Pengenalan Artikel：Cara membina model pembelajaran mesin dan memproses data berskala besar dalam C++: Bina model: Gunakan perpustakaan TensorFlow untuk mentakrifkan seni bina model dan bina graf pengiraan. Mengendalikan data berskala besar: Gunakan API Set Data TensorFlow untuk memuatkan dan mempraproses set data berskala besar dengan cekap. Model latihan: Cipta TensorProtos untuk menyimpan data dan gunakan Sesi untuk melatih model. Nilaikan model: Jalankan Sesi untuk menilai ketepatan model.

2024-06-03 komen 0  330

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan modul matematik untuk melaksanakan operasi matematik dalam Python 3.x Pengenalan: Dalam pengaturcaraan Python, melaksanakan operasi matematik adalah keperluan biasa. Untuk memudahkan pemprosesan operasi matematik, Python menyediakan perpustakaan matematik, yang mengandungi banyak fungsi dan pemalar untuk pengiraan matematik dan fungsi matematik. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan modul matematik untuk melaksanakan operasi matematik biasa dan menyediakan contoh kod yang sepadan. 1. Penambahan operasi matematik asas dilakukan menggunakan fungsi math.add() dalam modul matematik.

2023-08-01 komen 0  1826

Pengenalan Artikel：Panduan pemula untuk membina model pembelajaran mesin dalam C++. Mula-mula pasang pustaka pengkompil dan algebra linear, cipta set data, bina model regresi linear, optimumkan pemberat model untuk melatih model, dan kemudian gunakan model untuk meramalkan nilai sasaran. Kes praktikal menunjukkan ramalan harga rumah menggunakan kawasan rumah dan set data harga.

2024-06-03 komen 0  658

Pengenalan Artikel：Panduan Pemula untuk Pemodelan Data: Membina Asas untuk Kejayaan Dipacu Data Dalam dunia terdorong data hari ini, perniagaan sangat bergantung pada data untuk membuat keputusan termaklum, menambah baik proses dan memahami tingkah laku pelanggan. Pemodelan data memainkan a

2024-09-10 komen 0  1059

Pengenalan Artikel：Numpy ialah salah satu perpustakaan matematik yang paling biasa digunakan dalam Python, menyepadukan banyak fungsi dan operasi matematik terbaik. Numpy digunakan secara meluas, termasuk statistik, algebra linear, pemprosesan imej, pembelajaran mesin, rangkaian saraf dan bidang lain. Dari segi analisis dan pemodelan data, Numpy adalah salah satu alat yang sangat diperlukan. Artikel ini akan berkongsi fungsi matematik yang biasa digunakan dalam Numpy, serta kod sampel untuk menggunakan fungsi ini untuk melaksanakan analisis dan pemodelan data. 1. Cipta tatasusunan Gunakan fungsi tatasusunan() dalam Numpy untuk mencipta nombor.

2024-01-19 komen 0  1057

Pengenalan Artikel：Python ialah bahasa analisis data yang sangat baik kerana ia mengandungi pelbagai struktur data, modul dan alatan. Python dan aplikasinya dalam sains data Python mudah dipelajari dan sintaksnya agak mudah. Ia ialah bahasa sains data yang popular kerana ia berkuasa dan mudah digunakan. Python ialah bahasa analisis data yang sangat baik kerana ia mengandungi pelbagai struktur data, modul dan alatan. Terdapat banyak sebab untuk menggunakan Python untuk sains data: Python ialah bahasa yang sangat serba boleh. Ia boleh digunakan untuk pelbagai tugas sains data, daripada prapemprosesan data kepada pembelajaran mesin dan visualisasi data. Python sangat mudah dipelajari. Anda tidak perlu menjadi pakar sains komputer untuk mula menggunakan Python untuk data

