記事の紹介：C++ で機械学習モデルを構築し、大規模データを処理する方法: モデルを構築する: TensorFlow ライブラリを使用してモデル アーキテクチャを定義し、計算グラフを構築します。大規模なデータを処理する: TensorFlow の Datasets API を使用して、大規模なデータ セットを効率的にロードして前処理します。トレーニング モデル: TensorProtos を作成してデータを保存し、Session を使用してモデルをトレーニングします。モデルを評価する: セッションを実行してモデルの精度を評価します。

2024-06-03 コメント 0  346

記事の紹介：math モジュールを使用して Python 3.x で数学的演算を実行する方法 はじめに: Python プログラミングでは、数学的演算を実行することが一般的な要件です。数学演算の処理を容易にするために、Python は数学ライブラリを提供します。このライブラリには、数学計算および数学関数用の多くの関数と定数が含まれています。この記事では、math モジュールを使用して一般的な数学演算を実行する方法を紹介し、対応するコード例を示します。 1. 基本的な数学演算の加算は、math モジュールの関数 math.add() を使用して実行されます。

2023-08-01 コメント 0  1853

記事の紹介：C++ で機械学習モデルを構築するための初心者向けガイド。まずコンパイラと線形代数ライブラリをインストールし、データセットを作成し、線形回帰モデルを構築し、モデルの重みを最適化してモデルをトレーニングしてから、そのモデルを使用してターゲット値を予測します。実際のケースでは、住宅面積と価格のデータセットを使用して住宅価格を予測する方法を示します。

2024-06-03 コメント 0  673

記事の紹介：データ モデリングの初心者ガイド: データドリブンの成功のための基盤の構築 今日のデータ主導の世界では、企業は情報に基づいた意思決定を行い、プロセスを改善し、顧客の行動を理解するためにデータに大きく依存しています。データモデリングは、

2024-09-10 コメント 0  1075

記事の紹介：Numpy は、Python で最も一般的に使用される数学ライブラリの 1 つであり、最高の数学関数と演算の多くが統合されています。 Numpy は、統計、線形代数、画像処理、機械学習、ニューラル ネットワークなどの分野で広く使用されています。データ分析とモデリングの観点から、Numpy は不可欠なツールの 1 つです。この記事では、Numpy で一般的に使用される数学関数と、これらの関数を使用してデータ分析とモデリングを実装するためのサンプル コードを紹介します。 1. 配列を作成する Numpy の array() 関数を使用して数値を作成します。

2024-01-19 コメント 0  1072

記事の紹介：TensorFlow と Keras は、現在最も人気のある深層学習フレームワークの 1 つです。これらは、ディープ ラーニング モデルの構築とトレーニングを容易にする高レベルの API を提供するだけでなく、さまざまなタイプのディープ ラーニング モデルの構築を容易にするさまざまなレイヤーとモデル タイプも提供します。したがって、大規模な深層学習モデルをトレーニングするために広く使用されています。 TensorFlow と Keras を使用して、画像分類のための深層学習モデルを構築します。この例では、CIFAR-10 データセットを使用します。これには、10 の異なるカテゴリが含まれており、カテゴリごとに 6000 個の 32x32 カラー画像が含まれています。まず、必要なライブラリとデータセットをインポートする必要があります。 TensorFlowを使用します

2024-01-24 コメント 0  586

記事の紹介：Python は、さまざまなデータ構造、モジュール、ツールが含まれているため、優れたデータ分析言語です。 Python とデータ サイエンスにおけるそのアプリケーション Python は学習が簡単で、構文も比較的単純です。強力で使いやすいため、人気のあるデータ サイエンス言語です。 Python は、さまざまなデータ構造、モジュール、ツールが含まれているため、優れたデータ分析言語です。データ サイエンスに Python を使用する理由はたくさんあります。Python は非常に多用途な言語です。データの前処理から機械学習、データの視覚化まで、さまざまなデータ サイエンス タスクに使用できます。 Python は学ぶのがとても簡単です。データに Python を使い始めるのにコンピューター サイエンスの専門家である必要はありません

2023-04-17 コメント 0  939

記事の紹介：テンプレート エンジンを作成すると、開発者が Web レンダリング システムの基礎を理解するのに役立ちます。 RelaxTemplates は、テンプレートのレンダリングのプロセスを簡素化する、軽量の Python ベースのテンプレート エンジンです。教育的かつ初心者向けに設計されています。

2024-11-01 コメント 0  932

記事の紹介：確率論や数理統計もビッグデータ解析において一定の役割を果たしており、情報利得や相互情報量などの特徴分析手法もすべて情報理論の概念です。線形代数、数学的知識のこの部分は、ビッグデータのモデリングと分析で一般的に使用される技術的手法でもあります。最適な方法。離散数学。

2019-07-02 コメント 0  5242

記事の紹介：機械学習 (ML) はさまざまな業界に革命をもたらし、コンピューターがパターンとデータに基づいて学習し、予測できるようになりました。従来、機械学習モデルはサーバーまたは高性能マシン上で構築および実行されます。ただし、Web テクノロジーの進歩により、JavaScript を使用してブラウザーで直接 ML モデルを構築してデプロイできるようになりました。この記事では、JavaScript 機械学習のエキサイティングな世界を探索し、ブラウザーで実行できる ML モデルを構築する方法を学びます。機械学習について 機械学習は人工知能 (AI) のサブセットであり、データから学習して予測や意思決定を行うことができるモデルの作成に重点を置いています。機械学習には、教師あり学習と教師なし学習の 2 つの主なタイプがあります。教師あり学習には以下が含まれます

