронной сети
Я анализирую данные с шестью входами и одним выходом. Я обучил сеть с помощью Neural Network Toolbox. Я хочу, чтобы эта сеть предсказывала математическую модель или уравнение регрессии...
Методы выбора признаков в машинном обучении
Различные способы, которыми мы можем выбрать лучшие функции, чтобы получить оптимальное соответствие между данными и моделью машинного обучения.
Модели машинного обучения могут учиться на данных..
Что такое глубокое обучение и как происходит волшебство?
Простое краткое руководство - для всех.
Искусственный интеллект, машинное обучение, чат-боты, НЛП - все это модные словечки в наши дни. От разработчиков до аналитиков и владельцев бизнеса..
Развертывание моделей машинного обучения с использованием контейнеров тремя способами
В этой статье из нашей серии статей о декларативных MLOps я рассказываю о том, как вы можете обернуть свою модель в контейнер для обслуживания прогнозов тремя способами — как служба HTTP, через..
Кеширование во Flutter для Интернета
Как предоставить вашим клиентам самые свежие и лучшие
Яркая сторона кеширования
Кэширование отлично подходит для частой выборки больших ресурсов: библиотек, изображений или других..
Искусственный интеллект: машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область компьютерных наук, которая фокусируется на обучении компьютеров обучению на основе данных без явного программирования. Его важность..
Анализ главных компонентов (PCA)
Это мой первый блог, и самая интересная тема, которую я нашел, — это анализ главных компонентов (PCA).
Что такое PCA??
Это неконтролируемая проблема машинного обучения. Ее основная цель —..