Artikeleinführung：So erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen und verarbeiten große Datenmengen in C++: Erstellen Sie das Modell: Verwenden Sie die TensorFlow-Bibliothek, um die Modellarchitektur zu definieren und den Rechengraphen zu erstellen. Umgang mit großen Datenmengen: Verwenden Sie die Datasets-API von TensorFlow, um große Datensätze effizient zu laden und vorzuverarbeiten. Trainingsmodell: Erstellen Sie TensorProtos zum Speichern von Daten und verwenden Sie Session zum Trainieren des Modells. Bewerten Sie das Modell: Führen Sie die Sitzung aus, um die Genauigkeit des Modells zu bewerten.

2024-06-03 Kommentar 0  328

Artikeleinführung：So verwenden Sie das Mathematikmodul, um mathematische Operationen in Python 3.x auszuführen. Einführung: Bei der Python-Programmierung ist die Durchführung mathematischer Operationen eine häufige Anforderung. Um die Verarbeitung mathematischer Operationen zu erleichtern, stellt Python die Mathematikbibliothek bereit, die viele Funktionen und Konstanten für mathematische Berechnungen und mathematische Funktionen enthält. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit dem Mathematikmodul allgemeine mathematische Operationen ausführen und entsprechende Codebeispiele bereitstellen. 1. Die Addition grundlegender mathematischer Operationen wird mit der Funktion math.add() im Mathematikmodul durchgeführt.

2023-08-01 Kommentar 0  1826

Artikeleinführung：Ein Leitfaden für Anfänger zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen in C++. Installieren Sie zunächst den Compiler und die lineare Algebra-Bibliothek, erstellen Sie einen Datensatz, erstellen Sie ein lineares Regressionsmodell, optimieren Sie die Modellgewichte, um das Modell zu trainieren, und verwenden Sie dann das Modell, um den Zielwert vorherzusagen. Ein praktischer Fall demonstriert die Verwendung von Hausflächen- und Preisdatensätzen zur Vorhersage von Hauspreisen.

2024-06-03 Kommentar 0  657

Artikeleinführung：Ein Leitfaden für Einsteiger in die Datenmodellierung: Aufbau der Grundlage für datengesteuerten Erfolg In der heutigen datengesteuerten Welt sind Unternehmen stark auf Daten angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und das Kundenverhalten zu verstehen. Datenmodellierung spielt eine Rolle

2024-09-10 Kommentar 0  1059

Artikeleinführung：Numpy ist eine der am häufigsten verwendeten Mathematikbibliotheken in Python und integriert viele der besten mathematischen Funktionen und Operationen. Numpy wird häufig verwendet, unter anderem in den Bereichen Statistik, lineare Algebra, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen, neuronale Netze. In Sachen Datenanalyse und Modellierung ist Numpy eines der unverzichtbaren Tools. In diesem Artikel werden häufig verwendete mathematische Funktionen in Numpy sowie Beispielcodes für die Verwendung dieser Funktionen zur Implementierung von Datenanalyse und -modellierung vorgestellt. 1. Erstellen Sie ein Array. Verwenden Sie die Funktion array() in Numpy, um eine Zahl zu erstellen.

2024-01-19 Kommentar 0  1056

Artikeleinführung：Python ist eine hervorragende Datenanalysesprache, da es verschiedene Datenstrukturen, Module und Tools enthält. Python und seine Anwendungen in der Datenwissenschaft Python ist leicht zu erlernen und seine Syntax ist relativ einfach. Es ist eine beliebte Data-Science-Sprache, weil sie leistungsstark und einfach zu verwenden ist. Python ist eine hervorragende Datenanalysesprache, da es verschiedene Datenstrukturen, Module und Tools enthält. Es gibt viele Gründe, Python für die Datenwissenschaft zu verwenden: Python ist eine sehr vielseitige Sprache. Es kann für eine Vielzahl datenwissenschaftlicher Aufgaben verwendet werden, von der Datenvorverarbeitung bis hin zu maschinellem Lernen und Datenvisualisierung. Python ist sehr einfach zu erlernen. Sie müssen kein Informatikexperte sein, um Python für Daten zu verwenden