2023-09-10 コメント 0  1372

記事の紹介：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 コメント 0  1578

記事の紹介：PHP 学習ノート: 科学計算と数値シミュレーション はじめに: 今日の技術トレンドにより、科学計算と数値シミュレーションは学術研究と工学の実践において重要な役割を果たしています。強力なプログラミング言語である PHP は、Web サイトの開発やデータ処理だけでなく、科学計算や数値シミュレーションにも使用できます。この記事では、PHP における科学技術計算と数値シミュレーションの基本を簡単に紹介し、具体的なコード例を示します。 1. 科学計算の基礎 数学ライブラリの導入 PHP を科学計算に使用するには、まず数学関数を導入する必要があります。

2023-10-08 コメント 0  1558

記事の紹介：Python3.x で科学計算に scipy モジュールを使用する方法 はじめに: Python は、科学計算やデータ分析を実行する際に非常に強力で人気のあるプログラミング言語です。 Python の scipy モジュール (ScientificPython) は、数値計算、最適化、内挿、統計およびその他の分野のための多くの関数とクラスを Python に提供する、オープンソースの効率的な科学計算ライブラリです。この記事では、科学計算に scipy モジュールを使用して提供する方法を紹介します。

2023-07-31 コメント 0  1635

記事の紹介：Numpy チュートリアル: 配列を最初から作成する方法を学びます。具体的なコード例が必要です。 概要: Numpy は、多数の数学関数とデータ構造、特に配列 (配列) を提供する Python 用のオープンソース数学ライブラリです。配列は機械学習やデータ分析において非常に一般的で重要なデータ構造であるため、配列の作成方法と操作方法を学ぶことが重要です。このチュートリアルは、読者がすぐに始められるように、Numpy での配列の作成を最初から紹介することを目的としています。 Numpy ライブラリのインポート 始める前に、

2024-02-20 コメント 0  905

記事の紹介：Python2.x で数学演算に math モジュールを使用する方法 はじめに: Python2.x では、 math モジュールは、多数の数学関数と定数を提供する組み込みの数学関数ライブラリです。この記事では、数学モジュールをインポートして使用する方法を紹介し、いくつかの一般的な数学演算のサンプル コードを提供します。 1. 数学モジュールをインポートする 数学モジュールを使用するには、まずそれをインポートする必要があります。数学モジュールは、次のステートメントを使用してインポートできます: importma

2023-07-30 コメント 0  2149

記事の紹介：機械学習は、コンピューターがデータから学習し、明示的にプログラムされずに意思決定できるようにするコンピューター サイエンスの一分野です。機械学習アルゴリズムはトレーニング データから学習し、学習した内容に基づいて新しいデータについて予測や決定を行うことができます。 Python は、汎用のインタプリタ型オブジェクト指向プログラミング言語です。シンプルで習得が簡単で強力なため、機械学習に非常に適しています。 Python は、機械学習モデルを簡単に構築できる豊富な機械学習ライブラリのセットを提供します。以下は、Python を使用して機械学習王国を構築するためのサンプル コードです。 #必要なライブラリをインポートする importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 コメント 0  1233

記事の紹介：Python は、科学、データ分析、自動化の分野で広く使用されているプログラミング言語です。簡潔で読みやすい構文、豊富なライブラリとツールにより、多くの専門分野で選ばれるツールとなっています。この記事では、科学、データ分析、自動化における Python の使用について検討し、具体的なコード例を示します。科学分野での Python の応用 Python は科学分野で広く使用されており、数理モデリング、物理学、生物学などのさまざまな科学分野の研究や実験に使用できます。その強力な数学ライブラリと

2024-02-19 コメント 0  917

記事の紹介：おそらく、機械学習の勉強を始めた人にとって最大の困難の 1 つは、データを処理し、小さな推論を行ってモデルを組み立てることです。 この記事では、データセットをより適切に分析する方法を例示します。

2024-10-05 コメント 0  964

記事の紹介：この包括的なガイドでは、Python モジュールとパッケージを作成するための段階的なアプローチを提供します。モジュール ファイルの確立、モジュール関数の定義、モジュールのインポート、Python パッケージの理解について説明します。さらに、クレアチンにも対処します

2024-10-23 コメント 0  798

記事の紹介：Java 言語は、数学モデルの構築と分析に適した高レベルのプログラミング言語です。数学モデルは、数学的概念を現実世界に応用したもので、将来の傾向の予測、生産や製造の最適化など、実際的な問題を解決するためによく使用されます。この記事では、Java 言語での一般的な数学モデルとそのア​​プリケーションを紹介します。線形計画法 線形計画法は、企業の最適な意思決定、リソースの割り当て、生産計画などの問題を解決するために広く使用されている最適化手法です。 Java言語ではApache Commonsを使用できます

2023-06-10 コメント 0  1519