Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Публикации по теме 'classification'


Функция Softmax с реализацией кода Python
СофтМакс Введение в функцию Softmax Функция Softmax — это математическая функция, используемая для преобразования входных данных в распределение вероятностей по двум классам. Функция Softmax имеет два параметра: входной вектор X и вектор весов W. Функция Softmax принимает эти два параметра и преобразует входные данные в распределение вероятностей по двум классам. Работа функции Softmax Функция Softmax — это расширение алгоритма логистической регрессии, которое используется для..
Не беспокойтесь об этом (часть 3): Вероятность и распределения
Добро пожаловать в новую главу серии «Не беспокойтесь об этом», где мы разбираем математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов науки о данных и машинного обучения. В этой третьей (и последней) главе мы окунемся в мир Вероятностей . Вероятности и распределения являются одними из самых основополагающих, выдающихся, важных, критических, уместных, фундаментальных и ключевых понятий, когда речь идет о машинном обучении. Это связано с тем, что в машинном обучении мы часто..
Сходство пар вопросов Quora: решение реальной проблемы НЛП
В этой статье я проведу вас через процесс решения реальной проблемы НЛП. Статья будет разделена на следующие части: История проблемы и источник данных. Изучение набора данных и его формата. Очистка и предварительная обработка данных. Особенности. Визуализация функций и удаление лишних. Векторизация текстовых объектов. Применение машинного обучения для классификации. Прежде чем мы углубимся в детали, я хочу остановиться на нескольких вещах. Я постараюсь изо всех сил, чтобы..
«Изучение наивного байесовского метода Бернулли и раскрытие возможностей внеосновного обучения»
Уважаемый [Подписчик/Подписчик], Надеюсь, это сообщение вас удовлетворит. Хотел поделиться с вами интересной новостью. Недавно я опубликовал всеобъемлющий блог под названием «Изучение наивного байесовского метода Бернулли и раскрытие возможностей внеосновного обучения». обратите внимание, что это третья публикация о наивном байесовском методе «Изучение наивного байесовского метода Бернулли и раскрытие возможностей внебазового обучения..
Классификация логистической регрессии | Математика
Глубокое понимание логистической регрессии, включая математику, участвующую в ней. Привет ребята!!! До сих пор мы обсуждали технику регрессии . Теперь давайте посмотрим на второй важный алгоритм обучения с учителем, то есть на классификацию. Можно ли решить проблемы классификации с помощью линейной регрессии? Почему логистическая регрессия - это метод классификации, все еще называемый регрессией? Эти вопросы вместе с описанием логистической регрессии будут рассмотрены в этом..
Подход ML для торговли биткойнами на колебаниях. Часть 1 — Прогноз временных рядов
Соавторы: Марина Голдман , Nissieltb Мы стремимся создать стратегию свинговой торговли для криптовалюты Биткойн (BTC), которая работает лучше, чем покупка и удержание ( HODL) и стратегии, основанные на случайном блуждании. В окончательной модели каждые 12 часов должен выдаваться сигнал удержания/остановки. Мы делаем это на основе прошлых цен (в долларах США). Для этого мы попробовали модели классификации временных рядов машинного обучения (ML), используя наивную и основанную на..
Подход машинного обучения к свинг-трейдингу биткойнами — Часть 3— Классификация с маркировкой тренда
Соавторы: Марина Гольдман , Nissieltb В третьей и последней части этого исследования мы рассмотрим более продвинутый, основанный на тенденциях метод маркировки для нашего Проблема классификации временных рядов. Мы стремимся создать стратегию свинговой торговли для криптовалюты Биткойн (BTC), которая работает лучше, чем стратегии «купи и держи» (HODL) и стратегии, основанные на случайном блуждании. Окончательная модель должна выдавать сигнал удержания/остановки в течение 12 часов...
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..