2023-04-17 Kommentar 0  921

Artikeleinführung：TensorFlow und Keras sind derzeit eines der beliebtesten Deep-Learning-Frameworks. Sie stellen nicht nur High-Level-APIs bereit, um das Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen zu vereinfachen, sondern bieten auch eine Vielzahl von Ebenen und Modelltypen, um die Erstellung verschiedener Arten von Deep-Learning-Modellen zu erleichtern. Daher werden sie häufig zum Trainieren umfangreicher Deep-Learning-Modelle verwendet. Wir werden TensorFlow und Keras verwenden, um ein Deep-Learning-Modell für die Bildklassifizierung zu erstellen. In diesem Beispiel verwenden wir den CIFAR-10-Datensatz, der 10 verschiedene Kategorien mit 6000 32x32-Farbbildern pro Kategorie enthält. Zuerst müssen wir die notwendigen Bibliotheken und Datensätze importieren. Wir werden TensorFlow verwenden

2024-01-24 Kommentar 0  565

Artikeleinführung：Das Erstellen von Template-Engines hilft Entwicklern, die Grundlagen von Web-Rendering-Systemen zu verstehen. RelaxTemplates ist eine leichte, Python-basierte Template-Engine, die den Prozess des Template-Renderings vereinfacht. Entwickelt, um lehrreich und für Anfänger geeignet zu sein.

2024-11-01 Kommentar 0  916

Artikeleinführung：Auch Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik spielen in der Big-Data-Analyse eine gewisse Rolle. Methoden zur Merkmalsanalyse wie Informationsgewinn und gegenseitige Information sind allesamt Konzepte der Informationstheorie. Lineare Algebra, dieser Teil des mathematischen Wissens, ist auch eine häufig verwendete technische Methode bei der Modellierung und Analyse großer Datenmengen. Optimierungsmethode. Diskrete Mathematik.

2019-07-02 Kommentar 0  5228

Artikeleinführung：Maschinelles Lernen (ML) hat verschiedene Branchen revolutioniert und es Computern ermöglicht, auf der Grundlage von Mustern und Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Traditionell werden Modelle für maschinelles Lernen auf Servern oder Hochleistungsmaschinen erstellt und ausgeführt. Mit der Weiterentwicklung der Webtechnologie ist es nun jedoch möglich, ML-Modelle mithilfe von JavaScript direkt im Browser zu erstellen und bereitzustellen. In diesem Artikel erkunden wir die spannende Welt des maschinellen Lernens in JavaScript und erfahren, wie man ML-Modelle erstellt, die im Browser ausgeführt werden können. Maschinelles Lernen verstehen Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die sich auf die Erstellung von Modellen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Es gibt zwei Hauptarten des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen beinhaltet

2023-09-10 Kommentar 0  1355

Artikeleinführung：Data modeling for RDBMS has been a well-defined discipline for many years. Techniques like logical to physical mapping and normalization / de-normalization have been widely practiced by professionals, including novice users. However, with

2016-06-07 Kommentar 0  1564

Artikeleinführung：Numpy-Tutorial: Lernen Sie, Arrays von Grund auf zu erstellen. Sie benötigen spezifische Codebeispiele. Übersicht: Numpy ist eine Open-Source-Mathematikbibliothek für Python, die eine große Anzahl mathematischer Funktionen und Datenstrukturen bereitstellt, insbesondere Arrays (Arrays). Arrays sind eine sehr verbreitete und wichtige Datenstruktur beim maschinellen Lernen und bei der Datenanalyse. Daher ist es wichtig zu lernen, wie man Arrays erstellt und manipuliert. Ziel dieses Tutorials ist es, die Erstellung von Arrays in Numpy von Grund auf vorzustellen, um den Lesern einen schnellen Einstieg zu erleichtern. Importieren der Numpy-Bibliothek Bevor wir beginnen, wir

2024-02-20 Kommentar 0  888

Artikeleinführung：Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Informatik, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen für maschinelles Lernen können aus Trainingsdaten lernen und auf der Grundlage des Gelernten Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten treffen. Python ist eine universelle, interpretierte, objektorientierte Programmiersprache. Es ist einfach, leicht zu erlernen und leistungsstark, wodurch es sich sehr gut für maschinelles Lernen eignet. Python bietet eine Fülle von Bibliotheken für maschinelles Lernen, mit denen wir auf einfache Weise Modelle für maschinelles Lernen erstellen können. Das Folgende ist ein Beispielcode für den Aufbau eines Königreichs für maschinelles Lernen mit Python: #Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 Kommentar 0  1218

Artikeleinführung：Python ist eine Programmiersprache, die in der Wissenschaft, Datenanalyse und Automatisierung weit verbreitet ist. Seine prägnante und leicht lesbare Syntax, umfangreiche Bibliotheken und Tools machen es in vielen Berufsfeldern zum Werkzeug der Wahl. In diesem Artikel wird die Verwendung von Python in der Wissenschaft, Datenanalyse und Automatisierung untersucht und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Bereich Python ist im wissenschaftlichen Bereich weit verbreitet und kann für Forschung und Experimente in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen wie mathematischer Modellierung, Physik, Biologie usw. verwendet werden. Seine leistungsstarke mathematische Bibliothek und

