Présentation de l'article：Comment créer des modèles d'apprentissage automatique et traiter des données à grande échelle en C++ : Créer le modèle : utilisez la bibliothèque TensorFlow pour définir l'architecture du modèle et créer le graphe de calcul. Gérez des données à grande échelle : utilisez l'API Datasets de TensorFlow pour charger et prétraiter efficacement des ensembles de données à grande échelle. Modèle de formation : créez TensorProtos pour stocker les données et utilisez Session pour entraîner le modèle. Évaluer le modèle : exécutez la session pour évaluer la précision du modèle.

2024-06-03 commentaire 0  346

Présentation de l'article：Comment utiliser le module mathématique pour effectuer des opérations mathématiques dans Python 3.x Introduction : Dans la programmation Python, effectuer des opérations mathématiques est une exigence courante. Afin de faciliter le traitement des opérations mathématiques, Python fournit la bibliothèque mathématique, qui contient de nombreuses fonctions et constantes pour les calculs mathématiques et les fonctions mathématiques. Cet article explique comment utiliser le module mathématique pour effectuer des opérations mathématiques courantes et fournit des exemples de code correspondants. 1. L'ajout d'opérations mathématiques de base est effectué à l'aide de la fonction math.add() dans le module mathématique.

2023-08-01 commentaire 0  1853

Présentation de l'article：Un guide du débutant pour créer des modèles d’apprentissage automatique en C++. Installez d'abord le compilateur et la bibliothèque d'algèbre linéaire, créez un ensemble de données, construisez un modèle de régression linéaire, optimisez les poids du modèle pour entraîner le modèle, puis utilisez le modèle pour prédire la valeur cible. Un cas pratique démontre la prévision des prix de l’immobilier à l’aide d’ensembles de données sur la superficie et les prix des logements.

2024-06-03 commentaire 0  673

Présentation de l'article：Guide du débutant sur la modélisation des données : jeter les bases d'un succès basé sur les données Dans le monde actuel axé sur les données, les entreprises s’appuient largement sur les données pour prendre des décisions éclairées, améliorer les processus et comprendre le comportement des clients. La modélisation des données joue un rôle

2024-09-10 commentaire 0  1075

Présentation de l'article：Numpy est l'une des bibliothèques mathématiques les plus couramment utilisées en Python, intégrant bon nombre des meilleures fonctions et opérations mathématiques. Numpy est largement utilisé, notamment dans les statistiques, l'algèbre linéaire, le traitement d'images, l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et d'autres domaines. En termes d'analyse et de modélisation de données, Numpy fait partie des outils indispensables. Cet article partagera les fonctions mathématiques couramment utilisées dans Numpy, ainsi que des exemples de codes permettant d'utiliser ces fonctions pour mettre en œuvre l'analyse et la modélisation de données. 1. Créez un tableau. Utilisez la fonction array() dans Numpy pour créer un nombre.

2024-01-19 commentaire 0  1072

Présentation de l'article：TensorFlow et Keras sont actuellement l'un des frameworks d'apprentissage en profondeur les plus populaires. Ils fournissent non seulement des API de haut niveau pour faciliter la création et la formation de modèles d'apprentissage profond, mais fournissent également une variété de couches et de types de modèles pour faciliter la construction de différents types de modèles d'apprentissage profond. Par conséquent, ils sont largement utilisés pour former des modèles d’apprentissage profond à grande échelle. Nous utiliserons TensorFlow et Keras pour créer un modèle d'apprentissage en profondeur pour la classification d'images. Dans cet exemple, nous utiliserons l'ensemble de données CIFAR-10, qui contient 10 catégories différentes avec 6 000 images couleur 32x32 par catégorie. Tout d’abord, nous devons importer les bibliothèques et les ensembles de données nécessaires. Nous utiliserons TensorFlow