2023-04-17 komen 0  921

Pengenalan Artikel：TensorFlow dan Keras ialah salah satu rangka kerja pembelajaran mendalam yang paling popular pada masa ini. Mereka bukan sahaja menyediakan API peringkat tinggi untuk memudahkan pembinaan dan melatih model pembelajaran mendalam, tetapi juga menyediakan pelbagai lapisan dan jenis model untuk memudahkan pembinaan pelbagai jenis model pembelajaran mendalam. Oleh itu, ia digunakan secara meluas untuk melatih model pembelajaran mendalam berskala besar. Kami akan menggunakan TensorFlow dan Keras untuk membina model pembelajaran mendalam untuk klasifikasi imej. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan set data CIFAR-10, yang mengandungi 10 kategori berbeza dengan 6000 imej warna 32x32 bagi setiap kategori. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan dan set data yang diperlukan. Kami akan menggunakan TensorFlow

2024-01-24 komen 0  566

Pengenalan Artikel：Mencipta enjin templat membantu pembangun memahami asas sistem pemaparan web. RelaxTemplates ialah enjin templat berasaskan Python yang ringan yang memudahkan proses pemaparan templat. Direka untuk menjadi pendidikan dan pemula-

2024-11-01 komen 0  916

Pengenalan Artikel：概率论与数理统计，在大数据分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息论里面的概念。线性代数，这部分的数学知识在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。最优化方法。离散数学。

2019-07-02 komen 0  5228

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin (ML) telah merevolusikan pelbagai industri, membolehkan komputer belajar dan meramal berdasarkan corak dan data. Secara tradisinya, model pembelajaran mesin dibina dan dilaksanakan pada pelayan atau mesin berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, dengan kemajuan teknologi web, kini boleh membina dan menggunakan model ML secara langsung dalam penyemak imbas menggunakan JavaScript. Dalam artikel ini, kami akan meneroka dunia pembelajaran mesin JavaScript yang menarik dan mempelajari cara membina model ML yang boleh dijalankan dalam penyemak imbas. Memahami Pembelajaran Mesin Pembelajaran mesin ialah subset kecerdasan buatan (AI) yang memfokuskan pada mencipta model yang boleh belajar daripada data dan membuat ramalan atau keputusan. Terdapat dua jenis utama pembelajaran mesin: pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan. Pembelajaran diselia melibatkan

2023-09-10 komen 0  1355

Pengenalan Artikel：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 komen 0  1565

Pengenalan Artikel：Tutorial Numpy: Belajar untuk mencipta tatasusunan dari awal, anda memerlukan contoh kod khusus Gambaran Keseluruhan: Numpy ialah perpustakaan matematik sumber terbuka untuk Python yang menyediakan sejumlah besar fungsi matematik dan struktur data, terutamanya tatasusunan (Array). Tatasusunan ialah struktur data yang sangat biasa dan penting dalam pembelajaran mesin dan analisis data, jadi mempelajari cara mencipta dan memanipulasi tatasusunan adalah penting. Tutorial ini bertujuan untuk memperkenalkan penciptaan tatasusunan dalam Numpy dari awal untuk membantu pembaca bermula dengan cepat. Mengimport perpustakaan Numpy Sebelum kita bermula, kita

2024-02-20 komen 0  888

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin ialah satu cabang sains komputer yang membolehkan komputer belajar daripada data dan membuat keputusan tanpa diprogramkan secara eksplisit. Algoritma pembelajaran mesin boleh belajar daripada data latihan dan membuat ramalan atau keputusan tentang data baharu berdasarkan perkara yang mereka pelajari. Python ialah bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek tujuan umum, ditafsirkan. Ia ringkas, mudah dipelajari dan berkuasa, menjadikannya sangat sesuai untuk pembelajaran mesin. Python menyediakan set perpustakaan pembelajaran mesin yang kaya yang boleh membantu kami membina model pembelajaran mesin dengan mudah. Berikut ialah kod contoh untuk membina kerajaan pembelajaran mesin menggunakan Python: #Import perpustakaan yang diperlukan importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 komen 0  1219

Pengenalan Artikel：Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam sains, analisis data, dan automasi. Sintaksnya yang ringkas dan mudah dibaca, perpustakaan dan alatan yang kaya menjadikannya alat pilihan dalam banyak bidang profesional. Artikel ini akan meneroka penggunaan Python dalam sains, analisis data dan automasi serta memberikan contoh kod khusus. Aplikasi Python dalam bidang sains Python digunakan secara meluas dalam bidang sains dan boleh digunakan untuk penyelidikan dan eksperimen dalam pelbagai bidang saintifik seperti pemodelan matematik, fizik, biologi, dll. Perpustakaan matematiknya yang berkuasa dan