2024-02-19 Kommentar 0  898

Artikeleinführung：PHP-Studiennotizen: Wissenschaftliches Rechnen und numerische Simulation Einführung: Aufgrund des heutigen technologischen Trends spielen wissenschaftliches Rechnen und numerische Simulation eine wichtige Rolle in der akademischen Forschung und Ingenieurpraxis. Als leistungsstarke Programmiersprache kann PHP nicht nur für die Website-Entwicklung und Datenverarbeitung, sondern auch für wissenschaftliches Rechnen und numerische Simulationen verwendet werden. In diesem Artikel werden die Grundlagen des wissenschaftlichen Rechnens und der numerischen Simulation in PHP kurz vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Grundlagen des wissenschaftlichen Rechnens Einführung in mathematische Bibliotheken Um PHP für wissenschaftliche Berechnungen zu verwenden, müssen Sie zunächst mathematische Funktionen einführen.

2023-10-08 Kommentar 0  1534

Artikeleinführung：So verwenden Sie das Scipy-Modul für wissenschaftliches Rechnen in Python3.x Einführung: Python ist eine sehr leistungsfähige und beliebte Programmiersprache für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalysen. Das Scipy-Modul von Python (ScientificPython) ist eine Open-Source-Bibliothek für effizientes wissenschaftliches Rechnen, die Python viele Funktionen und Klassen für numerische Berechnungen, Optimierung, Interpolation, Statistik und andere Bereiche bereitstellt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie das Scipy-Modul für wissenschaftliche Berechnungen verwenden und bereitstellen

2023-07-31 Kommentar 0  1621

Artikeleinführung：Detaillierte Erläuterung der Numpy-Array-Erstellungsmethode Numpy ist eine der am häufigsten verwendeten wissenschaftlichen Computerbibliotheken in Python. Sie bietet leistungsstarke mehrdimensionale Array-Objekte und kann numerische Berechnungen und Datenanalysen effizient durchführen. Bei der Verwendung von Numpy besteht die häufigste Operation darin, ein Array zu erstellen. In diesem Artikel wird die Array-Erstellungsmethode in Numpy ausführlich vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben. Erstellen eines Arrays mit der Funktion array() Der einfachste Weg, ein Array zu erstellen, ist die Verwendung der Funktion array(). Diese Funktion kann eine Sequenz (Liste, Tupel usw.) akzeptieren.

2024-02-18 Kommentar 0  825

Artikeleinführung：So verwenden Sie das Mathematikmodul für mathematische Operationen in Python2.x Einführung: In Python2.x ist das Mathematikmodul eine integrierte mathematische Funktionsbibliothek, die eine große Anzahl mathematischer Funktionen und Konstanten bereitstellt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie das Mathematikmodul importieren und verwenden, und Beispielcode für einige gängige mathematische Operationen bereitgestellt. 1. Importieren Sie das Mathematikmodul. Um das Mathematikmodul verwenden zu können, müssen Sie es zunächst importieren. Das Mathematikmodul kann mit der folgenden Anweisung importiert werden: importma

2023-07-30 Kommentar 0  2132

Artikeleinführung：Vielleicht besteht eine der größten Schwierigkeiten für diejenigen, die mit dem Studium des maschinellen Lernens beginnen, darin, zu arbeiten, die Daten zu verarbeiten, kleine Schlussfolgerungen zu ziehen und dann ihr Modell zusammenzustellen. In diesem Artikel werde ich veranschaulichen, wie man einen Datensatz besser analysieren kann

2024-10-05 Kommentar 0  950

Artikeleinführung：Das Erlernen der Python-Datenanalyse erfordert: Grundlegende Python-Programmierung. Datenstrukturen: Liste, Tupel, Wörterbuch, NumPy-Array, Pandas-Datenrahmen. Datenverarbeitung: Lesen, Schreiben, Bereinigen, Erkunden, visuelle statistische Analyse: beschreibende Statistik, Hypothesentests, Korrelation. Grundlagen des maschinellen Lernens : überwachtes, unüberwachtes Lernen, Modellbewertung und -optimierung Datenvisualisierungstools: Matplotlib, Seaborn, Plotly Hilfstools und Bibliotheken: Pandas, scikit-learn, Jupyter Notebook

2024-03-28 Kommentar 0  1061