2024-01-24 commentaire 0  586

Présentation de l'article：Python est un excellent langage d'analyse de données car il contient diverses structures de données, modules et outils. Python et ses applications en science des données Python est facile à apprendre et sa syntaxe est relativement simple. Il s’agit d’un langage de science des données populaire car il est puissant et facile à utiliser. Python est un excellent langage d'analyse de données car il contient diverses structures de données, modules et outils. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser Python pour la science des données : Python est un langage très polyvalent. Il peut être utilisé pour diverses tâches de science des données, du prétraitement des données à l’apprentissage automatique et à la visualisation des données. Python est très facile à apprendre. Vous n'avez pas besoin d'être un expert en informatique pour commencer à utiliser Python pour les données

2023-04-17 commentaire 0  939

Présentation de l'article：La création de moteurs de modèles aide les développeurs à comprendre les fondements des systèmes de rendu Web. RelaxTemplates est un moteur de modèles léger basé sur Python qui simplifie le processus de rendu des modèles. Conçu pour être éducatif et débutant.

2024-11-01 commentaire 0  932

Présentation de l'article：La théorie des probabilités et les statistiques mathématiques jouent également un certain rôle dans l'analyse des mégadonnées. Les méthodes d'analyse des caractéristiques telles que le gain d'informations et l'information mutuelle sont toutes des concepts de la théorie de l'information. Algèbre linéaire, cette partie des connaissances mathématiques est également une méthode technique couramment utilisée dans la modélisation et l'analyse du Big Data. Méthode d'optimisation. Mathématiques discrètes.

2019-07-02 commentaire 0  5242

Présentation de l'article：L'apprentissage automatique (ML) a révolutionné diverses industries, permettant aux ordinateurs d'apprendre et de prédire sur la base de modèles et de données. Traditionnellement, les modèles de machine learning sont construits et exécutés sur des serveurs ou des machines hautes performances. Cependant, à mesure que la technologie Web progresse, il est désormais possible de créer et de déployer des modèles ML directement dans le navigateur à l'aide de JavaScript. Dans cet article, nous explorerons le monde passionnant de l'apprentissage automatique JavaScript et apprendrons comment créer des modèles ML pouvant s'exécuter dans le navigateur. Comprendre l'apprentissage automatique L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la création de modèles capables d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou des décisions. Il existe deux principaux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. L’apprentissage supervisé implique

2023-09-10 commentaire 0  1372

Présentation de l'article：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 commentaire 0  1578

Présentation de l'article：Notes d'étude PHP : Calcul scientifique et simulation numérique Introduction : Poussés par la tendance technologique actuelle, le calcul scientifique et la simulation numérique jouent un rôle important dans la recherche universitaire et la pratique de l'ingénierie. En tant que langage de programmation puissant, PHP peut être utilisé non seulement pour le développement de sites Web et le traitement de données, mais également pour le calcul scientifique et la simulation numérique. Cet article présentera brièvement les bases du calcul scientifique et de la simulation numérique en PHP et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Bases de l'informatique scientifique Présentation des bibliothèques mathématiques Pour utiliser PHP pour des calculs scientifiques, vous devez d'abord introduire des fonctions mathématiques.

2023-10-08 commentaire 0  1558

Présentation de l'article：Comment utiliser le module scipy pour le calcul scientifique dans Python3.x Introduction : Python est un langage de programmation très puissant et populaire pour effectuer du calcul scientifique et de l'analyse de données. Le module scipy de Python (ScientificPython) est une bibliothèque de calcul scientifique open source et efficace qui fournit à Python de nombreuses fonctions et classes pour les calculs numériques, l'optimisation, l'interpolation, les statistiques et d'autres domaines. Cet article présentera comment utiliser le module scipy pour les calculs scientifiques et fournira