2024-02-19 komen 0  898

Pengenalan Artikel：Nota Kajian PHP: Pengkomputeran Saintifik dan Simulasi Berangka Pengenalan: Didorong oleh trend teknologi hari ini, pengkomputeran saintifik dan simulasi berangka memainkan peranan penting dalam penyelidikan akademik dan amalan kejuruteraan. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, PHP bukan sahaja boleh digunakan untuk pembangunan laman web dan pemprosesan data, tetapi juga untuk pengkomputeran saintifik dan simulasi berangka. Artikel ini akan memperkenalkan secara ringkas asas pengkomputeran saintifik dan simulasi berangka dalam PHP dan memberikan contoh kod khusus. 1. Asas Pengkomputeran Saintifik Memperkenalkan Perpustakaan Matematik Untuk menggunakan PHP untuk pengiraan saintifik, anda perlu memperkenalkan fungsi matematik terlebih dahulu.

2023-10-08 komen 0  1534

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan modul scipy untuk pengkomputeran saintifik dalam Python3.x Pengenalan: Python ialah bahasa pengaturcaraan yang sangat berkuasa dan popular apabila melakukan pengkomputeran saintifik dan analisis data. Modul scipy Python (ScientificPython) ialah perpustakaan pengkomputeran saintifik sumber terbuka yang cekap yang menyediakan Python dengan banyak fungsi dan kelas untuk pengiraan berangka, pengoptimuman, interpolasi, statistik dan medan lain. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan modul scipy untuk pengiraan saintifik dan menyediakan

2023-07-31 komen 0  1621

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan modul matematik untuk operasi matematik dalam Python2.x Pengenalan: Dalam Python2.x, modul matematik ialah perpustakaan fungsi matematik terbina dalam yang menyediakan sejumlah besar fungsi dan pemalar matematik. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengimport dan menggunakan modul matematik serta menyediakan kod sampel untuk beberapa operasi matematik biasa. 1. Import modul matematik Untuk menggunakan modul matematik, anda perlu mengimportnya terlebih dahulu. Modul matematik boleh diimport menggunakan pernyataan berikut: importma

2023-07-30 komen 0  2132

Pengenalan Artikel：Penjelasan terperinci tentang kaedah penciptaan tatasusunan Numpy Numpy ialah salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang paling biasa digunakan dalam Python Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi yang berkuasa dan boleh melakukan pengiraan berangka dan analisis data dengan cekap. Apabila menggunakan Numpy, operasi yang paling biasa ialah mencipta tatasusunan. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah penciptaan tatasusunan dalam Numpy secara terperinci dan memberikan contoh kod tertentu. Mencipta Tatasusunan Menggunakan Fungsi tatasusunan() Cara paling mudah untuk mencipta tatasusunan ialah menggunakan fungsi tatasusunan(). Fungsi ini boleh menerima urutan (senarai, tuple, dsb.

2024-02-18 komen 0  826

Pengenalan Artikel：Mungkin salah satu kesukaran terbesar bagi mereka yang mula belajar Pembelajaran Mesin ialah bekerja, memproses data, membuat inferens kecil, dan kemudian menyusun model mereka. Dalam artikel ini saya akan memberi contoh cara menganalisis set data untuk lebih baik

2024-10-05 komen 0  950

Pengenalan Artikel：Mempelajari analisis data Python memerlukan: Struktur data pengaturcaraan asas Python: senarai, tuple, kamus, tatasusunan NumPy, pemprosesan data bingkai data Pandas: membaca, menulis, membersihkan, penerokaan, analisis statistik visual: statistik deskriptif, ujian hipotesis, korelasi Asas pembelajaran mesin : pembelajaran diselia, tanpa pengawasan, penilaian model dan penalaan Alat visualisasi data: Matplotlib, Seaborn, Alat bantu dan perpustakaan Plotly: Panda, scikit-learn, Jupyter Notebook

2024-03-28 komen 0  1062