2023-07-31 commentaire 0  1635

Présentation de l'article：Tutoriel Numpy : Apprenez à créer des tableaux à partir de zéro, vous avez besoin d'exemples de code spécifiques Présentation : Numpy est une bibliothèque mathématique open source pour Python qui fournit un grand nombre de fonctions mathématiques et de structures de données, notamment des tableaux (Arrays). Les tableaux constituent une structure de données très courante et importante dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Il est donc essentiel d'apprendre à créer et à manipuler des tableaux. Ce tutoriel vise à présenter la création de tableaux dans Numpy à partir de zéro pour aider les lecteurs à démarrer rapidement. Importer la bibliothèque Numpy Avant de commencer, nous

2024-02-20 commentaire 0  905

Présentation de l'article：Comment utiliser le module mathématique pour les opérations mathématiques dans Python2.x Introduction : Dans Python2.x, le module mathématique est une bibliothèque de fonctions mathématiques intégrée qui fournit un grand nombre de fonctions et de constantes mathématiques. Cet article explique comment importer et utiliser le module mathématique et fournit un exemple de code pour certaines opérations mathématiques courantes. 1. Importez le module mathématique Pour utiliser le module mathématique, vous devez d'abord l'importer. Le module mathématique peut être importé à l'aide de l'instruction suivante : importma

2023-07-30 commentaire 0  2149

Présentation de l'article：L'apprentissage automatique est une branche de l'informatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre des données d'entraînement et faire des prédictions ou des décisions concernant de nouvelles données en fonction de ce qu'ils ont appris. Python est un langage de programmation généraliste, interprété et orienté objet. Il est simple, facile à apprendre et puissant, ce qui le rend très adapté à l’apprentissage automatique. Python fournit une multitude de bibliothèques d'apprentissage automatique qui peuvent nous aider à créer facilement des modèles d'apprentissage automatique. Voici un exemple de code pour créer un royaume d'apprentissage automatique à l'aide de Python : #Importez les bibliothèques nécessaires importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 commentaire 0  1233

Présentation de l'article：Python est un langage de programmation largement utilisé dans les domaines scientifiques, de l'analyse de données et de l'automatisation. Sa syntaxe concise et facile à lire, ses bibliothèques et ses outils riches en font l'outil de choix dans de nombreux domaines professionnels. Cet article explorera l'utilisation de Python dans la science, l'analyse des données et l'automatisation, et fournira des exemples de code spécifiques. Applications de Python dans le domaine scientifique Python est largement utilisé dans le domaine scientifique et peut être utilisé pour des recherches et des expériences dans divers domaines scientifiques tels que la modélisation mathématique, la physique, la biologie, etc. Sa puissante bibliothèque mathématique et

2024-02-19 commentaire 0  917

Présentation de l'article：L’une des plus grandes difficultés pour ceux qui commencent à étudier l’apprentissage automatique est peut-être de travailler, de traiter les données, de faire de petites inférences, puis d’élaborer leur modèle. Dans cet article, je vais illustrer comment analyser un ensemble de données pour mieux

2024-10-05 commentaire 0  964

Présentation de l'article：Ce guide complet fournit une approche étape par étape pour créer des modules et des packages Python. Il couvre l'établissement des fichiers de module, la définition des fonctions du module, l'importation de modules et la compréhension des packages Python. De plus, il aborde la créatine

2024-10-23 commentaire 0  798

Présentation de l'article：Le langage Java est un langage de programmation de haut niveau très adapté à la construction et à l’analyse de modèles mathématiques. Les modèles mathématiques sont l'application de concepts mathématiques dans le monde réel. Ils sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes pratiques, tels que prédire les tendances futures, optimiser la production et la fabrication, etc. Cet article présentera les modèles mathématiques courants et leurs applications dans le langage Java. Programmation linéaire La programmation linéaire est une méthode d'optimisation largement utilisée pour résoudre des problèmes tels que la prise de décision optimale en entreprise, l'allocation des ressources et la planification de la production. En langage Java, vous pouvez utiliser Apache Commons

2023-06-10 commentaire 0  1519